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 301 题目前大模型模型结构都有哪些？ 考察对大模型主流网络结构的理解和分类能力第 302 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 303 题Transformer 中编码器和解码器的注意力机制有什么区别？ 考察对 Transformer 多头注意力机制的类型、掩码与更新范围的理解第 304 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第 305 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 306 题Encoder中的self-attention和Decoder中的self-attention有什么区别？ 考察对Transformer编码器与解码器注意力机制差异的理解第 307 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 308 题计算Attention的softmax之前为什么要除根号dk？ 考察对Transformer中注意力机制缩放因子原理的理解第 309 题请详细介绍Transformer模型的结构和工作原理。 考察对Transformer模型架构、核心机制及工作原理的理解第 310 题请解释多头注意力机制（MHA）的运行机制。 考察对Transformer核心组件多头注意力机制原理和结构的理解第 311 题RoPE 旋转位置编码的核心思想是什么？ 考察对 RoPE 设计原理、数学形式及优点的深入理解第 312 题请比较正余弦位置编码（如Transformer原始实现）与RoPE（旋转位置编码）的异同，并说明RoPE相对于正余弦编码的优势。 考察对位置编码原理及其演进的理解，特别是RoPE的设计动机与优势第 313 题请解释Transformer模型的核心组成部分及其各自的作用。 考察对Transformer架构的理解深度和关键机制掌握第 314 题从技术原理和实际应用角度看，Mamba 未来是否有取代 Transformer 的可能？请结合两者核心机制说明你的判断。 考察对两种模型架构差异的理解及技术趋势判断能力第 315 题有去了解过大语言模型原理吗？ 考察对大型语言模型基础原理的主动学习与理解深度第 316 题请阐述Transformer的原理以及和其他注意力机制的区别 考察对Transformer架构核心机制及其演进脉络的理解程度第 317 题在 Transformer 的缩放点积注意力中，为什么 Q 和 K 的点积要除以根号下 d_k，能不能用其他数值？请从数学原理上解释。 考察对注意力机制数学原理的理解，特别是方差分析与缩放因子的作用第 318 题请谈谈Transformer是如何实现并行化计算的。在计算注意力得分时，为什么通常要对点积结果进行缩放（即除以根号dk）？ 考察Transformer并行计算原理及注意力机制中缩放因子的数学动机第 319 题请说明 RoPE 旋转位置编码的核心思想。 考察对 RoPE 原理及相对位置建模的理解第 320 题Transformer注意力分数为何要做缩放（即为什么除以根号d）？ 考察对注意力机制数学动机和数值稳定性的理解