互联网/IT行业面试题 · Transformer
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共 47588 道真题 · 当前筛选命中 348 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：Transformer
考察点
技术栈
第 341 题在机器学习和深度学习中，你最熟悉或最常用的算法或模型有哪些？请说明你的熟悉程度和实际应用场景。 考察候选人对机器学习/深度学习算法实际掌握程度和应用能力第 342 题请解释自注意力机制（Self-Attention）的核心原理及其在 Transformer 中的作用。 考察对自注意力机制原理、计算过程及其在 Transformer 中重要性的理解第 343 题请介绍一下Transformer架构及其核心组成。 考察对Transformer架构核心机制的理解程度第 344 题讲讲Transformer的架构 考察对Transformer整体架构及核心组件的理解第 345 题MOE(混合专家模型)和传统Transformer的核心区别是什么? 考察对MoE架构及其与标准Transformer差异的理解第 346 题了解过之前的NLP技术吗？BERT是怎么样的，跟大模型相比的优势是什么？ 考察BERT技术理解及与LLM对比的认知深度第 347 题请解释Transformer模型中的位置编码（Positional Encoding）的作用和实现方式，并说明它与嵌入（Embedding）的关系。 考察对Transformer位置编码机制的理解及其在序列建模中的作用第 348 题Prenorm和Postnorm是什么区别？ 考察对Transformer及深度学习模型中归一化位置选择的理解