Transformer高频面试题!!
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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:
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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5800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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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:
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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
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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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