算法工程师面试transformer

在算法工程师面试中，可能会遇到有关Transformer模型的问题。Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理任务。以下是一些可能被问到的问题及其答案：

1. 请简要介绍一下Transformer模型。
Transformer模型是一种基于注意力机制的深度学习模型，用于处理序列数据，特别是在自然语言处理任务中取得了巨大成功。它由编码器和解码器两个部分组成，每个部分都包含了多个注意力机制层。编码器负责将输入序列转换为一个抽象的表示，解码器则根据这个表示生成目标序列。Transformer模型摒弃了传统的循环神经网络（RNN）结构，通过全局关注输入序列中的所有位置，从而能够处理长距离依赖关系。

2. Transformer模型中的非线性来自哪里？
Transformer模型中的非线性主要来自于激活函数，其中一种常用的激活函数是GELU（Gaussian Error Linear Unit）。GELU激活函数在ReLU的基础上增加了随机因素，这使得输入值越小越容易被“mask”掉，从而引入了非线性。通过这种激活函数，Transformer模型能够更好地处理不同位置的特征。

3. 在Transformer模型中，self-attention是如何实现的？
在Transformer模型中，self-attention是通过计算输入序列中每个位置与其他位置之间的相关性得到的。具体来说，通过对输入序列中的每个位置进行线性变换，得到查询（query）、键（key）和值（value）三个向量。然后，通过计算查询向量与键向量的点积，并经过softmax归一化，得到每个位置与其他位置的注意力权重。最后，将注意力权重与值向量相乘并求和，得到最终的输出。

综上所述，算法工程师面试中可能会涉及到Transformer模型的基本原理、非线性来源以及self-attention的实现方式。