电子/半导体行业面试题 · 技术原理 · Transformer
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共 19445 道真题 · 当前筛选命中 77 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：技术原理 · Transformer
考察点
技术栈
第 1 题请介绍你对Transformer模型的理解，并结合你的实际业务，说明你做过哪些针对性的修改或优化？ 考察对Transformer原理的理解深度和实际业务中的模型定制能力第 2 题请介绍 Vision Transformer（ViT）的基本原理。假设有两位听众：一位完全不了解机器学习，另一位有基础的机器学习背景。请分别为他们各做一次讲解。 考察对 ViT 核心机制的清晰理解、知识表达和面向不同受众的讲解能力第 3 题请手绘并讲解 Transformer 的整体架构，说明 Encoder 和 Decoder 各模块的作用及数据流向。 考察对 Transformer 架构模块、数据流与设计动机的理解第 4 题请比较 GPT 与 ELMo 这两类预训练模型在架构和表征方式上的主要区别。 考察对预训练模型历史发展与表征范式的理解第 5 题请解释位置编码的作用及其实现方式。 考察对序列顺序信息处理的理解第 6 题请介绍 DETR 的主要结构和工作原理。 考察对 DETR 端到端目标检测架构的理解第 7 题请介绍DETR目标检测模型的核心原理，说明其与经典两阶段或单阶段检测器的主要区别及优劣。 考察对DETR基于Transformer的端到端目标检测范式的理解第 8 题在Transformer架构中，encoder和decoder哪个更重计算、哪个更重缓存？两者有什么区别？ 考察对Transformer编码器与解码器计算特性和缓存机制差异的理解第 9 题请说明Transformer模型中LayerNorm的作用与优势，以及它与残差连接、前馈网络之间的关系。 考察对Transformer核心组件原理的理解及组件间逻辑关联第 10 题Qwen系列模型和GPT-2的区别是什么？ 考察对两类大规模语言模型架构、训练方式与应用定位的理解第 11 题你使用的是什么Embedding模型结构？它的输出向量维度是多少？ 考察候选人对Embedding模型结构与向量维度等基础技术细节的理解第 12 题在计算attention score时如何对padding做mask操作？ 考察Transformer中padding mask的原理与实现细节第 13 题Transformer的Position Embedding怎么计算的？ 考察对Transformer位置编码原理与公式的理解第 14 题请说明注意力机制中参数量的构成以及计算量的主要来源。 考察对注意力机制结构与计算复杂度的理解第 15 题请完整讲解 Transformer 的模型结构，并说明多头注意力机制的运作原理。 考察对 Transformer 核心结构与多头注意力机制的深入理解第 16 题Transformer和CNN有什么不同？ 考察对两种主流网络架构的机制理解与适用场景辨析第 17 题ViT需要Transformer的encoder和decoder吗？ 考察对ViT架构中Transformer组件的理解，特别是编码器与解码器的角色差异第 18 题请介绍 Transformer 的核心结构和工作原理。 考察对 Transformer 架构核心组件及其作用的理解第 19 题为什么需要KV Cache？为什么它提出时没有引起广泛关注，而后来才火起来？ 考察对Transformer推理机制的理解、技术创新与工程需求的时间匹配关系第 20 题请谈谈你对Transformer模型的理解，以及它与CNN、LSTM的主要区别。 考察对Transformer架构核心机制的掌握及其与经典模型差异的理解