面试被问到了：手撕Transformer

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这两天求职群分享了很多大厂的计算机视觉算法的面试真题，其中就有“手撕Transformer”：

要知道近年来特别出现了很多Transformer面试题（毕竟当前AI顶流）。这里Amusi特别分享15道Transformer高频面试题（求职群里有数百道Transformer题目，还有答案），希望对你有所帮助。

介绍Transformer和ViT
介绍Transformer的QKV
介绍Layer Normalization
Transformer训练和部署技巧
介绍Transformer的位置编码
介绍自注意力机制和数学公式
介绍Transformer的Encoder模块
介绍Transformer的Decoder模块
Transformer和Mamba（SSM）的区别
Transformer中的残差结构以及意义
为什么Transformer适合多模态任务？
Transformer的并行化体现在哪个地方？
为什么Transformer一般使用LayerNorm？
Transformer为什么使用多头注意力机制？
Transformer训练的Dropout是如何设定的？

求职群还分享了很多AI算法岗、软开岗的大厂面试真题，部分截图如下：

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最大的AI算法岗和开发岗求职群

AI算法岗和开发岗求职群（知识星球） 是一个面向全体学生和算法工程师/研究员的求职交流平台。旨在分享 AI算法岗和开发岗的校招/社招准备攻略、面试题库、面试经验、Offer选择、内推机会、学习路线、求职答疑和海量学习资料等内容。

涉及深度学习，机器学习，计算机视觉，图像处理，自然语言处理，SLAM，大数据，数据分析，自动驾驶，机器人，推荐系统，Java，C/C++和Python等方向。

求职群里既有2025届、2024届和往届求职的大佬/学生，也有刚入学的学生（大一/大二/研一等），还有很多公司里的技术大牛、研究员和算法工程师。目前星球的成员已经超过5700人！

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