互联网/IT行业面试题 · Transformer
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共 47588 道真题 · 当前筛选命中 348 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：Transformer
考察点
技术栈
第 1 题请介绍位置编码的原理与作用。 考察对序列建模中位置信息处理的理解第 2 题请介绍 Self-Attention 的机制，并分析其时间复杂度。 考察 Transformer 核心机制的理解与复杂度分析能力第 3 题请介绍Transformer的整体结构，包括其主要模块与各自的作用。 考察对Transformer架构的全面理解与组件职责的掌握第 4 题针对 Transformer 模型推理过程，您会采用哪些优化手段（如 KV Cache、算子融合等）？请说明原理及收益。 考察对 Transformer 推理加速技术的原理理解与工程实践能力第 5 题Transformer、CNN、LSTM的区别 考察对三种主流神经网络结构原理、适用场景和优缺点的理解第 6 题请简述Transformer的架构、注意力机制的公式以及QKV cache的作用。 考察对Transformer核心机制的理解及工程优化意识第 7 题请讲解BERT的Attention机制 考察对Transformer核心机制及BERT中应用的理解深度第 8 题请手写一个Transformer的Decoder Block核心实现。 考察对Transformer解码器结构、核心算子和实现细节的掌握第 9 题讲讲Transformer的原理。 考察对Transformer架构核心组件及其工作原理的理解第 10 题大模型是如何处理和分析用户输入的上下文的？ 考察对Transformer上下文编码机制的理解第 11 题请描述 Qwen2 的模型架构，包括其主要组件和设计特点。 考察对大语言模型基础架构的理解，特别是 Qwen2 的具体设计第 12 题多头注意力机制与单头注意力机制相比，在计算量和参数量上有什么变化？ 考察对多头注意力机制计算复杂度和参数规模的理解第 13 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 14 题Transformer 中 Attention 的本质是什么?你能从数学角度简要解释一下吗? 考察对注意力机制本质和数学原理的理解第 15 题请介绍 Transformer 模型的核心结构，并说明自注意力机制的作用及其计算过程。 考察对 Transformer 架构和自注意力机制的理解深度第 16 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 17 题为什么Tiger模型采用encoder-decoder架构而不是decoder-only架构？ 考察对Transformer架构设计权衡和模型选型的理解第 18 题请解释DETR（Detection Transformer）的核心原理及其与两阶段检测器（如Faster R-CNN）的主要区别。 考察对Transformer目标检测模型基本结构、端到端训练思想及与传统检测器差异的理解第 19 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 20 题目前主流大模型的Transformer Block内的结构讲一下，哪些是可学习参数？ 考察对Transformer Block结构组成及可学习参数的掌握