【面试题】人工智能工程师高频面试题汇总：Transformer篇（题目+答案）

随着人工智能技术的突飞猛进，AI工程师成为了众多求职者梦寐以求的职业。想要拿下这份工作，面试的时候得展示出你不仅技术过硬，还得能解决问题。所以，提前准备一些面试常问的问题，比如机器学习的那些算法，或者深度学习的框架，还有怎么优化模型，Transformer的一些知识，这些都是加分项，能有效提高面试通过率。

本篇小编整理了一些高频的Transformer方面的面试题，这些题目都是从实际面试中总结出来的，非常具有代表性和实用性，希望对你有帮助。

01 Encoder-Decoder结构中，Encoder和Decoder的作用分别是什么？

答案：

在Encoder-Decoder结构中：

Encoder：负责将输入数据（如文本或图像）转换为一个固定大小的上下文向量。这一过程通常涉及特征提取和信息压缩，使得输入的关键信息能够被有效表示。

Decoder：利用Encoder生成的上下文向量来逐步生成输出数据（如目标文本或标签）。Decoder通常是一个递归神经网络（RNN）或Transformer结构，它根据先前生成的输出和上下文向量来预测下一个输出。

总的来说，Encoder负责理解和表示输入，Decoder负责生成输出。

02 teacher-forcing mode是什么？

答案：

Teacher forcing是一种用于训练序列到序列模型（如RNN或Transformer）的策略。在这种模式下，模型在生成输出时，不是使用自己之前生成的输出作为下一个输入，而是使用实际的目标输出。

具体来说：

- 在每一步生成过程中，模型接收到的输入包括上一个时间步的真实输出（目标序列中的下一个元素），而不是模型自己预测的结果。

- 这种方法可以加速训练，提高模型在学习时的收敛速度，因为它始终基于正确的上下文进行学习。

然而，teacher forcing在推理阶段会有不同的表现，可能导致模型在使用自己生成的输出时出现错误传播的问题。为了解决这个问题，常常会结合使用其他策略（如scheduled sampling）。

03 注意力机制如何理解？

答案：

注意力机制是一种模仿人类视觉注意力的机制，用于增强神经网络处理信息的能力。在序列到序列模型中，它允许模型在生成每个输出时动态选择和关注输入序列中的不同部分。通过计算输入的不同部分对当前输出的重要性，模型可以更有效地捕捉长期依赖关系，从而提高生成的准确性和相关性。

04 注意力权重和注意力分数是什么？作用是什么？

答案：

- 注意力分数：指的是输入序列中每个元素与当前生成输出的相关性度量。通常通过计算输入向量和当前输出向量之间的相似性（如点积或加权求和）来获得。

-注意力权重：是经过归一化处理的注意力分数，通常使用softmax函数将其转换为概率分布。这些权重表示输入序列中各元素对当前输出的重要性。

作用：注意力权重用于加权输入序列中各个元素的贡献，以生成当前的输出。这使得模型能够更加灵活和准确地关注输入的相关部分，进而提高输出的质量。

05 加性注意力机制是什么？如何理解？

答案：

加性注意力机制（Additive Attention）是一种计算注意力权重的方法，它通过将查询（Query）和键（Key）结合起来，使用一个可学习的前馈神经网络来计算注意力分数。

具体过程如下：

- 将查询向量和键向量拼接，传入一个前馈神经网络，得到一个注意力分数。

- 对所有注意力分数应用softmax函数，得到注意力权重。

理解加性注意力的关键在于它通过一个神经网络学习如何组合查询和键，从而产生关注的相关性，适用于需要灵活性的场景。

06 缩放点积注意力机制是什么？为什么要缩放？

答案：

缩放点积注意力机制（Scaled Dot-Product Attention）是计算注意力权重的一种方法，首先计算查询和键的点积，然后将其缩放（通常除以 $\sqrt{d_k}$，其中 $d_k$ 是键向量的维度），最后通过softmax得到注意力权重。

缩放的原因：

- 在高维空间中，点积的值可能会很大，导致softmax函数的梯度过小，从而使得训练过程变得不稳定。

- 缩放操作有助于避免这种情况，通过将点积值压缩到一个更合适的范围内，使得softmax计算出的权重更加平衡，提升训练的稳定性和效果。

07 soft-attention是什么？有什么优势？

答案：

Soft Attention（软注意力）是一种注意力机制，它通过计算加权平均来聚合输入序列中的信息。与硬注意力（hard attention）不同，软注意力允许模型在每个时间步关注输入的不同部分，并为每个部分分配一个连续的权重值。具体而言，软注意力的实现过程如下：

计算注意力权重：基于查询（Query）和键（Key）之间的相似性（通常通过点积或加性计算），生成一个注意力分数。

应用softmax：将这些分数通过softmax函数归一化为权重，表示每个输入元素对当前输出的重要性。

加权求和：使用这些权重对输入向量进行加权求和，得到一个上下文向量，作为输出的输入。

优势：

连续性：软注意力允许模型在训练和推理阶段均使用相同的机制，简化了实现和理解。

可微性：由于软注意力是基于加权平均的，因此可以通过反向传播进行有效的训练，使得模型更容易优化。

动态聚焦：模型可以根据上下文动态调整注意力权重，灵活地关注输入的不同部分，从而提高输出的准确性和相关性。

信息综合：软注意力能够有效整合来自输入序列的所有信息，避免了丢失关键信息的问题。

08 解释Transformer结构

答案：

Transformer完全基于Attention机制，去除了传统的CNN和RNN架构。它由Encoder和Decoder组成，每个部分包含多个相同的层，这些层主要包括Multi-HeadAttention（多头注意力机制）和Feed ForwardNeuralNetworks（前馈神经网络）。Transformer的核心在于自注意力机制，允许模型在处理输入的序列时，同时考虑序列中的所有位置，从而捕获全局依赖。

09 为什么Transformer中要除以根号dk

答案：

在计算注意力得分时，将查询（Query）和键（Key）的点积除以√d（其中dk是键的维度），

这样做是为了防止点积结果过大导致的梯度消失问题。点积随着维度增加而可能变得非常大，除以√d有助于保持梯度稳定，这样可以加快模型的收敛速度。

10 Transformer用的LayerNormalize还是BatchNormalize？

答案：

Transformer使用的是LayerNormalization（层归一化）。LayerNormalization在每个样本中独立归一化输入，对NLP任务更为有效，因为它允许模型独立处理每个序列，适应动态序列长度。

11 self-attention机制原理。

答案：

Self-attention机制允许模型在处理序列的每个元素时，考虑到序列中的所有位置。它通过计算每个元素对序列中其他所有元素的注意力分数，并基于这些分数对输入元素进行加权求和，从而捕获全局的上下文信息。

12 multi-headattention多头注意力机制的原理

答案：

Multi-headattention包含多个并行的Self-Attention层（称为“头”）。每个头学习序列中不同子空间的表示。通过这种方式，模型能够同时捕捉序列中多种不同级别的关联性，从而增强模型的表示能力。

13 为何使用多头注意力机制

答案：

使用多头注意力机制可以使模型同时关注序列中的不同位置和不同表示子空间的信息，增强模型的学习能力和泛化能力。

14 为什么Q和K使用不同的权重矩阵生成？

答案：

通过使用不同的权重矩阵生成Q（查询）和K（键），可以将它们投影到不同的子空间，这样可以增强模型捕捉不同特征的能力，提高模型的表达能力和泛化性。

15 为什么选择点乘计算attention而不是加法？

答案：

点乘操作用于计算查询和键之间的相似度，这样做可以有效地捕获不同元素之间的关系，而且计算复杂度相对较低。相比之下，加法操作可能不足以表达这种复杂的相互关系，并且可能导致模型学习能力下降。

这些Transformer面试题都是面试过程中经常碰到的，只要准备得充分，就能给面试官留下深刻印象，希望这些题目能帮你顺利通过面试，拿到你心仪的offer。

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