阿里巴巴面试题 · Transformer
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共 2826 道真题 · 当前筛选命中 49 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：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 题为什么大模型会选择使用旋转位置编码？ 考察对旋转位置编码设计动机和实际优势的综合理解第 34 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 35 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 36 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 37 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 38 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 39 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 40 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