隨著人工智能技術(shù)的突飛猛進，AI工程師成為了眾多求職者夢寐以求的職業(yè)。想要拿下這份工作，面試的時候得展示出你不僅技術(shù)過硬，還得能解決問題。所以，提前準備一些面試常問的問題，比如機器學(xué)習(xí)的那些算法，或者深度學(xué)習(xí)的框架，還有怎么優(yōu)化模型，Transformer的一些知識，這些都是加分項，能有效提高面試通過率。

本篇小編整理了一些高頻的Transformer方面的面試題，這些題目都是從實際面試中總結(jié)出來的，非常具有代表性和實用性，希望對你有幫助。

01 Encoder-Decoder結(jié)構(gòu)中，Encoder和Decoder的作用分別是什么？

答案：

在Encoder-Decoder結(jié)構(gòu)中：

Encoder：負責將輸入數(shù)據(jù)（如文本或圖像）轉(zhuǎn)換為一個固定大小的上下文向量。這一過程通常涉及特征提取和信息壓縮，使得輸入的關(guān)鍵信息能夠被有效表示。

Decoder：利用Encoder生成的上下文向量來逐步生成輸出數(shù)據(jù)（如目標文本或標簽）。Decoder通常是一個遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或Transformer結(jié)構(gòu)，它根據(jù)先前生成的輸出和上下文向量來預(yù)測下一個輸出。

總的來說，Encoder負責理解和表示輸入，Decoder負責生成輸出。

02 teacher-forcing mode是什么？

答案：

Teacher forcing是一種用于訓(xùn)練序列到序列模型（如RNN或Transformer）的策略。在這種模式下，模型在生成輸出時，不是使用自己之前生成的輸出作為下一個輸入，而是使用實際的目標輸出。

具體來說：

- 在每一步生成過程中，模型接收到的輸入包括上一個時間步的真實輸出（目標序列中的下一個元素），而不是模型自己預(yù)測的結(jié)果。

- 這種方法可以加速訓(xùn)練，提高模型在學(xué)習(xí)時的收斂速度，因為它始終基于正確的上下文進行學(xué)習(xí)。

然而，teacher forcing在推理階段會有不同的表現(xiàn)，可能導(dǎo)致模型在使用自己生成的輸出時出現(xiàn)錯誤傳播的問題。為了解決這個問題，常常會結(jié)合使用其他策略（如scheduled sampling）。

03 注意力機制如何理解？

答案：

注意力機制是一種模仿人類視覺注意力的機制，用于增強神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理信息的能力。在序列到序列模型中，它允許模型在生成每個輸出時動態(tài)選擇和關(guān)注輸入序列中的不同部分。通過計算輸入的不同部分對當前輸出的重要性，模型可以更有效地捕捉長期依賴關(guān)系，從而提高生成的準確性和相關(guān)性。

04 注意力權(quán)重和注意力分數(shù)是什么？作用是什么？

答案：

- 注意力分數(shù)：指的是輸入序列中每個元素與當前生成輸出的相關(guān)性度量。通常通過計算輸入向量和當前輸出向量之間的相似性（如點積或加權(quán)求和）來獲得。

-注意力權(quán)重：是經(jīng)過歸一化處理的注意力分數(shù)，通常使用softmax函數(shù)將其轉(zhuǎn)換為概率分布。這些權(quán)重表示輸入序列中各元素對當前輸出的重要性。

作用：注意力權(quán)重用于加權(quán)輸入序列中各個元素的貢獻，以生成當前的輸出。這使得模型能夠更加靈活和準確地關(guān)注輸入的相關(guān)部分，進而提高輸出的質(zhì)量。

05 加性注意力機制是什么？如何理解？

答案：

加性注意力機制（Additive Attention）是一種計算注意力權(quán)重的方法，它通過將查詢（Query）和鍵（Key）結(jié)合起來，使用一個可學(xué)習(xí)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來計算注意力分數(shù)。

具體過程如下：

- 將查詢向量和鍵向量拼接，傳入一個前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到一個注意力分數(shù)。

- 對所有注意力分數(shù)應(yīng)用softmax函數(shù)，得到注意力權(quán)重。

理解加性注意力的關(guān)鍵在于它通過一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)如何組合查詢和鍵，從而產(chǎn)生關(guān)注的相關(guān)性，適用于需要靈活性的場景。

06 縮放點積注意力機制是什么？為什么要縮放？

答案：

縮放點積注意力機制（Scaled Dot-Product Attention）是計算注意力權(quán)重的一種方法，首先計算查詢和鍵的點積，然后將其縮放（通常除以 $\sqrt{d_k}$，其中 $d_k$ 是鍵向量的維度），最后通過softmax得到注意力權(quán)重。

縮放的原因：

- 在高維空間中，點積的值可能會很大，導(dǎo)致softmax函數(shù)的梯度過小，從而使得訓(xùn)練過程變得不穩(wěn)定。

- 縮放操作有助于避免這種情況，通過將點積值壓縮到一個更合適的范圍內(nèi)，使得softmax計算出的權(quán)重更加平衡，提升訓(xùn)練的穩(wěn)定性和效果。

07 soft-attention是什么？有什么優(yōu)勢？

答案：

Soft Attention（軟注意力）是一種注意力機制，它通過計算加權(quán)平均來聚合輸入序列中的信息。與硬注意力（hard attention）不同，軟注意力允許模型在每個時間步關(guān)注輸入的不同部分，并為每個部分分配一個連續(xù)的權(quán)重值。具體而言，軟注意力的實現(xiàn)過程如下：

計算注意力權(quán)重：基于查詢（Query）和鍵（Key）之間的相似性（通常通過點積或加性計算），生成一個注意力分數(shù)。

應(yīng)用softmax：將這些分數(shù)通過softmax函數(shù)歸一化為權(quán)重，表示每個輸入元素對當前輸出的重要性。

加權(quán)求和：使用這些權(quán)重對輸入向量進行加權(quán)求和，得到一個上下文向量，作為輸出的輸入。

優(yōu)勢：

連續(xù)性：軟注意力允許模型在訓(xùn)練和推理階段均使用相同的機制，簡化了實現(xiàn)和理解。

可微性：由于軟注意力是基于加權(quán)平均的，因此可以通過反向傳播進行有效的訓(xùn)練，使得模型更容易優(yōu)化。

動態(tài)聚焦：模型可以根據(jù)上下文動態(tài)調(diào)整注意力權(quán)重，靈活地關(guān)注輸入的不同部分，從而提高輸出的準確性和相關(guān)性。

信息綜合：軟注意力能夠有效整合來自輸入序列的所有信息，避免了丟失關(guān)鍵信息的問題。

08 解釋Transformer結(jié)構(gòu)

答案：

Transformer完全基于Attention機制，去除了傳統(tǒng)的CNN和RNN架構(gòu)。它由Encoder和Decoder組成，每個部分包含多個相同的層，這些層主要包括Multi-HeadAttention（多頭注意力機制）和Feed ForwardNeuralNetworks（前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）。Transformer的核心在于自注意力機制，允許模型在處理輸入的序列時，同時考慮序列中的所有位置，從而捕獲全局依賴。

09 為什么Transformer中要除以根號dk

答案：

在計算注意力得分時，將查詢（Query）和鍵（Key）的點積除以√d（其中dk是鍵的維度），

這樣做是為了防止點積結(jié)果過大導(dǎo)致的梯度消失問題。點積隨著維度增加而可能變得非常大，除以√d有助于保持梯度穩(wěn)定，這樣可以加快模型的收斂速度。

10 Transformer用的LayerNormalize還是BatchNormalize？

答案：

Transformer使用的是LayerNormalization（層歸一化）。LayerNormalization在每個樣本中獨立歸一化輸入，對NLP任務(wù)更為有效，因為它允許模型獨立處理每個序列，適應(yīng)動態(tài)序列長度。

11 self-attention機制原理。

答案：

Self-attention機制允許模型在處理序列的每個元素時，考慮到序列中的所有位置。它通過計算每個元素對序列中其他所有元素的注意力分數(shù)，并基于這些分數(shù)對輸入元素進行加權(quán)求和，從而捕獲全局的上下文信息。

12 multi-headattention多頭注意力機制的原理

答案：

Multi-headattention包含多個并行的Self-Attention層（稱為“頭”）。每個頭學(xué)習(xí)序列中不同子空間的表示。通過這種方式，模型能夠同時捕捉序列中多種不同級別的關(guān)聯(lián)性，從而增強模型的表示能力。

13 為何使用多頭注意力機制

答案：

使用多頭注意力機制可以使模型同時關(guān)注序列中的不同位置和不同表示子空間的信息，增強模型的學(xué)習(xí)能力和泛化能力。

14 為什么Q和K使用不同的權(quán)重矩陣生成？

答案：

通過使用不同的權(quán)重矩陣生成Q（查詢）和K（鍵），可以將它們投影到不同的子空間，這樣可以增強模型捕捉不同特征的能力，提高模型的表達能力和泛化性。

15 為什么選擇點乘計算attention而不是加法？

答案：

點乘操作用于計算查詢和鍵之間的相似度，這樣做可以有效地捕獲不同元素之間的關(guān)系，而且計算復(fù)雜度相對較低。相比之下，加法操作可能不足以表達這種復(fù)雜的相互關(guān)系，并且可能導(dǎo)致模型學(xué)習(xí)能力下降。

這些Transformer面試題都是面試過程中經(jīng)常碰到的，只要準備得充分，就能給面試官留下深刻印象，希望這些題目能幫你順利通過面試，拿到你心儀的offer。

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