算法面试必备：Transformer与Attention深度解析

"算法面试必考点pdf文档包含了100多道面试题目，主要关注算法、求职面试，尤其适用于人工智能领域的职位。文档中涉及到多种算法和相关技术，如注意力机制、Transformer模型及其与RNN的关系、编码器和解码器的结构等。" 在算法面试中，注意力机制（Attention）是一个重要的概念，它被广泛应用于自然语言处理任务，例如机器翻译。Self-Attention和Multi-Head Attention是Transformer模型中的核心组成部分，它们允许模型在处理序列数据时考虑全局依赖性，而不是仅仅依赖于相邻的上下文信息。Self-Attention机制通过计算输入序列中各个元素之间的相关性，生成权重矩阵，并将这些权重用于加权求和，从而获取每个位置的上下文向量。而Multi-Head Attention则是Self-Attention的扩展，它将输入映射到多个不同的表示空间，然后组合这些空间的结果，以捕获更丰富的信息。 相对比于循环神经网络（RNN），Transformer模型有其独特的优势。RNN在处理序列数据时，由于其递归结构，可能存在长时间依赖问题，且训练和并行计算效率较低。Transformer通过使用自注意力机制和位置嵌入，解决了这些问题，实现了并行计算，提高了训练速度，尤其适用于处理输入和输出长度不等的任务，如机器翻译。 Transformer模型由Encoder和Decoder两部分组成。Encoder接收输入序列，通过多层Self-Attention和Feed-Forward Network进行信息编码。Decoder则负责生成输出序列，它不仅包含Self-Attention层，还有对Encoder输出的注意力层，以确保在生成输出时考虑到整个输入序列的信息。在训练过程中，Decoder还需要利用Mask机制防止当前位置看到未来的令牌信息，确保序列生成的正确性。而在预测阶段，由于未知的未来信息，Decoder必须按照序列顺序逐个生成输出。 在面试准备中，理解这些核心概念以及它们在实际应用中的工作原理至关重要。熟练掌握这些知识点将有助于在面试中展现出扎实的理论基础和实践经验，增加获得理想职位的机会。