快手面试题 · 技术选型 · Transformer
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共 3254 道真题 · 当前筛选命中 11 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：技术选型 · Transformer
考察点
技术栈
第 1 题Attention机制有哪些常见类型？位置编码有哪些常见方式？ 考察对Transformer核心组件Attention机制和位置编码的分类与原理理解第 2 题MOE(混合专家模型)和传统Transformer的核心区别是什么? 考察对MoE架构及其与标准Transformer差异的理解第 3 题Position Embedding 有哪些常见类型？ 考察对位置编码技术演进和原理的理解第 4 题请解释 Transformer 中位置编码（Positional Encoding）和 Layer Normalization 的作用及实现方式。 考察对 Transformer 核心组件原理与实现细节的理解第 5 题多头注意力机制有哪些常见的改进方向？请举例说明。 考察对注意力机制变体的了解与对比能力第 6 题Transformer 中的位置编码是如何设计的？常见的改进方案有哪些，ROPE 的原理是什么？ 考察位置编码的设计思路、改进方向和旋转位置编码的理解第 7 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 8 题请介绍你了解的多模态大模型，并说明这类模型在架构上通常采用哪些做法来实现视觉与文本的联合建模。 考察候选人对多模态大模型发展趋势与主流技术路线的认知第 9 题Encoder-Decoder、Decoder-Only 哪种方式更好？ 考察对两类模型架构的适用场景和技术权衡的理解第 10 题目前大模型架构有哪些？ 考察对大模型主流架构类型的掌握与分类能力第 11 题在多头注意力中，存在哪些常见的变体？如何设计新的变体？ 考察对注意力机制变体的了解与设计思考