transformer面试手撕

Transformer是一种深度学习模型，最初由Google的团队在2017年提出的，用于自然语言处理任务如机器翻译和文本生成，尤其是序列到序列的学习。它引入了自注意力机制（Self-Attention），使得模型能够同时关注输入序列中的所有位置，解决了传统RNN（循环神经网络）在长距离依赖处理上的效率问题。

在面试中，关于Transformer的问题可能会涉及以下几个方面：

1. **核心组件**：询问Transformer的主要组成部分，包括编码器（Encoder）、解码器（Decoder）以及自注意力层（Multi-Head Attention）的工作原理。
2. **如何计算自注意力**：面试者可能会让你解释softmax函数、查询向量(Q)、键向量(K)、值向量(V)的作用，以及如何通过它们计算出注意力权重。
3. **残差连接（Residual Connections）和层归一化（Layer Normalization）**：这两个技术在Transformer中的作用是什么，以及它们如何帮助模型训练。
4. **Masking**：为什么要对自注意力矩阵做掩码处理，特别是在编码器-解码器结构中。
5. **优化策略**：像Adam等优化器在Transformer训练中的应用，以及可能遇到的梯度消失或爆炸问题。

相关问题

手撕transformer

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，首先需要了解Transformer模型的基本结构和原理。Transformer由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成，每个部分又包含多个层，每个层都有自注意力机制和前馈神经网络。编码器将输入序列映射为一系列的隐藏表示，解码器则通过这些隐藏表示生成目标序列。

下面是手撕Transformer的一些步骤：
1. 定义模型的超参数，如词嵌入的维度、注意力头数、隐藏层的维度等。
2. 编写自注意力机制的代码，包括计算注意力权重、计算上下文向量等。
3. 编写前馈神经网络的代码，包括全连接层和激活函数等。
4. 定义编码器和解码器的代码，将多个自注意力层和前馈神经网络层堆叠起来。
5. 实现模型的前向传播函数，将输入序列通过编码器和解码器得到输出序列。
6. 定义损失函数，常用的是交叉熵损失函数。
7. 实现反向传播函数，计算梯度并更新模型的参数。
8. 使用训练数据对模型进行训练，并调整超参数以提高性能。

transformer中面试题

在Transformer中，面试常见的问题包括但不限于以下几个方面：

1. Transformer模型的基本原理是什么？
2. Transformer中的自注意力机制（Self-Attention）是如何工作的？
3. Transformer中的编码器和解码器分别有什么作用？
4. Transformer模型中的位置编码是如何处理的？
5. Transformer模型在训练和推理阶段有什么区别？
6. Transformer模型的优缺点是什么？
7. Transformer模型的注意力头数（Attention Heads）如何选择？
8. 在训练Transformer模型时，为什么要使用Masked Self-Attention？
9. Transformer模型中的残差连接（Residual Connections）是如何帮助模型训练的？
10. 在Transformer中，使用哪种激活函数？

这些问题可以帮助面试官了解你对Transformer模型的理解程度。当然，具体问题可能因面试官的要求和你的背景而有所变化。在准备面试前，建议阅读Transformer论文以及相关资料，深入理解其原理和应用。