大厂上来就手撕 Transformer，心凉一半。。。

最新推荐文章于 2025-01-28 09:30:00 发布
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#transformer #深度学习 #人工智能 #面试 #算法 #大模型

节前，我们组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、今年参加社招和校招面试的同学。

针对大模型技术趋势、算法项目落地经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备面试攻略、面试常考点等热门话题进行了深入的讨论。

总结链接如下：

《大模型面试宝典》(2024版) 发布！

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这两天求职群分享了很多大厂的计算机视觉算法的面试真题，其中就有“手撕Transformer”：

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要知道近年来特别出现了很多Transformer面试题（毕竟当前AI顶流）。这里我特别分享18道Transformer高频面试题（求职群里有数百道Transformer题目，还有答案），希望对你有所帮助。

  1. 位置编码有哪些？

  2. ViT为什么要分patch？

  3. 介绍Transformer和ViT

  4. 介绍Transformer的Q,K,V

  5. 介绍Layer Normalization

  6. Transformer训练和部署技巧

  7. 介绍自注意力机制和数学公式

  8. 画图说明 Transformer 基本流程

  9. 介绍Transformer的Encoder模块

  10. 介绍Transformer的Decoder模块

  11. Transformer和Mamba（SSM）的区别

  12. Transformer中的残差结构以及意义

  13. 为什么Transformer适合多模态任务？

  14. Transformer的并行化体现在哪个地方？

  15. 为什么Transformer一般使用LayerNorm？

  16. Transformer为什么使用多头注意力机制？

  17. Transformer训练的Dropout是如何设定的？

  18. Transformer 模型中的自注意力机制是如何工作的？

用通俗易懂的方式讲解系列

大模型算法岗常见面试题100道
强化学习曾小健
07-07 1381
LangChain是一个用于构建和运行大型语言模型应用的开源框架。它提供了一套工具和组件，帮助开发者将大型语言模型（如 GPT-3）与其他工具和API结合，以完成更复杂的任务。1、LangChain包含哪些核心概念?Components:可重用的模块，例如API调用、数据库查询等。Chains:将多个Components链接在一起以完成特定任务的流程。Prompt Templates: 用于指导语言模型生成输出的文本模板。Output Parsers:解析语言模型输出的工具。
大模型常见面试题及解答2
Vulcan_S的博客
03-18 2870
大模型相关术语解答，以及常见面试题与解答
大模型常见面试题及解答
Vulcan_S的博客
03-18 8005
大模型面试常见问题与解答
大模型面试题目
u012374012的专栏
07-04 1349
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）是一种将检索模型和生成模型结合起来的混合方法，用于提高文本生成任务的性能。这种方法利用信息检索技术从大型数据库中检索相关文档，然后利用生成模型基于这些检索到的文档生成高质量的文本。这种方法在处理需要丰富背景知识或长尾信息的问题时特别有效。RAG 的基本流程检索阶段（Retrieval Stage）给定一个输入查询（query），使用信息检索模型从大型数据库（如文档库、知识库）中检索出若干相关文档。
大模型面试题快问快答！必考速记！
python1234_的博客
05-16 2193
简单来说，就是需要压缩softmax输入值，以免输入值过大，进入了softmax的饱和区，导致梯度值太小而难以训练。如果不对attention值进行scaling，也可以通过在参数初始化时将方差除以根号d ，同样可以起到预防softmax饱和的效果。1、如果Q和K一样，则矩阵乘积的结果是一个对称矩阵，这样减弱了模型的表达能力。2、如果Q和K一样，乘积结果的对称矩阵中，对角线的值会比较大，导致每个位置过分关注自己。3、使用不同的投影矩阵，参数增多，可以增强模型表达能力。
大模型算法面试题（四）
m0_63997552的博客
07-17 1056
文本数据增强方法多种多样，可以从不同的层面和角度进行实施。在实际应用中，可以根据具体任务和数据集的特点选择合适的方法或组合多种方法以达到最佳效果。同时，随着NLP技术的不断发展，新的数据增强方法也在不断涌现，为文本处理任务提供了更多的可能性。LangChain由前Robust Intelligence的机器学习工程师Chase Harrison在2022年10月底推出，是一个封装了大量大语言模型(LLM)应用开发逻辑和工具集成的开源Python库。
大模型常见面试题汇总（含答案）
2401_85373691的博客
10-17 1334
LangChain是一个用于构建和运行大型语言模型应用的开源框架。它提供了一套工具和组件，帮助开发者将大型语言模型（如 GPT-3）与其他工具和API结合，以完成更复杂的任务。1、LangChain包含哪些核心概念?Components:可重用的模块，例如API调用、数据库查询等。Chains:将多个Components链接在一起以完成特定任务的流程。Prompt Templates: 用于指导语言模型生成输出的文本模板。Output Parsers:解析语言模型输出的工具。
大模型（LLMs）算法工程师相关的面试题和参考答案
datayx的文章
11-13 993
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????目录大模型（LLMs）基础面1. 目前 主流的开源模型体系 有哪些？2. prefix LM 和 causal LM 区别是什么？3. 涌现能力是啥原因？4. 大模型LLM的架构介绍？大模型（LLMs）进阶面1. llama 输入句子长度理论上可以无限长吗？1. 什么是 LLMs 复读机问题？2. 为什么会出现 LLMs 复读机问题？3. ...
大模型LLM相关面试题整理-位置编码-tokenizer-激活函数-layernorm
weixin_36378508的博客
10-17 2200
绝对位置编码是一种用于为序列数据中的每个位置添加绝对位置信息的技术。在自然语言处理中，绝对位置编码常用于处理文本序列，特别是在使用Transformer模型进行序列建模的任务中。在传统的Transformer模型中，位置编码使用了正弦和余弦函数的组合来表示相对位置信息，但它并没有提供绝对位置的信息。这意味着，如果将输入序列的位置进行重新排序或删除/添加元素，模型将无法正确地理解序列的新位置。为了解决这个问题，绝对位置编码被引入到Transformer模型中。
大模型算法面试题（二）
m0_63997552的博客
07-15 1802
LangChain是一个基于大语言模型（LLM）的框架，由Harrison Chase创建于2022年10月。它并不直接开发LLM，而是为各种LLM实现通用的接口，将相关的组件“链”在一起，从而简化LLM应用的开发过程。LangChain支持多种组件功能，如模型集成、提示工程、索引、记忆、链、代理等，为开发者提供了灵活且强大的工具来构建复杂的LLM应用。LangChain的核心架构是其链式架构，允许开发者将不同的组件（如模型、提示、索引、记忆等）组合成一个处理流程。
推荐收藏！精选 50 个大模型高频面试题！
2401_84033492的博客
04-24 1731
我精选50个大模型高频面试题，分享给大家。
大模型常见面试题汇总（含答案），非常详细收藏我这一篇就够了
2401_84204207的博客
09-24 1554
LangChain是一个用于构建和运行大型语言模型应用的开源框架。它提供了一套工具和组件，帮助开发者将大型语言模型（如 GPT-3）与其他工具和API结合，以完成更复杂的任务。1、LangChain包含哪些核心概念?Components:可重用的模块，例如API调用、数据库查询等。Chains:将多个Components链接在一起以完成特定任务的流程。Prompt Templates: 用于指导语言模型生成输出的文本模板。Output Parsers:解析语言模型输出的工具。
大模型经典面试题，（非常详细）收藏这一篇就够了！大模型面试题+答案！
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qingkahui24689的博客
01-28 1752
LangChain是一个用于构建和运行大型语言模型应用的开源框架。它提供了一套工具和组件，帮助开发者将大型语言模型（如 GPT-3）与其他工具和API结合，以完成更复杂的任务。1、LangChain包含哪些核心概念?Components:可重用的模块，例如API调用、数据库查询等。Chains:将多个Components链接在一起以完成特定任务的流程。Prompt Templates: 用于指导语言模型生成输出的文本模板。Output Parsers:解析语言模型输出的工具。
20 道大模型面试问题（含答案）
2401_84033492的博客
05-26 3022
大型语言模型（LLM）是一种通过大量文本材料训练的人工智能系统，能够像人类一样理解和生成语言。通过使用机器学习技术识别训练数据中的模式和关联，这些模型能够提供逻辑上和上下文上适当的语言输出。
不用再找了，这是大模型最全的面试题库
机器学习社区
12-25 5261
一、baichuan-7B篇baichuan-7B 如何 提高 训练稳定性和吞吐？baichuan-7B 如何 收集原始数据并 构建 训练数据？你了解baichuan-7B解构么？介绍一下？二、baichuan-13B篇如何 对 baichuan-13B 进行微调？如何 对 baichuan-13B 进行推理和部署？相比于 baichuan-7B，baichuan-13B 的 特点体现在哪里？三、baichuan-53B篇。
大模型大厂面试100问集锦：涵盖字节/阿里/美团/滴滴/华为/腾讯等诸多大厂
2401_85325726的博客
10-21 1000
针对大模型技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备面试攻略、面试常考点等热门话题进行了深入的讨论。我总结了 100 道 NLP 高频面试题，分享给大家。
我总结了 100 道 NLP（含大模型） 高频面试题！
2301_78285120的博客
05-20 3239
节前，我们组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、今年参加社招和校招面试的同学。针对大模型技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备面试攻略、面试常考点等热门话题进行了深入的讨论。大家好，今天我总结了 100 道 NLP 高频面试题，分享给大家。
大模型算法岗最频繁问的200道面试题总结（含答案）
2301_78285120的博客
06-29 5511
节前，我们组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、今年参加社招和校招面试的同学。针对大模型技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备面试攻略、面试常考点等热门话题进行了深入的讨论。
手撕transformer
09-28
手撕Transformer是指通过自己编写代码实现一个Transformer模型，而不是直接使用现有的Transformer框架或库。手撕Transformer的过程可以帮助我们更好地理解Transformer模型的原理和细节。 要手撕Transformer，首先...
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