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。

相关问题

transformer面试题

在Transformer面试中，可能会问到一些关于使用Transformer实现对话系统以及Transformer的训练生命周期和各个层的复杂度的问题。以下是对这些问题的回答：

对于如何使用Transformer实现一个对话系统，一种方法是使用Seq2Seq模型，其中Encoder部分使用Transformer进行编码，Decoder部分也使用Transformer进行解码。在这个架构中，输入的对话文本经过Encoder进行编码，然后传递给Decoder进行解码生成响应。为了判定用户当前交流的内容是否离题，可以通过监控用户输入的上下文和对话历史来检测是否存在突变或不相关的话题。可以使用一些技术，如注意力机制来关注相关的上下文信息，并使用自然语言处理技术进行语义理解和语义匹配。

Transformer的训练生命周期中，在Decoder中，会使用Teacher Forcing的方法。这意味着在训练过程中，Decoder的输入是来自于真实目标序列的标签，而不是来自于前一个时间步的预测结果。这个方法有助于加速训练收敛并提高模型的稳定性。

关于Transformer的各个层的复杂度，Embeddings层的复杂度是O(n*d)，其中n是输入序列的长度，d是嵌入向量的维度。Attention层的复杂度是O(n^2*d)，其中n是输入序列的长度，d是嵌入向量的维度。Feedforward层的复杂度是O(n*d)，其中n是输入序列的长度，d是嵌入向量的维度。这些复杂度决定了Transformer模型的计算成本和内存消耗。

综上所述，以上是关于Transformer面试题的回答，包括如何使用Transformer实现对话系统，Transformer的训练生命周期以及各个层的复杂度。希望对你有帮助！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Transformer面试题总结101道](https://blog.csdn.net/qq_33161208/article/details/123855244)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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transformer的面试问题

Transformer是一种广泛应用于自然语言处理任务的模型，下面是关于Transformer的一些面试问题的回答：

1. 为什么BERT的mask不学习Transformer在attention处进行屏蔽score的技巧？
BERT的mask不学习Transformer在attention处进行屏蔽score的技巧是因为在BERT模型中，输入的句子中已经通过mask处理过，使得句子中的一部分单词被遮盖，从而模型可以通过context来预测这些被遮盖单词的信息。这种处理可以提高模型对上下文的理解能力。

2. Transformer计算attention的时候为何选择点乘而不是加法？两者计算复杂度和效果上有什么区别？
Transformer选择点乘而不是加法的原因是点乘的计算复杂度更低。点乘的计算复杂度为O(d)，其中d为向量的维度。而加法的计算复杂度为O(d^2)。此外，点乘的效果在实践中被观察到通常比加法更好，因为加法可能会导致attention分数过于平均分配，而点乘可以更好地突出相关的信息。

3. Transformer训练的时候学习率是如何设定的？Dropout是如何设定的，位置在哪里？Dropout在测试的时候有什么需要注意的吗？
Transformer训练时学习率的设定通常使用一种称为"学习率衰减"的策略，即在训练的过程中逐渐减小学习率，以便模型在训练后期更加稳定。

Dropout是一种正则化技术，旨在减少模型的过拟合。在Transformer中，Dropout通常被应用在模型的每个层之后，位置是在self-attention和feed-forward层之间。Dropout的值通常设置为0.1或0.2，以避免过度舍弃信息。

在测试时，需要注意将Dropout关闭或者缩小一定比例，以确保模型的输出结果的稳定性。这是因为在训练过程中，Dropout通过随机舍弃一些神经元的输出来减少过拟合，但在测试时我们希望获得一致的结果，因此需要对Dropout进行相应的调整或关闭。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [21个Transformer面试题的简单回答](https://blog.csdn.net/qq_27590277/article/details/115683537)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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