Transformer面试题总结97道：涵盖核心技术与应用场景解析

内容概要：本文档《Transformer面试题总结97道.pdf》涵盖了Transformer模型的核心概念、机制、训练技巧及其应用。主要内容包括Transformer的数学假设、自注意力机制、Queries/Keys/Values矩阵的作用、Feed Forward层的训练、复杂度分析、Positional Encoding、Layer Normalization、信息表示能力、Encoder和Decoder的依存关系、Tokenization、复杂度降低方法、CLS标记的有效性、跨语言Tokenization、类别不平衡问题的处理、多嵌入策略、参数量减少方法、Transformer的深度问题、Batch大小与困惑度的关系、神经网络的信息表示能力、注意力机制的优势、Bias减少方法、Masking机制、Attention Score的物理机制、Bias减少方法、Transformer的泛化能力、Scaling操作的必要性、Positional Encoding的作用、Attention机制的实现方式、非线性操作、Teacher forcing的应用、Decoder的输入信息、Transformer的局限性、Label Smoothing、Beam Search算法、Knowledge Graph编码、对话系统的实现、Intent和Entity的预测、NER任务、手动实现Transformer与BERT的效果对比、Transformer相较于传统网络的优势、增量训练、Toxic语言探测、Word Analogy功能、Bad Label的发现、Bayesian模型的实现、Transfer Learning、MLE和MAP的应用、Naive Bayes的应用及问题等。 适合人群：具备一定机器学习和深度学习基础，对Transformer模型有深入理解需求的研究人员、工程师及从业者。 使用场景及目标：①深入了解Transformer模型的内部机制和训练技巧；②掌握解决Transformer模型训练和应用中常见问题的方法；③探索Transformer在不同任务中的应用潜力，如NLP、CV等领域；④理解Transformer与其他模型（如RNN、LSTM、CNN）的比较优势。 阅读建议：此文档内容详尽，适合系统学习和查阅。建议读者在阅读时结合实际项目经验，重点关注与自己研究或工作相关的部分，并尝试动手实践文档中提到的各种技术和方法，以加深理解和掌握。