电商行业面试题 · Transformer
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共 10617 道真题 · 当前筛选命中 76 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：Transformer
考察点
技术栈
第 1 题请介绍 Attention 机制的主要类型及其应用场景。 考察对 Attention 机制分类及各类别特性的理解深度第 2 题当前主流大语言模型通常采用什么整体架构？请简要说明其主要组成和关键特性。 考察对主流大模型架构（Transformer）的整体认知第 3 题Transformer相对于传统模型（如RNN、LSTM、CNN）的主要优势是什么？ 考察对Transformer架构优势的理解，包括并行计算、长距离依赖处理和全局信息捕获第 4 题Transformer的训练复杂度较高，尤其在处理长序列时。你了解哪些工作是致力于降低其训练时间复杂度的？ 考察对Transformer训练加速方法的了解深度与前沿追踪能力第 5 题什么是大语言模型的“上下文窗口”？扩展上下文窗口对模型性能有何影响？ 考察对大语言模型上下文窗口概念的理解及其扩展带来的性能权衡第 6 题如何看待目前大语言模型都是decoder-only结构？ 考察对大语言模型架构演进的原理性理解与权衡分析第 7 题为什么大模型会选择使用旋转位置编码？ 考察对旋转位置编码设计动机和实际优势的综合理解第 8 题如何降低 KV cache 的内存占用？ 考察对 Transformer 推理中 KV cache 优化技术的理解第 9 题请解释Transformer的核心原理，重点说明自注意力机制是如何体现的，以及你如何理解它的作用。 考察对Transformer架构和自注意力机制的理解深度第 10 题你如何理解大模型的基本原理，比如 Transformer 架构？ 考察对 Transformer 架构及大模型核心机制的理解深度第 11 题请实现多头注意力机制的核心代码，并解释其结构。 考察多头注意力的实现细节与理解第 12 题请介绍Transformer模型中的注意力掩码类型及其计算流程，特别说明padding mask和causal mask的区别。 考察对Transformer注意力机制中掩码原理和整体计算逻辑的理解第 13 题介绍一下Transformer的结构？ 考察对Transformer核心组件的理解与整体架构掌握第 14 题encoder-only、decoder-only、encoder-decoder 不同架构在实际应用的使用场景分别是什么？ 考察对三种主流 Transformer 架构特点及适用场景的理解第 15 题为什么LoRA应用于FFN层是有效的？ 考察对FFN层参数量大和低秩特性的理解第 16 题请详细解释Transformer中的QKV机制，说明Query、Key、Value各自的作用及多头注意力的计算流程。 考察对自注意力核心机制和维度运算流程的深入理解第 17 题请介绍Transformer的整体结构及每个核心组件的职责。 考察对Transformer架构各组件功能与数据流向的理解第 18 题LoRA具体是对模型中的哪些参数做低秩分解？ 考察对LoRA应用对象的具体认知，即注意力层的权重矩阵第 19 题请介绍Transformer的整体架构及其内部核心构成。 考察对Transformer架构组成及各模块作用的理解深度第 20 题请实现多头注意力机制。 考察对多头注意力机制的理解与代码实现能力