Transformer 属于算法必考题。今天这篇文章讲透Transformer ：缩放、批量、多头、掩码、交叉、跨头，对刚想了解算法或面试的朋友非常友好。文章安排如下：基础缩放Attention批量Attention多头Attention掩码Attention交叉Attention跨头维度向量化最近春招和实习已开启了。不同以往的是，当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多，HC 在变少

最近春招和实习已开启了。不同以往的是，当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多，HC 在变少，岗位要求还更高了。最近，我们又陆续整理了很多大厂的面试题，帮助一些球友解惑答疑，分享技术面试中的那些弯弯绕绕。。主要负责研发和优化vivo手机的影像算法及芯片化，聚焦于对照片的画质、影调、色彩、光照和虚化等关键属性的全方位提升，该部门的工作重点包括图像/视频处理、图像感知、图像/视频增强、图像

是时候准备面试和实习了。不同以往的是，当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多，HC 在变少，岗位要求还更高了。最近，我们又陆续整理了很多大厂的面试题，帮助一些球友解惑答疑，分享技术面试中的那些弯弯绕绕。。今天来聊一聊BERT和GPT的架构，从而了解大模型的第三步：Transformer。Transformer作为现代大语言模型的基石，其编码器-解码器架构为BERT和GPT提供了截然不

经验总结T5微调：首选Prompt TuningGPT类生成：首选Prefix TuningBERT类理解：首选P-tuning传统训练：所有操作都用FP32（32位浮点数）混合精度训练前向传播：大部分用FP16，数值敏感操作用FP32反向传播：梯度计算用FP16，累积用FP32参数更新：用FP32保证精度显存充足（>40GB）任务简单：Prompt Tuning任务复杂：LoRA (rank=3

通过以上步骤，你已成功在本地部署了 DeepSeek 模型，并能够通过 vLLM 进行推理。如果在部署过程中遇到问题，请参考 vLLM 官方文档或在相关社区寻求帮助。祝你使用愉快！

混合专家（MoE）是一种利用多个不同的子模型（或称为“专家”）来提升LLM质量的技术。MoE的两个主要组成部分是：专家：每个前馈神经网络（FFNN）层现在都有一组“专家”，可以选择其中的一部分。这些“专家”通常也是FFNN。路由或门控网络：决定哪些词元发送到哪些专家。在每个具有MoE的模型层中，我们会找到（相对专业化的）专家：需要注意的是，“专家”并不专注于特定领域，如“心理学”或“生物学”。专家

在2025年的AI工具市场中，Chatbox和各有千秋。选择工具的本质是“需求先行”。无论您是技术极客、企业决策者，还是效率追求者，总有一款工具能成为您的“数字外挂”。立即行动，用对工具，让AI真正为您赋能！

整体下来感觉面试官都是非常专业的，面试深度和广度都很可以，三场面试层层递进。面试官人也不错，如果比较满意的话也愿意多花时间来聊，而不是严格的卡一个小时这种完任务式的面试。

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通过解析训练流程、微调策略选择、资源需求评估，以及中文模型训练的独到见解，本文为读者勾勒出一幅清晰的大模型训练全景图。进一步也揭示了如何有效评测模型性能，确保其在知识广度、逻辑推理、情感理解等多维度达到高标准，为推动AI技术在各行各业的创新应用提供了宝贵的实操指南。