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 541 题常见的稀疏注意力变体有哪些？ 考察对主流稀疏注意力机制的代表性认知第 542 题为什么ResNet没有像Transformer那样不断堆参数规模？ 考察对模型架构演进、深度学习趋势及两者差异的理解第 543 题针对 Transformer 模型推理过程，您会采用哪些优化手段（如 KV Cache、算子融合等）？请说明原理及收益。 考察对 Transformer 推理加速技术的原理理解与工程实践能力第 544 题请介绍Transformer中的位置编码，并重点说明旋转位置编码（RoPE）的原理与作用。 考察对Transformer位置编码机制及RoPE设计的理解第 545 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 546 题LLaMA和GLM在模型架构等方面有哪些主要区别？ 考察对主流开源大模型架构差异的理解和对比分析能力第 547 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 548 题请手写实现Transformer Decoder层，并说明如何实现mask机制以支持自回归生成。 考察对Transformer Decoder结构、自注意力mask和因果掩码的实现能力第 549 题请解释多头注意力机制（MHA）的运行机制。 考察对Transformer核心组件多头注意力机制原理和结构的理解第 550 题请解释Transformer架构的核心组成部分及其作用。 考察对Transformer整体架构的理解，包括注意力机制、前馈网络和残差连接第 551 题在 Transformer 中使用位置编码（PE）相比不使用时有哪些优势？ 考察对 Transformer 位置信息建模必要性与 PE 优势的理解第 552 题除 Decoder-only 外，Transformer 的 Encoder-only 与 Encoder-Decoder 架构分别适合什么任务？ 考察对 Transformer 变体任务适配的理解第 553 题请说明 Self-Attention 的原理。 考察对 Transformer 核心机制 Self-Attention 的理解程度第 554 题LoRA（低秩适配）可以应用在哪些模型或模块上？ 考察对LoRA适用范围的广度理解第 555 题请解释 Transformer 中 Attention 机制的作用。 考察对注意力机制核心思想与计算流程的理解第 556 题请比较MHA（多头注意力）和GQA（分组查询注意力）的异同，并说明GQA的实际应用场景。 考察对Transformer注意力机制变体的理解与工程权衡第 557 题请介绍大模型主流模型结构的主要演进变化 考察对大模型架构演进、关键技术变革的理解第 558 题Transformer为什么需要位置编码？ 考察对Transformer架构原理及序列位置信息处理的理解第 559 题请比较正余弦位置编码（如Transformer原始实现）与RoPE（旋转位置编码）的异同，并说明RoPE相对于正余弦编码的优势。 考察对位置编码原理及其演进的理解，特别是RoPE的设计动机与优势第 560 题请说明 BERT 的模型结构，并对比它与传统文本编码器（如 RNN、LSTM）的优势。 考察对 BERT 架构原理的理解及与传统编码器的对比分析能力