在面试中如何深入理解Transformer模型的Self-Attention和Multi-Head Attention机制，并解释它们与RNN相比的优势？

在面试中，理解Transformer模型的Self-Attention和Multi-Head Attention机制是至关重要的。这些机制允许模型在处理序列数据时，关注序列中不同位置之间的关系，这是通过计算不同位置的query、key和value向量之间的点积来实现的。Self-Attention通过这种计算得到一个加权的值表示，这些权重反映了各个元素间的重要性和关系。Multi-Head Attention则是对输入数据进行多个并行的Self-Attention计算，然后将结果拼接起来，这有助于模型捕捉序列中的多粒度信息。

参考资源链接：[算法面试必备：Transformer与Attention深度解析](https://wenku.csdn.net/doc/5a2xaau49h?spm=1055.2569.3001.10343)

相对于循环神经网络（RNN），Transformer模型提供了几个显著优势。首先，RNN在处理长序列时容易出现梯度消失或爆炸问题，而Transformer避免了这种递归结构，通过注意力机制直接对序列中所有位置进行建模，从而能够更好地捕捉长距离依赖。其次，Transformer的并行计算能力远超RNN，因为它不依赖于序列的顺序处理，这大大提高了训练效率。此外，Transformer能够更灵活地处理可变长度的输入和输出序列，特别适合需要记忆整个序列历史的任务，如机器翻译。

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