那是实习第七周的一个下午。 导师在群里发了条消息："流量切换窗口定在今晚，大家准备一下。" 我盯着屏幕愣了几秒。那个我参与重构了将近一个月的服务，今晚要正式承接线上真实流量了。 说"参与"其实有点谦虚。最开始确实只是参与——导师把整体架构画在白板上，我负责其中一个子模块的实现。但后来事情慢慢变了。 第二周的时候，我在跑压测，发现某个环节的耗时曲线不太对劲。不是那种一眼就能看出来的异常，而是在流量逐渐上升的过程中，响应时间的增长斜率比预期要陡。我截了张图发在群里，问导师："这个趋势正常吗？" 导师看了一会儿，回了两个字："不正...

其实第三题我前几天刷到过，但是看了个大概，没做...

报志愿时候是幻想的学技术时候是后端的找实习时候是卷爆的谈薪资时候是压价的上班的时候是想死的我当务之急应该马上回家里蹲准备考公考编，而不是在这里天天加班开会😡

1. 自我介绍2. 项目拷打3. 你实习做了什么 有什么提升 详细说说4.Transformer 为什么适合做大模型底座？Transformer 适合做大模型底座，核心原因是 并行能力强、长距离依赖建模能力强、扩展性好。RNN 按时间步串行处理，训练效率低，而且长距离依赖容易衰减；Transformer 使用 Self-Attention 直接建模任意位置之间的关系，训练时可以并行处理整段序列，所以更适合大规模预训练。现在大部分大模型都以 Transformer 为核心结构。5. Self-Attention 的公式是什么？输入 (X) 先映射成 Query、Key、Value：注意力计算公式...