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 21 题讲解FT-Transformer原理 考察对特征嵌入与Transformer结合机制的理解第 22 题请说明Transformer的整体模型结构及其关键组件。 考察对Transformer架构核心组成与设计原理的理解第 23 题这些大模型在结构上有哪些主要差异？ 考察对Transformer架构演化及模型结构差异的理解深度第 24 题在Transformer架构中，编码器（Encoder）和自注意力机制分别起到什么作用？ 考察对Transformer核心组件作用的理解，以及模型内部信息处理机制的整体把握第 25 题了解BERT吗？ 考察对BERT模型结构的理解及其在NLP中的应用第 26 题当输入长度超过模型的最大长度限制时，常见处理方案有哪些（如padding、截断）？ 考察对长序列处理策略的掌握与权衡第 27 题请描述MultiheadAttention的计算流程，并说明其参数量如何计算。 考察对Transformer注意力机制原理及其参数规模的掌握第 28 题写出Transformer的attention公式 考察Transformer自注意力机制的数学表述与核心组件理解第 29 题请解释注意力机制的核心思想，并说明在序列建模中如何计算注意力权重。 考察对注意力机制原理的理解及其计算流程第 30 题请介绍Transformer的整体架构及其核心组件。 考察对Transformer基础架构和核心机制的理解第 31 题请描述Transformer的整体结构及其核心组件。 考察对Transformer架构的掌握程度第 32 题请详细解释ViT（Vision Transformer）的原理。 考察对Vision Transformer架构原理的掌握程度第 33 题LLaMA使用的注意力机制是什么？ 考察对主流大模型注意力机制原理的掌握程度第 34 题从技术原理和实际应用角度看，Mamba 未来是否有取代 Transformer 的可能？请结合两者核心机制说明你的判断。 考察对两种模型架构差异的理解及技术趋势判断能力第 35 题MOE(混合专家模型)和传统Transformer的核心区别是什么? 考察对MoE架构及其与标准Transformer差异的理解第 36 题请解释 Transformer 中各主要子层的功能，并分析如果去掉前馈网络（FFN）层会对模型产生什么影响。 考察对 Transformer 结构各组件功能的准确理解，以及对组件作用机理的深入分析第 37 题介绍下Transformer在NLP和CV中的使用区别 考察对Transformer架构跨领域应用差异的理解第 38 题请谈谈你对大模型底层原理的了解，包括Transformer架构和注意力机制。 考察对大模型核心技术原理的理解深度第 39 题Prefix LM与Causal LM区别? 考察对两种语言模型架构及其训练目标差异的理解第 40 题请解释自注意力机制和交叉注意力的区别，并说明为什么在缩放点积注意力中要对点积结果除以根号d。 考察对注意力机制原理的理解，包括自注意力和交叉注意力的区别，以及缩放因子的作用