面试被问到了：手撕Transformer
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AI/CV重磅干货，第一时间送达
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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：
如果你还没刷面试题？想看最新面经和答案？那得赶紧加入求职群！最新校招、实习、社招、教职信息、大厂面经和企业内推全都有！Amusi 强烈建议大家扫码领券加入2024年求职群（主要面向25届、26届及之后的同学）！
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！
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！星球分享的资料和问答已经超过5000条！
注：因为星球里人蛮多的，所以建议大家匿名提问，防止"隐私泄露"
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群主和嘉宾既有2024届/2025届和往届参与秋招拿到算法Offer，也有已经毕业工作多年的算法研究员/工程师。涵盖Apple、谷歌、Meta、亚马逊、微软、NVIDIA、Uber、IBM、腾讯、阿里巴巴、百度、字节跳动、美团、拼多多、京东、快手、商汤、旷视、滴滴、OPPO、VIVO、华为、小米、大疆、平安科技等上百家企业。
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全体学生和算法工程师/研究员、软件开发程序员，特别是 2024年（即2025届-2026届-2027届）找工作/实习的人群（研一/研二/大二-大四等），也强烈推荐刚入学的学生以及有考虑跳槽的工程师，早点为找工作做准备，锻炼刷题意识和能力。
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深度学习面试宝典是 Amusi 整理的一个AI算法岗面试题库，累计900+个问题与解答。涉及的领域众多，具体如下。同时求职群里每周都会更新很多面经，方便查漏补缺！
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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：
提问交流
如果你在学习、找工作、跳槽、职场、Offer选择等领域遇到问题，都可以在星球里向我提问！我知必答！
资源分享
涵盖刷题指南（LeetCode/剑指Offer）、学习路线、优质AI课程推荐、面试题、面试心得、知识重点分享、实战项目等内容
Offer比较与选择
招聘高峰期（提前批/秋招/春招），几乎每天星球里都会有人来咨询Offer选择性问题，或者转行问题，比如：AAA 和 BBB 哪个公司的Offer更好？
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希望这个群可以让你少走一些弯路
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