互联网/IT行业面试题 · 业务理解 · Transformer
互联网/IT行业相关面试题，按题目行业基础数据聚合。
共 47588 道真题 · 当前筛选命中 11 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：业务理解 · Transformer
考察点
技术栈
第 1 题从技术角度分析，ChatGPT 为什么能够爆火？ 考察对大型语言模型技术演进及其影响力的理解第 2 题解释一下注意力机制，并举一个应用场景。 考察注意力机制的原理与落地理解第 3 题请你谈谈对大型语言模型（LLM）内部工作机制的理解，并举例说明其关键组成部分。 考察对大模型核心原理的掌握程度与概念准确性第 4 题分析一下 DIN 的注意力机制和 Transformer 的注意力机制有什么不同。 考察对注意力机制的深入理解，辨析其在推荐系统与序列建模中的差异第 5 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 6 题你对大模型的结构、工作流有了解吗？ 考察对大模型基础架构和核心工作流程的理解程度第 7 题在Transformer框架下，CV、NLP、语音是否可能统一？ 考察对Transformer跨模态统一潜力的理解和分析能力第 8 题请介绍你对大语言模型和多模态大模型发展脉络的了解，并谈谈 Transformer、BERT、GPT、LLaMA、Qwen 系列以及 o1 推理模型各自的关键贡献与联系。 考察对生成式AI技术演进、代表性模型核心贡献及代际关系的理解第 9 题请描述BERT模型的预训练目标及其如何利用双向上下文。 考察对BERT预训练机制与双向编码原理的理解第 10 题如何理解多模态技术，并结合实际场景说明它的应用与挑战？ 考察对多模态概念的理解深度、实际应用认知和工程挑战识别第 11 题请谈谈你对大模型底层原理的理解。 考察对大模型核心技术的理解深度与系统性