互联网/IT行业面试题 · 方案权衡 · 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 94 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：方案权衡 · Transformer
考察点
技术栈
第 61 题请讲解 RoPE（旋转位置编码）的原理，并比较其他常用的位置编码方式，最后说明 RoPE 的主要优点。 考察对位置编码技术原理的理解、对比分析能力及应用洞察第 62 题请介绍 Qwen2.5-VL 与普通 Transformer 在结构上的主要差异，并说明这些设计选择的目的。 考察多模态大模型的架构理解及设计权衡分析第 63 题在Transformer中，如何降低注意力机制的计算复杂度？ 考察对注意力机制复杂度问题的理解及优化方案第 64 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 65 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 66 题为什么目前主流的大模型采用 Decoder-only 架构？ 考察对 Transformer 架构演进、训练目标与能力差异的理解第 67 题既然decoder-only架构已经可行，为什么还需要encoder？ 考察对Transformer架构各组件作用及不同任务场景下架构选择的理解第 68 题当 Transformer 网络层数过深导致训练不稳定时，你会如何处理？ 考察对深层 Transformer 训练稳定性问题的理解与解决手段第 69 题介绍不同多头注意力变体（MHA、MQA、GQA）的区别。 考察对Transformer注意力机制不同变体的理解，包括参数共享、计算效率与效果权衡第 70 题请介绍Transformer的原理，并说明相比RNN和CNN的主要优势。 考察对Transformer核心机制的理解及其相对于传统序列模型的优势第 71 题Transformer中的降维操作通常是如何进行的？请结合具体场景说明。 考察对Transformer中降维技术（如维度压缩、池化、投影）的理解与应用。第 72 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 73 题Transformer的FFN层为什么会逐渐演变成MOE层？ 考察对Transformer中FFN与稀疏专家路由演进逻辑的理解第 74 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 75 题为什么Attention公式中要除以√dk?这个操作有什么作用? 考察对Transformer中缩放点积注意力原理的理解第 76 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 77 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 78 题Transformer的normalization,为什么用LayerNorm不用其他的;介绍RMSNorm 考察对Transformer归一化机制的理解与归一化技术选型的权衡第 79 题Transformer位置编码为什么选择基于正弦和余弦函数的sincos编码？ 考察对sincos位置编码设计原理的理解，包括相对位置和学习特性第 80 题Transformer 模型中是如何处理梯度爆炸和梯度消失的？ 考察对Transformer稳定训练机制的理解