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:
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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
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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
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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
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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:
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数据层面:增加训练数据多样性,使用数据增强技术
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模型层面:采用Dropout、权重衰减(Weight Decay)、早停(Early Stopping)
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正则化技术:Layer Normalization、Label Smoothing
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训练策略:渐进式学习率调整、梯度裁剪
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架构设计:使用更高效的注