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面试题简述Transformer中用的是LayerNorm，而不是常见的BatchNorm，这是为什么？面试官想听的意识到不是BN不好，而是不适合Transformer的使用场景。面试回答举例Transformer中选择LayerNorm而不是BatchNorm，主要原因和序列建模方式以及训练场景有关。详情请查看：http://xhslink.com/o/8yJohFzKSX6由浅入深分析1、BN 依赖 batch 统计量。2、LN 只依赖特征维度。3、Transformer 的 token 并行与 BN 设计目标维度不一致。4、自回归推理场景下 BN 表现不稳定。面试加分点1、提出推理阶段 ...

当时真的被这句话给吓到了，真的又紧张又难过，友好的和面试官沟通之后，获得了一天的考虑时间，在这一天内，疯狂的给朋友和家人打电话问意见。给了自己半天的时间整理思绪，想清楚到底去不去结果晚上十点多鼓起勇气发了一句“你好”喜提“红色感叹号”从不喜欢删别人第一次被删惊觉心一缩……

top1：pdd。绝对的no1，多多一年，人间十年，不过多多给的是真的到位，但是辛苦也是真的，拿多少钱干多少活在pdd不存在。只有最累，没有更累。top2：dw，xhs，jd，宇宙厂。这些工作强度极大，尤其是dw，有段时间更是超过了pdd，性价比极低。宇宙厂心累程度也是出了名的高！top3：ks，阿里，鹅厂，熊厂，团子。他们可以说是工作强度很大，性价比会高一点，但是同部门之间薪资对比的确不如pdd和xhs。以上排名只是一个综合评价，综合身心疲惫的程度。

读研期间的第一次面试，体验很差，不知道是不是遇到kpi面了，面试官似乎并不感兴趣，问的也不是很深，基本都答上来了也很顺利，但还是第二天就挂了 ps：年底深圳的实习怎么这么难找？难受，有没有深圳的yy们交流一下 一小时10分钟 全程拷打项目中的八股  1、caffeine缓存时主要存储了什么数据 2、如何能实现按分钟和按小时同时限流，key和value分别是什么 3、spring aop如何实现的 4、用caffeine缓存有什么缺点 5、说一下rag流程 6、如何让大模型的响应时间变小的（stream响应），第一个token时间变小，总体时间如何？ 7、redis要保持数据的一致性有什么解决方...