消费品/零售行业面试题 · tech:transformer
消费品/零售行业相关面试题，按题目行业基础数据聚合。
共 11293 道真题 · 当前筛选命中 28 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：tech:transformer
考察点
技术栈
第 21 题在Transformer的注意力机制中，为什么要将点积结果除以根号d（d为键向量的维度）？ 考察对注意力机制缩放因子设计的理解及数学直觉第 22 题讲讲BERT和GPT的区别 考察对两类主流预训练语言模型架构与训练目标的理解第 23 题Transformer 中多头注意力为什么要将注意力分数除以 sqrt(dk)？ 考察注意力机制数值稳定性与理论依据第 24 题请简要介绍大模型领域的主要发展历程，并指出几个关键的里程碑事件。 考察对大模型技术演进脉络的认知与关键节点梳理能力第 25 题为什么大语言模型（如GPT）擅长文本处理与生成？ 考察对Transformer架构、预训练与自回归生成机制的理解第 26 题Self Attention和Position Embedding通常是直接相加的，如果改成concat会有什么影响？ 考察对Transformer输入融合方式及其对模型语义和参数量的理解第 27 题请介绍一下Transformer架构及其核心组成。 考察对Transformer架构核心机制的理解程度第 28 题讲讲Transformer的架构 考察对Transformer整体架构及核心组件的理解