大厂面试一上来就手撕 Transformer,心凉半截

在这两年,尤其是大模型问世之后,有关 Transformer 的面试题不仅数量众多,而且颇具新意。

今日,我将分享 18 道 Transformer 高频面试题(如需获取更多专业面试题,扫描文末二维码即可),期望能为你提供助力。

  • 位置编码有哪些类型?
  • ViT 为何要划分 patch?
  • 阐述 Transformer 与 ViT。
  • 介绍 Transformer 的 Q、K、V。
  • 讲解 Layer Normalization。
  • Transformer 训练与部署的技巧有哪些?
  • 介绍自注意力机制及其数学公式。
  • 画图阐释 Transformer 的基本流程。
  • 介绍 Transformer 的 Encoder 模块。
  • 介绍 Transformer 的 Decoder 模块。
  • Transformer 与 Mamba(SSM)存在哪些区别?
  • Transformer 中的残差结构及其意义是什么?
  • 为何 Transformer 适合多模态任务?
  • Transformer 的并行化体现在何处?
  • 为什么 Transformer 通常采用 LayerNorm?
  • Transformer 为何使用多头注意力机制?
  • Transformer 训练中的 Dropout 是如何设定的?
  • Transformer 模型中的自注意力机制是怎样工作的?

如何学习大模型技术,享受AI红利?

面对AI大模型开发领域的复杂与深入,精准学习显得尤为重要。一份系统的技术路线图,详尽的全套学习资料,不仅能够帮助开发者清晰地了解从入门到精通所需掌握的知识点,还能提供一条高效、有序的学习路径。

无论是初学者,还是希望在某一细分领域深入发展的资深开发者,这样的学习路线图都能够起到事半功倍的效果。它不仅能够节省大量时间,避免无效学习,更能帮助开发者建立系统的知识体系,为职业生涯的长远发展奠定坚实的基础。

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大模型知识脑图

为了成为更好的 AI大模型 开发者,这里为大家提供了总的路线图。它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。
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经典书籍阅读

阅读AI大模型经典书籍可以帮助读者提高技术水平,开拓视野,掌握核心技术,提高解决问题的能力,同时也可以借鉴他人的经验。对于想要深入学习AI大模型开发的读者来说,阅读经典书籍是非常有必要的。

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实战案例

光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。
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面试资料

我们学习AI大模型必然是想找到高薪的工作,下面这些面试题都是总结当前最新、最热、最高频的面试题,并且每道题都有详细的答案,面试前刷完这套面试题资料,小小offer,不在话下
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640套AI大模型报告合集

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