互联网/IT行业面试题 · 技术选型 · Transformer
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共 47588 道真题 · 当前筛选命中 56 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：技术选型 · Transformer
考察点
技术栈
第 41 题为什么现在 Decoder-only 成为大模型的主流架构？ 考察对 Transformer 架构变体演进及大模型训练/推理权衡的理解第 42 题请说明Transformer从最初版本到主流变体（如BERT、GPT）的主要演变过程。 考察对Transformer演进脉络及设计动因的理解第 43 题请介绍你了解的多模态大模型，并说明这类模型在架构上通常采用哪些做法来实现视觉与文本的联合建模。 考察候选人对多模态大模型发展趋势与主流技术路线的认知第 44 题Transformer 和 BERT 有什么区别？ 考察对 Transformer 架构与 BERT 预训练模型关系的理解第 45 题Transformer 中的位置编码是如何设计的？常见的改进方案有哪些，ROPE 的原理是什么？ 考察位置编码的设计思路、改进方向和旋转位置编码的理解第 46 题多头注意力机制有哪些常见的改进方向？请举例说明。 考察对注意力机制变体的了解与对比能力第 47 题相比之下，Decoder-only相比Encoder-Decoder架构有哪些具体优势？ 考察对两类架构差异的深入辨析能力第 48 题训练或推理 Transformer 模型时有哪些常用加速方式？ 考察对模型计算优化方法的广度与原理理解第 49 题请解释Transformer中的位置编码的作用和实现方式。 考察对Transformer位置编码原理的理解及其在序列建模中的必要性第 50 题为什么当前主流大型语言模型普遍采用Decoder-only架构？ 考察对LLM架构选型背后工程与理论权衡的理解第 51 题请介绍Transformer模型中编码器（Encoder）和解码器（Decoder）的结构与各自作用，并说明它们之间的区别。 考察对Transformer核心组件结构与功能差异的理解第 52 题在 DIN（Deep Interest Network）中，Attention 的计算方式与标准 Transformer 的 Attention 有何不同？ 考察对 DIN 中局部激活单元（Attention 机制）的理解及其与 Transformer Attention 的对比第 53 题请解释 Encoder、Decoder 和 Decoder-only 架构的区别。 考察对 Transformer 三种主要架构形态及其适用场景的理解第 54 题请对比主流大模型架构（如Transformer、MoE等）的差异，并说明各自适用的业务场景。 考察对大模型架构差异的理解及场景适配能力第 55 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 56 题了解过之前的NLP技术吗？BERT是怎么样的，跟大模型相比的优势是什么？ 考察BERT技术理解及与LLM对比的认知深度