滴滴面试题 · Transformer
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共 2131 道真题 · 当前筛选命中 27 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：Transformer
考察点
技术栈
第 21 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 22 题为什么Transformer中的FFN层通常采用先升维再降维的结构？ 考察对FFN层维度设计原理的掌握第 23 题请介绍几种常见的 Attention 加速方式及其原理。 考察对 Transformer 注意力机制的计算效率和优化方法的理解第 24 题注意力机制的类型(MHA,MQA,GQA,MLA)各自的优缺点 考察对注意力机制变体的原理理解与权衡分析能力第 25 题Transformer 中为何使用 LayerNorm 而非 BatchNorm？这对大模型训练的稳定性有何影响？ 考察对归一化机制差异及其对训练稳定性的影响的理解第 26 题为什么用 Transformer 建模用户行为序列，而不是 LSTM？ 考察对序列建模方法差异的理解及技术选型能力第 27 题请解释Attention机制及其变体的原理，并说明Cross Attention中Q、K、V分别来自哪里。 考察对Transformer注意力机制及其变体的理解，特别是Cross Attention中QKV的来源