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原创 Transformer面试题汇总

Transformer模型的核心机制与关键技术解析 摘要： Transformer模型通过自注意力机制和多层结构实现高效的序列建模。其核心组件包括：多头自注意力层和前馈神经网络层，配合残差连接与层归一化确保训练稳定性。模型优势在于强大的并行计算能力和长距离依赖捕捉，但也面临计算复杂度高（O(n²)）和局部信息捕捉不足等挑战。编码器-解码器通过交叉注意力实现交互，其中线性变换增强特征表达能力，点积注意力采用缩放处理防止梯度消失。残差连接结构有效缓解梯度消失问题，支持深层网络训练。这些创新设计使Transfor