AIGC算法工程师常用面试问题及答案：如何更好地通过面试

一、技术基础类问题

1. 请解释Transformer架构的核心思想

参考答案：
Transformer的核心思想是完全基于注意力机制来处理序列数据，摒弃了传统的RNN和CNN结构。其关键创新点包括：

• 自注意力机制(Self-Attention)：计算序列中每个元素与其他元素的关系权重

• 多头注意力(Multi-Head Attention)：并行多个注意力机制以捕捉不同子空间的信息

• 位置编码(Positional Encoding)：通过正弦函数注入位置信息，弥补无递归/卷积的缺陷

• 残差连接和层归一化：缓解深层网络训练难题

面试技巧：可以结合具体应用场景解释，如"在文本生成中，自注意力机制使得模型能够直接捕捉远距离词依赖关系，而不像RNN需要逐步传递信息"。

2. 如何解决大语言模型训练中的过拟合问题？

参考答案：

• 数据层面：增加训练数据多样性，使用数据增强技术

• 模型层面：采用Dropout、权重衰减(Weight Decay)、早停(Early Stopping)

• 正则化技术：Layer Normalization、Label Smoothing

• 训练策略：渐进式学习率调整、梯度裁剪

• 架构设计：使用更高效的注