十一月中

Q:请详细解释一下 Transformer 模型中的自注意力机制是如何工作的?它为什么比 RNN 更适合处理长序列? 难度:⭐⭐ 公司:字节、阿里、腾讯(高频) 算法岗回答要点:   自注意力机制原理  输入序列通过三个线性变换得到 Q(Query)、K(Key)、V(Value) 计算注意力分数:scores = QK^T / √d_k Softmax 归一化得到注意力权重 加权求和:output = softmax(scores) · V    数学推导 Attention(Q,K,V) = softmax(QK^T/√d_k)V   为什么除以√d_k?防止点积过大导致梯度消失 Mult...

本人双非民办本科，有一段实习经历，投的工作 HR 看完不理或者直接挂掉了😑求拷打

四次面试终成鹅孝子 😭 

一面： 十亿费用宣发会怎么选 手撕反转链表 二面： layer norm是什么，和bantch norm有什么区别 手撕一个layer norm实现 重点： 机器学习基础比较重要最后hr都会问“你还有什么问题想问我吗”：请问您觉得我在今天的面试当中有哪个环节答的好，或者有哪个环节的回答您特别不喜欢，您有什么好的改进建议？