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 641 题请解释BERT的Transformer编码器架构，并说明多头注意力机制的意义。 考察对BERT底层架构与多头注意力机制的深入理解第 642 题介绍几种Attention技术的不同 考察对多种Attention变体的理解与区分能力第 643 题如果Transformer的注意力机制中把K去掉，变成QQV，会有什么问题？ 考察对注意力机制中键（K）作用的理解，以及去掉K后带来的影响第 644 题请详细讲解Transformer的整体结构及其各组成部分的作用。 考察对Transformer架构的理解深度与关键组件原理第 645 题为什么Attention有效？ 考察对注意力机制原理和优势的深度理解第 646 题请解释Transformer的核心原理，包括自注意力机制和位置编码的作用。 考察对Transformer架构核心机制的理解第 647 题实习时你微调过Qwen2，请说说Qwen2的模型结构，以及相比Qwen1做了哪些改进？ 考察对大语言模型结构演进的理解和对比分析能力第 648 题为什么现在主流都用Decoder-only而不是Encoder-decoder？ 考察对主流大模型架构选型原因的理解，包括训练效率、推理效率和效果权衡第 649 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 650 题请讲解Transformer的整体结构及其各部分的作用。 考察对Transformer架构的理解与表达能力第 651 题你了解哪些改进注意力机制复杂度的方法，使其从 O(n²d) 降下来？ 考察对注意力机制复杂度问题及主流优化方案的掌握第 652 题KV-Cache如何加速推理？ 考察对Transformer推理中KV缓存机制及其加速原理的理解第 653 题在Transformer的多头注意力机制中，缩放点积注意力为何要将点积结果除以sqrt(d_k)？ 考察对注意力机制数值稳定性与概率分布的理解第 654 题请讲解你读过的 Transformer 源码，并结合代码说明其核心模块。 考察对 Transformer 架构的理解深度与代码阅读能力第 655 题请介绍大模型常用的位置编码方式有哪些？ 考察对Transformer位置编码基本类型的掌握第 656 题请手写Transformer模型的核心代码，并解释为什么注意力机制中要除以根号d。 考察Transformer架构的实现能力与注意力机制缩放因子的数学原理第 657 题RoPE 旋转位置编码是如何运作的？为什么它适合长文本？ 考察对 RoPE 数学原理及其长文本外推优势的理解第 658 题CLIP 中文本编码器的结构是什么样的，输入输出是什么？ 考察对 CLIP 模型架构细节的理解以及多模态模型中文本分支的处理方式第 659 题为什么需要位置编码？一个好的位置编码应具备哪些特性？请介绍主流的位置编码方法及其设计思路。 考察对Transformer位置编码必要性、设计原则及主流方案的掌握第 660 题经典的微调算法有哪些？ 考察对预训练模型常见微调范式的理解和区分能力