人工智能面试题 · 业务理解 · Transformer
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共 11389 道真题 · 当前筛选命中 23 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：业务理解 · Transformer
考察点
技术栈
第 1 题请口述Transformer模型的整体工作流程，从输入到输出。 考察对Transformer架构核心组件及数据流顺序的理解第 2 题为什么大模型会有效？请结合 ChatGPT 相关内容说明。 考察对大规模语言模型原理、能力来源与局限性的理解第 3 题请阐述一个你最熟悉的视觉语言（VL）模型，包括其核心架构与典型应用场景。 考察对视觉语言模型架构理解、关键机制掌握及实际应用认知第 4 题在Transformer框架下，CV、NLP、语音是否可能统一？ 考察对Transformer跨模态统一潜力的理解和分析能力第 5 题请说明 Transformer 模型的核心组成机制，并结合你实际使用过 Transformer 的项目，谈谈它如何解决该项目中的具体问题。 考察对 Transformer 内部机制的理解深度，以及将技术原理与项目实践结合的能力第 6 题请介绍你对Transformer模型的理解，并结合你的实际业务，说明你做过哪些针对性的修改或优化？ 考察对Transformer原理的理解深度和实际业务中的模型定制能力第 7 题DIN和Transformer 的注意力机制区别 考察对两类注意力机制原理、适用场景与计算方式的差异化理解第 8 题Transformer的encoder和decoder有什么不同？请从结构和任务两个层面说明。 考察对Transformer模型结构差异和任务定位的理解第 9 题请你谈谈对大型语言模型（LLM）内部工作机制的理解，并举例说明其关键组成部分。 考察对大模型核心原理的掌握程度与概念准确性第 10 题请描述BERT模型的预训练目标及其如何利用双向上下文。 考察对BERT预训练机制与双向编码原理的理解第 11 题如何理解多模态技术，并结合实际场景说明它的应用与挑战？ 考察对多模态概念的理解深度、实际应用认知和工程挑战识别第 12 题Transformer在自然语言处理中有哪些应用？ 考察对Transformer架构典型应用场景的广泛认知与归纳能力第 13 题BEV算法的本质区别、优点，以及当前BEV算法的不足 考察对自动驾驶BEV感知范式的系统理解与批判性思考第 14 题请介绍你对大语言模型（LLM）的基本原理和主要技术架构的理解，包括训练、推理和典型应用场景。 考察对大语言模型基础原理、技术栈和实际应用的理解深度第 15 题请介绍你对大语言模型和多模态大模型发展脉络的了解，并谈谈 Transformer、BERT、GPT、LLaMA、Qwen 系列以及 o1 推理模型各自的关键贡献与联系。 考察对生成式AI技术演进、代表性模型核心贡献及代际关系的理解第 16 题为什么需要KV Cache？为什么它提出时没有引起广泛关注，而后来才火起来？ 考察对Transformer推理机制的理解、技术创新与工程需求的时间匹配关系第 17 题分析一下 DIN 的注意力机制和 Transformer 的注意力机制有什么不同。 考察对注意力机制的深入理解，辨析其在推荐系统与序列建模中的差异第 18 题除 Decoder-only 外，Transformer 的 Encoder-only 与 Encoder-Decoder 架构分别适合什么任务？ 考察对 Transformer 变体任务适配的理解第 19 题请谈谈你对大模型技术（如Transformer架构、训练与推理流程）的了解程度。 考察对大模型核心概念和技术的掌握深度第 20 题请说明 T5 模型与 BERT 在架构和预训练目标上的主要区别，并解释为什么在项目中可能选择 T5。 考察对两种主流预训练模型的架构设计与预训练任务差异的理解，以及结合项目背景进行技术选型的能力