人工智能面试题 · 持续改进 · Transformer
人工智能相关岗位面试题。
共 11389 道真题 · 当前筛选命中 13 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：持续改进 · Transformer
考察点
技术栈
第 1 题Multi-Head Attention 现在有一些优化，现在主流的优化都有哪些方向，每个方向下有什么优化方法？ 考察对注意力机制优化的体系化理解与前沿认知第 2 题从技术原理和实际应用角度看，Mamba 未来是否有取代 Transformer 的可能？请结合两者核心机制说明你的判断。 考察对两种模型架构差异的理解及技术趋势判断能力第 3 题后来有哪些比较经典的基于Transformer的语言模型，Qwen相比于原始Transformer有哪些结构上的改动，Qwen2又有哪些改进？ 考察对Transformer架构演进、Qwen系列模型结构差异及版本改进的理解第 4 题你对大模型基础原理的了解是？ 考察对大模型核心概念和训练流程的基础认知第 5 题如何为多头注意力模块添加正则化或增强策略以提升训练稳定性？ 考察模型训练的工程优化与设计能力第 6 题针对梯度爆炸和消失问题，近年有哪些新的改进方法或研究方向？ 考察对深度学习训练稳定性的前沿了解第 7 题请简要介绍大模型领域的主要发展历程，并指出几个关键的里程碑事件。 考察对大模型技术演进脉络的认知与关键节点梳理能力第 8 题为什么ResNet没有像Transformer那样不断堆参数规模？ 考察对模型架构演进、深度学习趋势及两者差异的理解第 9 题请介绍大模型主流模型结构的主要演进变化 考察对大模型架构演进、关键技术变革的理解第 10 题请介绍Qwen3系列和bge系列模型的基本原理，并说明Qwen3系列编码模型是如何训练的？ 考察对Qwen3与bge系列模型架构原理及训练机制的理解深度第 11 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 12 题请梳理大模型发展历程，从 Transformer 到 BERT、GPT、LLaMA、Qwen 以及 o1 推理模型的主要演进脉络。 考察对模型架构演进和技术路线变迁的理解第 13 题请解释主流大语言模型与传统Transformer模型在架构、训练目标和应用方式上的主要区别？ 考察对Transformer基座与大模型技术演进的系统理解