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Transformer面试 DOC 下蝲


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旉:2025-05-30 10:03来源:http://sh6999.cn 作?转蝲  侉|举报
Transformer面试
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相关截图Q?/strong>
 


主要内容Q?/strong>
 

.1.TransformerZ使用多头注意力机ӞQؓ(f)什么不使用一个头Q?br data-filtered="filtered" /> .2.TransformerZ么Q和K使用不同的权重矩는成，Z不能使用同一个D行自w的点乘Q?Q注意和W一个问题的区别Q?br data-filtered="filtered" /> .3.Transformer计算attention的时候ؓ(f)何选择点乘而不是加法？两者计复杂度和效果上有什么区别？
.4.Z么在q行softmax之前需要对attentionq行scaledQؓ(f)什么除以dk的^Ҏ(gu)Q，q用公式推D行讲?br data-filtered="filtered" /> .5.在计attention score的时候如何对padding做mask操作Q?br data-filtered="filtered" /> .6.Z么在q行多头注意力的时候需要对每个headq行降维Q（可以参考上面一个问题）
.7.大概讲一下Transformer的Encoder模块Q?br data-filtered="filtered" /> .8.Z在获取输入词向量之后需要对矩阵乘以embedding size的开方？意义是什么？
.9.单介l一下Transformer的位|编码？有什么意义和优缺点？
.10.你还了解哪些关于位置~码的技术，各自的优~点是什么？
.11.单讲一下Transformer中的D差l构以及(qing)意义?br data-filtered="filtered" /> .12.Z么transformer块用LayerNorm而不是BatchNormQLayerNorm 在Transformer的位|是哪里Q?/span>



 
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