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 141 题请结合你在大模型方向的研究与实践，谈谈 Transformer 的架构特点，以及这些特点如何支撑大模型的训练和部署。 考察对 Transformer 架构及其在大模型工程应用中的理解深度第 142 题Transformer的位置编码中为什么将基底设为10000？ 考察对Transformer位置编码设计原理和参数选择的理解第 143 题Linear Attention和Sparse Attention在实际模型中通常如何应用？ 考察对高效注意力机制的理解及实际应用场景第 144 题请解释 Transformer 中位置编码（Positional Encoding）和 Layer Normalization 的作用及实现方式。 考察对 Transformer 核心组件原理与实现细节的理解第 145 题介绍Transformer结构，并说明各个部分的重要性。 考察对Transformer核心组件及其作用的理解深度第 146 题Transformer是encoder-decoder架构，而GPT是decoder-only架构，为什么会演变成这样一种形式？为什么把encoder给舍弃掉了？ 考察对语言模型架构演进逻辑和decoder-only优势的理解第 147 题请介绍Transformer的整体结构及其主要组成部分。 考察对Transformer架构的掌握程度第 148 题请手写并讲解 Transformer Encoder 的核心实现，包括多头注意力、前馈网络、残差连接与层归一化。 考察对 Transformer Encoder 结构、注意力计算细节及实现的掌握程度第 149 题DeepSeek 用的 MLA（Multi-head Latent Attention）注意力机制是如何实现的？ 考察对 MLA 压缩注意力机制原理的理解第 150 题谈谈你对Transformer架构的理解，以及它的实现方式？ 考察对Transformer核心组件、原理及工程实现的掌握程度第 151 题Transformer 中 Decoder 与 Encoder 的主要区别是什么？ 考察对 Encoder 与 Decoder 结构及作用差异的理解第 152 题介绍Transformer的位置编码,为什么这么设计,为什么可以达到位置编码的效果,编码了相对位置还是绝对位置;介绍RoPE 考察位置编码原理、设计动机及RoPE的理解第 153 题请详细讲解 Transformer 模型的结构及其核心机制。 考察对 Transformer 架构、自注意力机制及整体流程的理解深度第 154 题Transformer 的位置编码是怎么做的？为什么需要它？ 考察对位置信息建模原理及常见实现的理解第 155 题如果只使用单头注意力,可能会在哪些方面受限? 考察对多头注意力机制价值与局限的理解第 156 题请解释Transformer中的自注意力机制，包括其计算过程和意义。 考察对自注意力数学原理和功能作用的理解。第 157 题当输入的文本长度超出模型的上下文窗口时，目前有哪些主流的处理方案或模型架构来应对？ 考察对超长文本处理技术的掌握程度和方案选型能力第 158 题请介绍Transformer的核心组件，并说明每个组件的作用。 考察对Transformer架构关键模块及其功能的理解第 159 题请列举几个基于 Transformer 的经典语言模型，并说明 Qwen 相比原始 Transformer 在结构上做了哪些主要改动？ 考察对 Transformer 架构演进和主流模型结构差异的理解第 160 题注意力计算的计算复杂度是多少？ 考察对注意力机制计算复杂度的掌握及其扩展性边界