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 261 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 262 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 263 题请解释ChatGPT这类大语言模型的基本实现原理。 考察对语言模型架构、训练方式和生成机制的理解第 264 题Decoder-only模型在推理时，预测第i+1个token时，输入用的是第i个token的one-hot还是概率分布？为什么？ 考察对自回归模型推理输入本质的理解，区分训练与推理阶段第 265 题请解释大语言模型的基本工作原理，包括预训练、微调和推理过程。 考察对大模型关键技术原理的理解和解释能力第 266 题请详细讲解多头注意力机制，以及 Q/K/V 是如何计算的？ 考察对 Transformer 多头注意力机制原理与计算流程的理解第 267 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 268 题Llama的Decoder结构和位置编码相比原始Transformer有哪些改进？ 考察对Llama模型架构细节及其设计意图的理解第 269 题请解释 Transformer 中的自注意力机制，并说明其计算流程与优势。 考察对自注意力机制原理、计算细节和优势的理解第 270 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 271 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 272 题请介绍Transformer的整体架构及其核心组件。 考察对Transformer基础架构和核心机制的理解第 273 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 274 题大模型是怎么理解人类语言的意图的？ 考察对大规模语言模型意图理解机制的理解深度第 275 题请说明Transformer的基本结构，包括编码器和解码器的主要组成部分。 考察对Transformer整体架构的掌握。第 276 题请介绍 Transformer 的基本结构和核心机制，并说明它如何解决长距离依赖问题。 考察对 Transformer 核心组件和作用机制的理解第 277 题你在大模型相关的算法背景和理论知识方面是如何构建的？请描述你的学习路径或实践积累。 考察大模型算法与理论知识的来源、深度和构建方式第 278 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 279 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 280 题详细介绍一下Transformer的结构？ 考察对Transformer核心组件、设计原理和整体架构的理解