Transformer相关知识总结-面试知识点总结4

已于 2022-11-26 20:44:20 修改
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分类专栏： 机器/深度学习重要基础面试知识点总结 文章标签： transformer 深度学习 python
于 2022-11-26 10:52:40 首次发布
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提示：作者将用一个系列的博客，总结机器/深度学习算法工程师岗位面试中常见的一些知识点，以帮助小伙伴们更好的应对面试。本系列的内容包括如下：
系列一：机器学习相关基础知识小Tip
系列二：Python基础总结
系列三：CNN相关知识
系列四：Transformer相关知识总结
系列五：经典/热门模型介绍，及深度学习常用知识点
系列六：PyTorch相关知识点及端侧部署基础知识
注：以防再也找不到我，可以收藏博客、关注作者，查看最新内容哦（持续更新中…）

文章目录

最低0.47元/天 解锁文章
Transformer详解(3)---面试八股文
orangerfun的博客
03-15 3128
1.Transformer 的结构是什么样的？ Transformer 本身还是一个典型的 encoder-decoder 模型，如果从模型层面来看，Transformer 实际上就像一个 seq2seq with attention 的模型，下面大概说明一下 Transformer 的结构以及各个模块的组成。 1.1 Encoder 端 & Decoder 端总览 (1) Encoder...
Python重点基础总结-面试知识点总结2
weixin_48215309的博客
11-26 770
作者将用一个系列的博客，总结机器/深度学习算法工程师岗位面试中常见的一些知识点，以帮助小伙伴们更好的应对面试。本系列的内容包括如下： > 系列一：机器学习相关基础知识小Tip > 系列二：Python基础总结 > 系列三：CNN相关知识 > 系列四：Transformer相关知识总结 > 系列五：经典/热门模型介绍，及深度学习常用知识点 > 系列六：PyTorch相关知识点及端侧部署基础知识
Transformer面试常见问题总结
A496608119的博客
03-06 4948
算法工程师常见面试问题总结之Transformer面试常见问题总结
AI大模型算法面试八股 | Transformer部分，看完手撕面试官！
最新发布
damoxing0101的博客
04-25 978
如果输入向量的维度d比较大，那么内积的结果也可能非常大，这会导致注意力分数也变得非常大，这可能会使得softmax函数的计算变得不稳定(推向了梯度极小的区域)，并且会影响模型的训练和推理效果。此外，由于归一化的系数是可学习的，网络可以根据输入数据的特点自适应地学习到合适的归一化系数。具体来说，self-attention是用文本中的其它词来增强目标词的语义表示，但是目标词本身的语义还是会占主要部分的，因此，经过BERT的12层，每次词的embedding融合了所有词的信息，可以去更好的表示自己的语义。
Transformer常见面试题
m0_64198455的博客
06-25 4288
Transformer模型是一种基于自注意力机制的神经网络架构，它在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的成果。自注意力机制：Transformer模型的核心是自注意力机制，它允许模型在处理序列时同时考虑序列中的所有位置，而不是像传统序列模型那样按顺序处理。并行化处理：由于自注意力机制不依赖于序列中元素的前后顺序，Transformer可以高效地并行化计算，这与传统的RNN和LSTM不同，后者需要按顺序逐步处理序列。编码器-解码器结构。
Transformer面试要点
Swift's Blog
03-18 665
Transformer的核心在如下两张图上： 1. 为什么Transformer 需要进行 Multi-head Attention？ 将模型分为多个头，形成多个子空间，让模型去关注不同方面的信息； 把多头注意力看作一个ensemble，模型内部的集成，类似于CNN中使用的多个卷积核，所以很多时候可以认为多头注意力可以帮助我们捕捉到更为丰富的特征信息。 2. Transformer为什么Q和K使用不同的权重矩阵生成，为何不能使用同一个值进行自身的点乘？ 如果Q,K,V都是一个值,那么就变为了Self
21个Transformer面试题的简单回答
zenRRan的博客
04-13 1585
点击下面卡片，关注我呀，每天给你送来AI技术干货！来自：研究员 易显维（已授权）公司：南湖研究院 百分点认知智能实验室排版：zenRRan（深度学习自然语言处理公众号）文末原文链接此文章...
面试知识点总结--XML.pdf
01-25
了解以上知识点，对于XML在Java开发中的应用和面试准备具有重要意义。理解不同解析方式的优缺点，以及如何在项目中有效利用XML，可以帮助开发者在职场上展现出扎实的技术基础。同时，解决XML编码问题和掌握解析API的...
PyTorch相关知识点及端侧部署基础知识-面试知识点总结6
weixin_48215309的博客
11-26 1997
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CNN相关重点基础面试知识-面试知识点总结3
weixin_48215309的博客
11-26 1361
作者将用一个系列的博客，总结机器/深度学习算法工程师岗位面试中常见的一些知识点，以帮助小伙伴们更好的应对面试。本系列的内容包括如下： > 系列一：机器学习相关基础知识小Tip > 系列二：Python基础总结 > 系列三：CNN相关知识 > 系列四：Transformer相关知识总结 > 系列五：经典/热门模型介绍，及深度学习常用知识点 > 系列六：PyTorch相关知识点及端侧部署基础知识
收藏！关于Transformer的20个常见面试问题，你知道多少？
m0_70486148的博客
12-25 1145
此前，介绍了很多关于Transformer的内容，但都非常长，今天，就用简短的语言总结Transformer的20个常见面试问题，看看你了解多少？Transformer为何使用多头注意力机制？（为什么不使用一个头）使用单个注意力头的模型在处理复杂的输入时可能会受到限制，因为它只能关注输入序列中的某一方面信息。而多头注意力机制通过将输入特征分成多个子空间，使得每个头可以独立学习不同的特征表示。例如，在处理句子时，一个头可能专注于语法结构，而另一个头则可能关注语义关系。
100个Transformer面试题，附答案！收藏这一篇就够了！
Cairo_A的博客
03-11 1172
Transformer是一种用于自然语言处理（NLP）和其他序列到序列（sequence-to-sequence）任务的深度学习模型架构，它在2017年由Vaswani等人首次提出。Transformer架构引入了自注意力机制（self-attention mechanism），这是一个关键的创新，使其在处理序列数据时表现出色。
【深度学习】NLP之Transformer (3) QA
littlemichelle
04-14 880
首先transformer不是encoder+decoder，是self-attention结构，楼主说的encoder-decoder，是transformer应用到seq2seq任务（例如机器翻译任务）上的一种体现，例如Bert就是只有encoder的self-attention结构。 大自然的搬运工：transformer面试题的简单回答 - Necther的文章 - 知乎 大部分内容来自上面，以及自己遇到的一些问题，做了下归纳。 原理： 【深度学习】NLP之Transformer (1).
【NLP】Transformer面试灵魂拷问
m0_58475958的博客
09-07 296
No.1
transformer模型— 20道面试题自我检测
吾在学习路的博客
11-01 7124
Transformer模型采用自注意力机制处理序列数据，与传统的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）不同，它不依赖于序列的递归处理，因此无法直接捕捉到序列中的位置信息。为了解决这个问题，Transformer引入了位置编码（Positional Encoding）的概念，将位置信息添加到模型的输入中。位置编码是一个与词嵌入维度相同的向量，它被加到词嵌入上，以提供关于单词在序列中位置的信息。位置编码的公式如下：对于位置pos和维度i，位置编码的第iPEpos2isin⁡p。
Transformer~65
whaosoft143ai的博客
03-18 349
考虑到不同的设备可能有不同的内存和计算能力限制，可以采取的优化策略包括模型量化（将32位的浮点数转换为更低位的表示，如8位整数），模型剪枝（去除一些不重要的权重）以及知识蒸馏（训练一个更小的模型来模仿大模型的行为）。BERT 是一个在大量文本上预训练的双向 Transformer 编码器，它通过掩蔽语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）的任务，利用了上下文两侧的信息，学习了深层次的语言特征。例如，在在线的、低延迟的实时任务（如语音识别的增量解码）中，递归模型或许会是更好的选择。 whaosoft aiot
Transformer常见面试问题
hellozhxy的博客
06-08 987
Decoder部分总共有两个Attention网络，第一个是self-attention，而第二个是cross-attention，两个的作用是不太一样的，第一个指的是把当前的输入全部进行attention机制的学习，找到权重来代表当前的输入，第二个是针对于解码的部分，通过Mask来实现逐个token的预测。文中的描述指的是卷积为1的CNN结构，实现的时候利用FFN来实现的。本质上的意义是，针对于之前的编码器，在解码的部分一点一点的解码，所以Q也就是类似于信号的作用，提取出关键的信息。加两个激活函数即可。
白话Transformer&常见面试问题
qq_41915623的博客
05-20 2364
Tranformer现如今无论是在CV还是NLP，甚至现在非常或的LLM领域都非常重要！该架构是谷歌在2017年《Attention is all you need》中提出的，下面将分析本人对各个模块的理解+算法面试中的常见问题。
中高级前端面试知识点总结：Ajax、Babel转化与Vue-router解析
"这篇文档是针对中高级前端开发者在求职面试过程中的知识总结，主要涵盖了JavaScript、Vue.js、React等技术栈的相关知识点，包括Ajax请求的实现步骤、Babel的转译过程以及Vue-router的工作原理。" 在前端开发中，...
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