专业服务行业面试题 · Transformer
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共 27579 道真题 · 当前筛选命中 136 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：Transformer
考察点
技术栈
第 41 题请介绍Transformer中的位置编码，并重点说明旋转位置编码（RoPE）的原理与作用。 考察对Transformer位置编码机制及RoPE设计的理解第 42 题你认为 Transformer 的性能瓶颈主要来源于哪里？ 考察对 Transformer 计算和内存瓶颈的深入分析第 43 题多头和单头的区别在哪里？ 考察对多头注意力机制与单头注意力机制的理解和对比能力第 44 题在Transformer中为什么要使用位置编码？为什么常采用正弦余弦（sin/cos）函数形式？ 考察对Transformer位置信息建模原理及sin/cos编码设计动机的理解第 45 题介绍Transformer底层原理 考察对Transformer架构核心机制的理解深度第 46 题请解释Transformer的核心原理，包括自注意力机制和位置编码的作用。 考察对Transformer架构核心机制的理解第 47 题Transformer编码器中前馈网络（FFN）的作用是什么？ 考察对FFN在Transformer中功能的理解与解释第 48 题基于Transformer大模型，怎么处理用户的长行为序列？ 考察在Transformer框架下对超长用户序列的建模与工程处理能力第 49 题请谈谈你对Transformer模型结构的理解。 考察对Transformer核心组件、原理及特点的理解深度第 50 题请介绍你对大模型（Large Language Model）的了解，并解释什么是大模型。 考察基础知识掌握程度与概念表达能力第 51 题请介绍 Self-Attention 机制的原理。 考察对注意力机制核心概念、计算流程与作用的理解第 52 题请描述大模型最常用的网络结构，并说明其核心组成。 考察对大模型基础架构的理解与表述能力第 53 题请解释 Self-Attention、Cross-Attention 和 GQA（Grouped Query Attention）在 Transformer 中的作用与区别。 考察对 Transformer 注意力机制变体及原理的理解第 54 题计算attention时为什么要除以根号dk，还有哪些scale处理？ 考察对Transformer中注意力机制缩放因子的原理理解及变体知识第 55 题请谈谈你对行人重识别算法的技术选型考虑，包括是否需要训练模型以及如何进行创新？ 考察对行人重识别技术方案的理解、模型训练必要性与创新路径第 56 题请介绍Transformer的核心组件，并说明每个组件的作用。 考察对Transformer架构关键模块及其功能的理解第 57 题Transformer的Encoder-Decoder过程展开讲，Encoder怎么实现？ 考察对Transformer架构中编码器内部机制的理解第 58 题Transformer中注意力机制为什么要把点积结果除以根号dk？ 考察对Scaled Dot-Product Attention中缩放因子作用的理解第 59 题Q、K、V的含义是什么？ 考察对Transformer核心概念的理解和表达能力第 60 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