1. BERT 模型的结构答：BERT 本质上是一个 Encoder-only 的 Transformer。输入由 Token Embedding、Segment Embedding、Position Embedding 三部分相加得到，然后经过多层 Transformer Encoder。以 BERT-Base 为例，模型参数通常是：层数 (L=12)，隐藏维度 (H=768)，注意力头数 (A=12)，前馈层维度 (4H=3072)。BERT-Large 则是 (L=24, H=1024, A=16)。每层 Encoder 的结构是：Multi-Head Self-Attention -&...

双9硕2被裁了，找了一个月有如下offer，我本来做的事是硬件研发，现在这几个开的都还可以，纠结中，大家可以帮我选一下offer吗