人工智能面试题 · 技术原理 · Transformer
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共 11389 道真题 · 当前筛选命中 794 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：技术原理 · Transformer
考察点
技术栈
第 701 题Encoder-Decoder、Decoder-Only 哪种方式更好？ 考察对两类模型架构的适用场景和技术权衡的理解第 702 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 703 题请比较Transformer和LSTM在结构上的区别和各自优势，并说明Transformer是如何体现时序信息的。 考察对两种序列模型结构差异、优势适用场景及Transformer时序建模机制的理解第 704 题请写出Transformer核心计算公式，并说明各组件的作用。 考察对Transformer核心计算机制的掌握程度第 705 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 706 题请详细说明Transformer中Cross Attention的结构、计算流程以及它与Self-Attention的区别。 考察对Transformer跨注意力机制原理和实现的理解第 707 题BERT使用什么位置编码？为何用正弦余弦函数？请介绍其他常见位置编码方式。 考察对位置编码原理和演进的理解第 708 题请比较BERT和GPT在预训练目标上的区别，并说明这种区别对下游任务的影响。 考察对BERT和GPT架构及预训练方式的深入理解第 709 题请介绍MLP、CNN、RNN和Transformer各自的优缺点。 考察对主流深度学习模型架构的理解与对比能力第 710 题Transformer和传统循环网络的区别和优点 考察对Transformer与RNN架构差异及其优势的理解第 711 题请梳理大模型发展历程，从 Transformer 到 BERT、GPT、LLaMA、Qwen 以及 o1 推理模型的主要演进脉络。 考察对模型架构演进和技术路线变迁的理解第 712 题请讲解Transformer的基本结构和工作原理。 考察对Transformer整体架构与核心组件的理解第 713 题请介绍你对大模型推理中 KV Cache 的理解，包括它的作用、存储内容以及可能带来的问题。 考察对大模型推理优化核心机制的理解深度第 714 题Transformer中的位置编码为什么是必要的？ 考察对Transformer模型结构原理的理解，特别是自注意力机制对顺序信息的处理方式第 715 题请介绍DIN的注意力池化机制，并说明它与Transformer的self-attention有什么区别。 考察对DIN注意力机制的理解及与Transformer的对比第 716 题Transformer 中因果注意力和双向注意力的区别是什么？ 考察对 Transformer 注意力机制在不同任务中应用差异的理解第 717 题请介绍 BERT 模型的核心思想和主要技术特点。 考察对预训练语言模型原理与关键技术的理解第 718 题请介绍 Transformer 的基本结构和核心机制，并说明它如何解决长距离依赖问题。 考察对 Transformer 核心组件和作用机制的理解第 719 题请描述一个Transformer模型从输入到输出的完整处理流程。 考察对Transformer架构整体流程和关键组件的理解第 720 题请解释Transformer架构，并说明为什么注意力机制能够有效工作。 考察对Transformer核心机制及注意力有效性原理的理解