【面試題】人工智能工程師高頻面試題匯總：Transformer篇（題目+答案）

隨著人工智能技術(shù)的突飛猛進(jìn)，AI工程師成為了眾多求職者夢(mèng)寐以求的職業(yè)。想要拿下這份工作，面試的時(shí)候得展示出你不僅技術(shù)過(guò)硬，還得能解決問(wèn)題。所以，提前準(zhǔn)備一些面試常問(wèn)的問(wèn)題，比如機(jī)器學(xué)習(xí)的那些算法，或者深度學(xué)習(xí)的框架，還有怎么優(yōu)化模型，Transformer的一些知識(shí)，這些都是加分項(xiàng)，能有效提高面試通過(guò)率。

本篇小編整理了一些高頻的Transformer方面的面試題，這些題目都是從實(shí)際面試中總結(jié)出來(lái)的，非常具有代表性和實(shí)用性，希望對(duì)你有幫助。

01 Encoder-Decoder結(jié)構(gòu)中，Encoder和Decoder的作用分別是什么？

答案：

在Encoder-Decoder結(jié)構(gòu)中：

Encoder：負(fù)責(zé)將輸入數(shù)據(jù)（如文本或圖像）轉(zhuǎn)換為一個(gè)固定大小的上下文向量。這一過(guò)程通常涉及特征提取和信息壓縮，使得輸入的關(guān)鍵信息能夠被有效表示。

Decoder：利用Encoder生成的上下文向量來(lái)逐步生成輸出數(shù)據(jù)（如目標(biāo)文本或標(biāo)簽）。Decoder通常是一個(gè)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或Transformer結(jié)構(gòu)，它根據(jù)先前生成的輸出和上下文向量來(lái)預(yù)測(cè)下一個(gè)輸出。

總的來(lái)說(shuō)，Encoder負(fù)責(zé)理解和表示輸入，Decoder負(fù)責(zé)生成輸出。

02 teacher-forcing mode是什么？

答案：

Teacher forcing是一種用于訓(xùn)練序列到序列模型（如RNN或Transformer）的策略。在這種模式下，模型在生成輸出時(shí)，不是使用自己之前生成的輸出作為下一個(gè)輸入，而是使用實(shí)際的目標(biāo)輸出。

具體來(lái)說(shuō)：

- 在每一步生成過(guò)程中，模型接收到的輸入包括上一個(gè)時(shí)間步的真實(shí)輸出（目標(biāo)序列中的下一個(gè)元素），而不是模型自己預(yù)測(cè)的結(jié)果。

- 這種方法可以加速訓(xùn)練，提高模型在學(xué)習(xí)時(shí)的收斂速度，因?yàn)樗冀K基于正確的上下文進(jìn)行學(xué)習(xí)。

然而，teacher forcing在推理階段會(huì)有不同的表現(xiàn)，可能導(dǎo)致模型在使用自己生成的輸出時(shí)出現(xiàn)錯(cuò)誤傳播的問(wèn)題。為了解決這個(gè)問(wèn)題，常常會(huì)結(jié)合使用其他策略（如scheduled sampling）。

03 注意力機(jī)制如何理解？

答案：

注意力機(jī)制是一種模仿人類視覺(jué)注意力的機(jī)制，用于增強(qiáng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理信息的能力。在序列到序列模型中，它允許模型在生成每個(gè)輸出時(shí)動(dòng)態(tài)選擇和關(guān)注輸入序列中的不同部分。通過(guò)計(jì)算輸入的不同部分對(duì)當(dāng)前輸出的重要性，模型可以更有效地捕捉長(zhǎng)期依賴關(guān)系，從而提高生成的準(zhǔn)確性和相關(guān)性。

04 注意力權(quán)重和注意力分?jǐn)?shù)是什么？作用是什么？

答案：

- 注意力分?jǐn)?shù)：指的是輸入序列中每個(gè)元素與當(dāng)前生成輸出的相關(guān)性度量。通常通過(guò)計(jì)算輸入向量和當(dāng)前輸出向量之間的相似性（如點(diǎn)積或加權(quán)求和）來(lái)獲得。

-注意力權(quán)重：是經(jīng)過(guò)歸一化處理的注意力分?jǐn)?shù)，通常使用softmax函數(shù)將其轉(zhuǎn)換為概率分布。這些權(quán)重表示輸入序列中各元素對(duì)當(dāng)前輸出的重要性。

作用：注意力權(quán)重用于加權(quán)輸入序列中各個(gè)元素的貢獻(xiàn)，以生成當(dāng)前的輸出。這使得模型能夠更加靈活和準(zhǔn)確地關(guān)注輸入的相關(guān)部分，進(jìn)而提高輸出的質(zhì)量。

05 加性注意力機(jī)制是什么？如何理解？

答案：

加性注意力機(jī)制（Additive Attention）是一種計(jì)算注意力權(quán)重的方法，它通過(guò)將查詢（Query）和鍵（Key）結(jié)合起來(lái)，使用一個(gè)可學(xué)習(xí)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)計(jì)算注意力分?jǐn)?shù)。

具體過(guò)程如下：

- 將查詢向量和鍵向量拼接，傳入一個(gè)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到一個(gè)注意力分?jǐn)?shù)。

- 對(duì)所有注意力分?jǐn)?shù)應(yīng)用softmax函數(shù)，得到注意力權(quán)重。

理解加性注意力的關(guān)鍵在于它通過(guò)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)如何組合查詢和鍵，從而產(chǎn)生關(guān)注的相關(guān)性，適用于需要靈活性的場(chǎng)景。

06 縮放點(diǎn)積注意力機(jī)制是什么？為什么要縮放？

答案：

縮放點(diǎn)積注意力機(jī)制（Scaled Dot-Product Attention）是計(jì)算注意力權(quán)重的一種方法，首先計(jì)算查詢和鍵的點(diǎn)積，然后將其縮放（通常除以 $\sqrt{d_k}$，其中 $d_k$ 是鍵向量的維度），最后通過(guò)softmax得到注意力權(quán)重。

縮放的原因：

- 在高維空間中，點(diǎn)積的值可能會(huì)很大，導(dǎo)致softmax函數(shù)的梯度過(guò)小，從而使得訓(xùn)練過(guò)程變得不穩(wěn)定。

- 縮放操作有助于避免這種情況，通過(guò)將點(diǎn)積值壓縮到一個(gè)更合適的范圍內(nèi)，使得softmax計(jì)算出的權(quán)重更加平衡，提升訓(xùn)練的穩(wěn)定性和效果。

07 soft-attention是什么？有什么優(yōu)勢(shì)？

答案：

Soft Attention（軟注意力）是一種注意力機(jī)制，它通過(guò)計(jì)算加權(quán)平均來(lái)聚合輸入序列中的信息。與硬注意力（hard attention）不同，軟注意力允許模型在每個(gè)時(shí)間步關(guān)注輸入的不同部分，并為每個(gè)部分分配一個(gè)連續(xù)的權(quán)重值。具體而言，軟注意力的實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下：

計(jì)算注意力權(quán)重：基于查詢（Query）和鍵（Key）之間的相似性（通常通過(guò)點(diǎn)積或加性計(jì)算），生成一個(gè)注意力分?jǐn)?shù)。

應(yīng)用softmax：將這些分?jǐn)?shù)通過(guò)softmax函數(shù)歸一化為權(quán)重，表示每個(gè)輸入元素對(duì)當(dāng)前輸出的重要性。

加權(quán)求和：使用這些權(quán)重對(duì)輸入向量進(jìn)行加權(quán)求和，得到一個(gè)上下文向量，作為輸出的輸入。

優(yōu)勢(shì)：

連續(xù)性：軟注意力允許模型在訓(xùn)練和推理階段均使用相同的機(jī)制，簡(jiǎn)化了實(shí)現(xiàn)和理解。

可微性：由于軟注意力是基于加權(quán)平均的，因此可以通過(guò)反向傳播進(jìn)行有效的訓(xùn)練，使得模型更容易優(yōu)化。

動(dòng)態(tài)聚焦：模型可以根據(jù)上下文動(dòng)態(tài)調(diào)整注意力權(quán)重，靈活地關(guān)注輸入的不同部分，從而提高輸出的準(zhǔn)確性和相關(guān)性。

信息綜合：軟注意力能夠有效整合來(lái)自輸入序列的所有信息，避免了丟失關(guān)鍵信息的問(wèn)題。

08 解釋Transformer結(jié)構(gòu)

答案：

Transformer完全基于Attention機(jī)制，去除了傳統(tǒng)的CNN和RNN架構(gòu)。它由Encoder和Decoder組成，每個(gè)部分包含多個(gè)相同的層，這些層主要包括Multi-HeadAttention（多頭注意力機(jī)制）和Feed ForwardNeuralNetworks（前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）。Transformer的核心在于自注意力機(jī)制，允許模型在處理輸入的序列時(shí)，同時(shí)考慮序列中的所有位置，從而捕獲全局依賴。

09 為什么Transformer中要除以根號(hào)dk

答案：

在計(jì)算注意力得分時(shí)，將查詢（Query）和鍵（Key）的點(diǎn)積除以√d（其中dk是鍵的維度），

這樣做是為了防止點(diǎn)積結(jié)果過(guò)大導(dǎo)致的梯度消失問(wèn)題。點(diǎn)積隨著維度增加而可能變得非常大，除以√d有助于保持梯度穩(wěn)定，這樣可以加快模型的收斂速度。

10 Transformer用的LayerNormalize還是BatchNormalize？

答案：

Transformer使用的是LayerNormalization（層歸一化）。LayerNormalization在每個(gè)樣本中獨(dú)立歸一化輸入，對(duì)NLP任務(wù)更為有效，因?yàn)樗试S模型獨(dú)立處理每個(gè)序列，適應(yīng)動(dòng)態(tài)序列長(zhǎng)度。

11 self-attention機(jī)制原理。

答案：

Self-attention機(jī)制允許模型在處理序列的每個(gè)元素時(shí)，考慮到序列中的所有位置。它通過(guò)計(jì)算每個(gè)元素對(duì)序列中其他所有元素的注意力分?jǐn)?shù)，并基于這些分?jǐn)?shù)對(duì)輸入元素進(jìn)行加權(quán)求和，從而捕獲全局的上下文信息。

12 multi-headattention多頭注意力機(jī)制的原理

答案：

Multi-headattention包含多個(gè)并行的Self-Attention層（稱為“頭”）。每個(gè)頭學(xué)習(xí)序列中不同子空間的表示。通過(guò)這種方式，模型能夠同時(shí)捕捉序列中多種不同級(jí)別的關(guān)聯(lián)性，從而增強(qiáng)模型的表示能力。

13 為何使用多頭注意力機(jī)制

答案：

使用多頭注意力機(jī)制可以使模型同時(shí)關(guān)注序列中的不同位置和不同表示子空間的信息，增強(qiáng)模型的學(xué)習(xí)能力和泛化能力。

14 為什么Q和K使用不同的權(quán)重矩陣生成？

答案：

通過(guò)使用不同的權(quán)重矩陣生成Q（查詢）和K（鍵），可以將它們投影到不同的子空間，這樣可以增強(qiáng)模型捕捉不同特征的能力，提高模型的表達(dá)能力和泛化性。

15 為什么選擇點(diǎn)乘計(jì)算attention而不是加法？

答案：

點(diǎn)乘操作用于計(jì)算查詢和鍵之間的相似度，這樣做可以有效地捕獲不同元素之間的關(guān)系，而且計(jì)算復(fù)雜度相對(duì)較低。相比之下，加法操作可能不足以表達(dá)這種復(fù)雜的相互關(guān)系，并且可能導(dǎo)致模型學(xué)習(xí)能力下降。

這些Transformer面試題都是面試過(guò)程中經(jīng)常碰到的，只要準(zhǔn)備得充分，就能給面試官留下深刻印象，希望這些題目能幫你順利通過(guò)面試，拿到你心儀的offer。

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