阿里云还有没开奖的吗

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...

招总 fintech：优点：稳定，大头兵薪资大饼，定岗稍有保障？（拿到了plus，但今年培养方案有变化需要轮岗目前不知道是好是坏，以及疑似扩招）缺点：1. 卷，885作息强度大 2. 某西部省份人，拿到一个稳定性质的工作一时难以想象定居深圳，以及npy暂在北京，那未来有可能因为地域原因跳槽，似乎与已选择的稳定相悖，且股份行流动性似乎很大。阿里云：优点：ai相关研发岗，暑期实习转正，组内氛围较好，作息1085，互联网内较轻松 总包比白菜好些缺点：自驱力差，不知道能不能一直持续学习，且容易焦虑，秋招半放弃状态下也没拿到其他互联网offer，怀疑自己是否能够胜任互联网优胜劣汰流程中：邮储金科、工行北分科技菁英、建总（不抱希望），越和自己deep talk越疯，欢迎大家讨论

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