transformer 面试
时间: 2025-01-02 07:40:18 浏览: 70
### 常见Transformer面试问题及解答
#### 1. Transformer的工作原理是什么?
Transformer是一种基于自注意力机制的架构,旨在处理序列数据。通过多头自注意力层,模型能够并行计算输入序列的不同表示形式,并捕捉到不同位置之间的依赖关系[^1]。
```python
import torch.nn as nn
class MultiHeadAttention(nn.Module):
def __init__(self, d_model, num_heads):
super(MultiHeadAttention, self).__init__()
assert d_model % num_heads == 0
self.d_k = d_model // num_heads
self.num_heads = num_heads
self.linears = clones(nn.Linear(d_model, d_model), 4)
def forward(self, query, key, value, mask=None):
...
```
#### 2. 为什么需要Multi-head Attention?
采用多个平行的注意头可以让网络关注于输入序列中的不同类型的信息流。每个头部专注于特定方面,比如语法结构或是语义含义,这有助于提高整体性能和表达能力。
#### 3. Q和K使用不同权重矩阵的原因?
查询(Query)、键(Key)以及值(Value)三者分别对应着不同的角色,在计算过程中赋予它们各自独立变换的能力是非常重要的。如果让Q和K共享相同的参数,则无法有效区分两者间的关系模式[^5]。
#### 4. 测试阶段Dropout的作用?
训练期间启用dropout是为了防止过拟合;然而到了评估或部署环节则应关闭此功能,因为此时希望整个网络能稳定工作而不受随机失活的影响[^4]。
#### 5. 对比其他模型的优势与局限性?
尽管Transformers在许多自然语言处理任务上表现出色,但在某些领域如语音识别或其他连续信号处理方面可能存在不足之处。对于非常短小的数据片段或者高度局部化的特征提取需求来说,卷积神经网(CNNs)可能是更好的选项[^2]。
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