快手后端开奖

面试题简述训练大模型经常会遇到梯度爆炸和消失，你知道有哪些改善方法吗？softmax会不会导致梯度爆炸或消失？transformer的设计里有哪些方法用于解决这个问题？面试官想听的1、L2 clipping、梯度缩放、初始化模块；2、softmax为什么会导致梯度爆炸；3、了解 DeepNet init、RMSNorm 等提升稳定性的方法。面试回答举例梯度爆炸一般用梯度剪裁解决，梯度消失可以通过残差连接 + 合理初始化 + LayerNorm 减轻。softmax 本质上确实会带来梯度集中到一个token上，从而导致梯度消失，尤其是 logits 非常大时。详细内容可跳转该链接查看详情：htt...

滴滴：n*15字节：（n+5）*15base地同，签字费同业务：滴滴是国际化金融，应该是滴滴这几年的重点，发展潜力相对比较好；字节是实习转正，纯tob的边缘业务边缘部门，实习的时候就十分抽象所以现在的问题就是选钱还是选发展，希望佬在投票的时候也能说一下理由呀

想问一下牛客的大佬，我现在有一段米的实习，片数据挖掘，用到的都是机器学习，现在想转推荐算法，想问一下，现在这个赛道学历要求高吗？ bg：双非本（双一流），211硕

没招了xdm，字节要这周内就签，可以用wxgA但wxg到现在一点消息都没有，wxg那边的hr持续装死中，急急急字节base北京，看今年这么多36k38k的，我这应该算是小sp，无签字费，说实话离预期差了点但wxg的base大概开不到这么高腾讯base深圳，优点主要是去实习过