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这两天求职群分享了很多大厂的算法岗的面试真题,其中就有“手撕Transformer”:

要知道近年来特别出现了巨多Transformer面试题(毕竟AI顶流),几乎算法岗面试中必问!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。
  1. 介绍Transformer和ViT
  2. 介绍Transformer的QKV
  3. 介绍Layer Normalization
  4. Transformer训练和部署技巧
  5. 介绍Transformer的位置编码
  6. 介绍自注意力机制和数学公式
  7. 介绍Transformer的Encoder模块
  8. 介绍Transformer的Decoder模块
  9. Transformer和Mamba(SSM)的区别
  10. Transformer中的残差结构以及意义
  11. 为什么Transformer适合多模态任务?
  12. Transformer的并行化体现在哪个地方?
  13. 为什么Transformer一般使用LayerNorm?
  14. Transformer为什么使用多头注意力机制?
  15. 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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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海量学习资料内容。
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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。目前球的成员已经超过5900
我Amusi 每天都会在求职群里发帖/交流,回答问题,分享面试题,分享面试心得,分享内推信息,分享学习资料等。划重点!球分享的资料和问答已经超过5000条!
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求职群里已分享数千个内推机会,比如去年2024届校招就发布了208个内推信息(涵盖BAT/头条/京东/美团等公司),还有大量日常实习内推:
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