阿里巴巴面试题 · 技术原理 · Transformer
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共 2826 道真题 · 当前筛选命中 48 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：技术原理 · Transformer
考察点
技术栈
第 21 题请详细解释Transformer中的QKV机制，说明Query、Key、Value各自的作用及多头注意力的计算流程。 考察对自注意力核心机制和维度运算流程的深入理解第 22 题请实现多头注意力机制的核心代码，并解释其结构。 考察多头注意力的实现细节与理解第 23 题请解释Attention机制的计算公式，并分析其时间复杂度。 考察对Transformer核心注意力机制公式的理解及计算复杂度分析能力第 24 题大语言模型的长文本处理能力有限，目前有哪些技术可以缓解这一问题？ 考察对长上下文处理技术的了解、原理理解及权衡意识第 25 题讲讲Transformer Encoder 考察对Transformer编码器架构、关键组件及工作原理的理解第 26 题介绍一下 Multi-Head Attention 的原理？ 考察对 Transformer 核心组件 Multi-Head Attention 的理解第 27 题请说明 Transformer 中的参数主要包含哪些部分，并介绍多头自注意力机制。 考察对模型参数构成和多头注意力设计的理解第 28 题Multi-Head Attention为什么要切分？为什么要做成多头的？ 考察对Transformer多头注意力机制原理及优势的理解第 29 题如何降低 KV cache 的内存占用？ 考察对 Transformer 推理中 KV cache 优化技术的理解第 30 题请手写或描述 Transformer 的核心组件实现，并说明其工作原理。 考察对 Transformer 架构关键组件（自注意力、多头、位置编码、FFN）的理解与实现能力第 31 题如何看待目前大语言模型都是decoder-only结构？ 考察对大语言模型架构演进的原理性理解与权衡分析第 32 题介绍一下Transformer的结构？ 考察对Transformer核心组件的理解与整体架构掌握第 33 题在 Transformer 中使用位置编码（PE）相比不使用时有哪些优势？ 考察对 Transformer 位置信息建模必要性与 PE 优势的理解第 34 题请解释 Transformer 中 Attention 机制的作用。 考察对注意力机制核心思想与计算流程的理解第 35 题多头注意力机制相比单头注意力在计算效率上是否有优势？请从矩阵计算角度说明。 考察对多头注意力计算结构的理解和效率分析能力第 36 题多头注意力机制为什么要使用多个头？ 考察对多头注意力机制设计动机和原理的理解第 37 题请介绍大模型常用的位置编码方式有哪些？ 考察对Transformer位置编码基本类型的掌握第 38 题请解释 Layer Normalization（LN）的作用及其在 Transformer 中的应用。 考察对 LN 原理与作用位置的理解第 39 题请概述自注意力机制从原始设计到现代优化的主要发展路线。 考察对Transformer核心机制演进脉络的理解与归纳能力第 40 题Transformer 中通常使用哪种归一化方式？为什么选择 Layer Normalization 而非 Batch Normalization？ 考察对 Transformer 中归一化技术选型及其理论依据的理解