人工智能面试题 · Transformer
人工智能相关岗位面试题。
共 11389 道真题 · 当前筛选命中 804 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：Transformer
考察点
技术栈
第 281 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 282 题在Transformer编码器内部，如果仅考虑自注意力操作，将K去掉改成QQV，具体会导致哪些计算或效果上的问题？ 考察对注意力计算细节和技术后果的具体分析能力第 283 题假设让你用 BERT 或 Transformer 搭建一个文本分类模型，你会如何快速完成？请描述从准备到训练的关键步骤。 考察对预训练模型微调的流程熟悉度及工程实践能力第 284 题请解释Transformer模型的原理和关键组件。 考察对Transformer架构核心机制的理解第 285 题为什么不在训练中使用KV-Cache？ 考察对Transformer训练与推理阶段访存与计算特性的理解第 286 题Transformer 中 Attention 的本质是什么?你能从数学角度简要解释一下吗? 考察对注意力机制本质和数学原理的理解第 287 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 288 题你知道Transformer原始的FFN是什么结构吗？ 考察对Transformer前馈网络具体设计的记忆与理解第 289 题Transformer的计算复杂度主要由哪些因素构成？各模块复杂度分别是多少？ 考察对Transformer各组件复杂度来源的理解和量化分析能力第 290 题大模型常用的位置编码有哪些？各自的优缺点是什么？ 考察对位置编码机制的理解、对比与适用场景判断第 291 题对BERT、GPT这样的模型有什么了解？ 考察对预训练语言模型基本架构、训练方式和演进脉络的理解第 292 题请介绍多模态大模型（如视觉-语言模型）的典型网络结构，并说明各模块的作用。 考察对多模态大模型架构组成及其职责的理解第 293 题Transformer 中 Encoder 与 Decoder 的自注意力机制有何区别？ 考察对 Transformer 注意力机制结构差异及训练阶段行为的理解第 294 题请手动实现多头注意力机制（MHA）的核心代码。 考察对Transformer多头注意力机制的深入理解与编码实现能力第 295 题请分析Transformer架构的核心优势与局限性，并说明你关注过的其他序列建模架构及其与Transformer的对比。 考察对Transformer及替代架构的理解深度和比较分析能力第 296 题Transformer Decoder 的结构有哪些部分？ 考察对 Transformer Decoder 各组件及其作用的理解第 297 题请解释 Transformer 中残差连接和层归一化（LayerNorm）的作用，以及在训练中的重要性。 考察对网络稳定性和训练优化的理解第 298 题请分别介绍YOLO和Transformer的网络结构，并说明它们各自的适用场景。 考察对YOLO和Transformer基础结构的理解及场景应用能力第 299 题Transformer最大的优点是什么？请结合其在实际任务中的应用说明。 考察对Transformer核心优势的提炼和表达能力第 300 题在Transformer的Decoder中，为什么需要Mask来遮住未来的信息？ 考察对自回归生成与注意力机制因果性的理解