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。
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。
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。
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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