大模型算法面试Transformer相关问答

👉 Q1：你做过大模型开发，说说Transformer的核心构成是什么？
✅ Transformer核心由编码器和解码器组成，核心是自注意力机制，负责捕捉序列上下文关联，是所有主流大模型的底层架构。
👉 Q2：微调大模型时，会针对Transformer的哪些部分做调整？
✅ 会重点调整Transformer的顶层注意力层和输出层，根据任务场景微调自注意力权重，必要时冻结底层编码器，只训练顶层，平衡模型效果和训练成本。
👉 Q3：Transformer的自注意力机制，和传统RNN相比，核心优势是什么？
✅ 核心优势是并行计算，RNN需逐序列处理，效率低，而自注意力机制可同时捕捉序列中所有位置的关联，无需依赖顺序，既提升训练速度，又能更好捕捉长文本上下文依赖，这也是大模型能处理长序列的关键。
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