Transfomer面试题要刷吗？要是你在面试前看到这个Transfomer面试题就无敌了！

宝子们，transformer 的高频面试问题来了，分为高频基础篇和进阶篇，进阶根据自己的方向选择性复习了，这份Transfomer面试题，总结了近年来所有大厂真题！可以说是非常全面！很多人都已经验证了它的含金量。 附600页Transfomer快速入门指南，希望可以帮助到你！

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可以很明确地说：

✅ 如果你在找算法岗、CV/NLP方向、研究类岗位，刷 Transformer 面试题是非常重要的。

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🔍 一、哪些人一定要刷 Transformer 面试题？

1. 🎯 想找 NLP / CV 算法岗 的同学

• 90%以上公司都会问 Transformer，尤其是：

  • Attention 是怎么计算的？

  • 位置编码怎么处理？

  • BERT / ViT / GPT 的原理？

  • Multi-head Attention 为什么要多个头？

2. 📚 想进 科研、研究所、实验室 的学生

• 如果你面的是研究岗/实习生岗位，会被问到：

  • Transformer 的瓶颈和改进（如 FlashAttention、LoRA、Performer）

  • 与 RNN/CNN 对比

  • 模型参数量/复杂度/速度优化

3. 🧠 想做大模型/多模态方向

• Transformer 是基础模块，应用在 ChatGPT、SAM、DINO、CLIP、LLaMA、Stable Diffusion 等几乎所有前沿系统中。

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❓面试中 Transformer 会被怎么问？

以下是典型问题类型：

题型	示例
📐 结构类	“Transformer 中的 Multi-head Attention 是如何工作的？”
🔢 数学类	“Q/K/V 是怎么来的？Attention 的公式推导过程？”
⚙️ 机制类	“位置编码怎么设计？为什么不用 RNN？”
🆚 对比类	“Transformer 和 RNN 有什么本质区别？”
💬 应用类	“BERT、GPT 与标准 Transformer 有哪些异同？”
📉 优化类	“如何加速训练 Transformer？知道 FlashAttention 吗？”
🧩 多模态	“你知道 Vision Transformer、CLIP、SAM 吗？”

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✅ 是否“必须”刷题总结如下：

目标岗位/方向	是否刷 Transformer 面试题	原因
算法岗（NLP/CV）	✅ 必刷	高频知识点，几乎必问
工程岗（AI 应用）	🟡 建议了解	可不刷细节，但要理解 Attention 概念
AI 实习	✅ 推荐刷	突出理解能力和基础知识
转行/入门者	❌ 暂不刷	优先打基础，可先理解概念
研究岗位/大模型方向	✅ 必刷	Transformer 是基础结构核心