后端岗位面试题 · 技术原理 · tech:transformer
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共 89928 道真题 · 当前筛选命中 92 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：技术原理 · tech:transformer
考察点
技术栈
第 61 题谈谈你如何理解“大模型”这三个字？ 考察对大型语言模型概念、规模、能力与局限的认知深度第 62 题请介绍你对 Transformer 架构的理解，包括其核心组件和自注意力机制的作用。 考察对 Transformer 架构核心原理的理解深度第 63 题请介绍DETR的框架结构。 考察对DETR模型架构和端到端检测范式的理解第 64 题请介绍 Transformer 的整体架构。 考察对 Transformer 核心组件及整体数据流的理解第 65 题相比 CNN 和 RNN，Transformer 结构有哪些优势？请说明核心原因。 考察对 Transformer 架构优势及其内在机制的理解第 66 题请详细讲解Transformer架构的整体工作流程，包括从输入到输出的主要步骤。 考察对Transformer整体流程的清晰理解与关键机制掌握第 67 题请介绍你对Transformer模型的理解。 考察Transformer架构核心机制及其应用第 68 题Transformer架构的目标检测和Transformer架构的目标分类有什么不同？ 考察对Transformer在不同视觉任务中应用差异的理解第 69 题大模型实现的原理大概是怎样的？ 考察对大语言模型核心原理的整体理解与表述能力第 70 题请介绍一下 BERT 的模型原理和核心特点。 考察对 BERT 预训练模型架构、训练任务及关键机制的理解第 71 题请详细介绍Transformer架构的核心组成部分及其作用。 考察对Transformer架构的理解深度第 72 题请介绍Attention机制，并说明在Transformer中Attention的类型。 考察对Attention机制本质和常见类型的理解第 73 题你了解 Transformer 吗？请讲讲它的核心结构和原理。 考察对 Transformer 架构的基本掌握和清晰讲解能力第 74 题请介绍Transformer的核心原理，包括其主要组件和工作流程。 考察对Transformer架构的整体理解与关键组件作用的掌握第 75 题请谈谈你对AIGC和Transformer的理解。 考察对生成式AI基础概念和模型架构原理的掌握程度第 76 题请手绘并讲解 Transformer 的整体架构，说明 Encoder 和 Decoder 各模块的作用及数据流向。 考察对 Transformer 架构模块、数据流与设计动机的理解第 77 题请介绍你对大模型（Large Language Model）的了解，并解释什么是大模型。 考察基础知识掌握程度与概念表达能力第 78 题请简述你对大语言模型基本原理的了解，包括其训练和推理的核心流程。 考察对大语言模型整体架构和运行机制的理解深度第 79 题为什么 Self-Attention 中要对点积结果除以 sqrt(d_k) 做缩放？请解释其数学原理和实际作用。 考察对 Transformer 中注意力缩放机制原理的理解第 80 题GPT底层具体是如何实现的？请从模型架构和训练角度讲一讲。 考察对GPT内部机制和工程实现的深入理解