人工智能面试题 · 方案权衡 · Transformer
人工智能相关岗位面试题。
共 11389 道真题 · 当前筛选命中 236 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：方案权衡 · Transformer
考察点
技术栈
第 81 题Transformer 中位置编码有哪些常见实现？各自的优劣是什么？ 考察对位置编码方案的了解、比较与适用场景判断第 82 题单头注意力在 Transformer 中有什么局限性？ 考察单头注意力的表达瓶颈与多头优势的对比第 83 题常见的位置编码类型有哪些？ 考察对主流位置编码机制的理解与对比第 84 题Pre-LN和Post-LN在训练稳定性、梯度传播和最终性能上有什么区别？ 考察对两种结构影响机制的理解第 85 题Transformer 的 Encoder 可以去掉 FFN（前馈网络）吗？为什么？是否可行？ 考察对 Transformer 结构各组件作用及权衡的理解第 86 题请介绍BERT的设计结构，以及它与原始Transformer的区别。 考察对预训练语言模型结构与Transformer架构差异的理解第 87 题交叉注意力和自注意力的区别是什么？ 考察对注意力机制两种基本形式的理解与对比能力第 88 题FFN(前馈神经网络)为什么要先升维再降维？ 考察对Transformer中前馈网络结构设计的理解及直觉第 89 题问Transformer的优势，为什么效果好？ 考察对Transformer架构原理、优势及效果来源的理解深度第 90 题请介绍 HSTU 架构，并说明其核心设计思想和适用场景。 考察对 HSTU 架构的理解、关键技术特点及其适用场景的把握第 91 题在Transformer编码器内部，如果仅考虑自注意力操作，将K去掉改成QQV，具体会导致哪些计算或效果上的问题？ 考察对注意力计算细节和技术后果的具体分析能力第 92 题为什么不在训练中使用KV-Cache？ 考察对Transformer训练与推理阶段访存与计算特性的理解第 93 题大模型常用的位置编码有哪些？各自的优缺点是什么？ 考察对位置编码机制的理解、对比与适用场景判断第 94 题请分析Transformer架构的核心优势与局限性，并说明你关注过的其他序列建模架构及其与Transformer的对比。 考察对Transformer及替代架构的理解深度和比较分析能力第 95 题为什么KV Cache对长上下文推理尤其关键？ 考察对长上下文推理复杂度与缓存依赖的理解第 96 题说说CNN和Transformer区别 考察对卷积神经网络与Transformer架构核心差异及其适用场景的理解第 97 题如何优化Transformer中计算量最大的模块（自注意力）？ 考察对自注意力优化的多种方法及权衡的理解第 98 题Transformer、CNN、LSTM的区别 考察对三种主流神经网络结构原理、适用场景和优缺点的理解第 99 题Transformer 中为什么使用 Layer Normalization（LN）而不是 Batch Normalization（BN）？ 考察对 LN 与 BN 区别及在序列模型中的适用性的理解第 100 题Transformer的FFN层为什么会逐渐演变成MOE层？ 考察对Transformer中FFN与稀疏专家路由演进逻辑的理解