高德地图面试题 · Transformer
高德地图相关面试题，按最终去重题目聚合。
共 1511 道真题 · 当前筛选命中 46 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：Transformer
考察点
技术栈
第 21 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 22 题position embedding 和 input 是怎么融合的？ 考察对 Transformer 中位置编码与输入表征融合方式的理解第 23 题请介绍Transformer模型的核心结构和原理，以及它相比传统RNN/LSTM的优势。 考察对Transformer架构、注意力机制及演进原因的理解第 24 题在长序列时空数据中，如何降低 Transformer 的计算复杂度？ 考察对长序列场景下 Transformer 效率优化的理解第 25 题位置编码为什么选择正/余弦编码，有什么好处？ 考察对Transformer位置编码原理及其设计意图的理解第 26 题为什么GPT采用单层（解码器）Transformer结构，而不是类似BERT的双向编码器？ 考察对GPT生成式架构设计逻辑的理解第 27 题在Transformer自注意力推理中引入KV-Cache有什么作用？它是如何帮助加速推理的？ 考察对KV-Cache机制及其推理加速原理的理解第 28 题请介绍 Attention 机制的数学原理、直观理解以及计算过程。 考察对 Attention 机制的理论理解与表达能力第 29 题请解释 Encoder Only、Decoder Only 和 Encoder-Decoder 架构的区别。 考察对主流 Transformer 架构变体的理解及其适用场景第 30 题常见的稀疏注意力变体有哪些？ 考察对主流稀疏注意力机制的代表性认知第 31 题介绍一下Transformer的结构？ 考察对Transformer核心组件的理解与整体架构掌握第 32 题请介绍你对ChatGPT整体架构的理解。 考察对大模型整体架构和关键组件的掌握程度第 33 题请解释BERT模型的核心原理。 考察对预训练语言模型架构和训练方式的理解第 34 题Transformer中LayerNorm通常放在Attention之前还是之后？请说明各自实现。 考察对Pre-LN和Post-LN结构差异的基本认知第 35 题请简述一个将Transformer用于强化学习（RL）项目的基本思想，并结合你的项目经历谈谈其中的关键设计。 考察对Transformer在RL中应用原理的理解及项目实践细节第 36 题请说明 Transformer 中 Layer Normalization 的作用、计算过程及其与 Batch Normalization 的区别。 考察对 Transformer 中层归一化原理、计算细节及对比知识的掌握第 37 题请解释BERT的Transformer编码器架构，并说明多头注意力机制的意义。 考察对BERT底层架构与多头注意力机制的深入理解第 38 题请讲解Transformer的整体结构及其各部分的作用。 考察对Transformer架构的理解与表达能力第 39 题比较一下几种常见的LLM架构，例如Encoder-Only、Decoder-Only和Encoder-Decoder，并说明它们各自最擅长的任务类型。 考察对主流大语言模型架构的原理理解与任务适配能力第 40 题请对比Transformer与RNN、LSTM在结构和建模能力上的区别。 考察对主流序列模型核心差异的理解