Transformer模型是一种基于自注意力机制(self-attention mechanism)的神经网络模型,由Google在2017年提出。它在自然语言处理领域中表现出色,尤其是在机器翻译任务中取得了很好的效果。相比于传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN),Transformer模型可以并行计算,加速了训练过程,同时也避免了RNN中的梯度消失问题。Transformer模型的核心是自注意力机制,它可以在不同位置之间建立关联,从而更好地捕捉长距离依赖关系。Transformer模型的应用范围不仅限于自然语言处理,还可以应用于图像处理、语音识别等领域。

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一只末影酱:分布式锁这个可以用zk,etcd 不用组件的话,直接用数据库唯一索引 算法出KMP的话,能不能让面试官换啊
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✅一面1️⃣时间:1h+自我介绍2️⃣项目介绍:问的很细,过程中不停打断提问算法竞赛项目,整体数据处理流程、模型效果评估方法、心得体会3️⃣八股:简单介绍一下 BERT 和 TransformerAttention 和 self-attention 有什么区别?4️⃣Transformer 的复杂度Bert 用的什么位置编码,为什么要用正弦余弦来做位置编码?还知道其他哪些位置编码?5️⃣除了 bert 还做过哪些模型的微调?为什么现在的大模型大多是 decoder-only 的架构?6️⃣讲一下生成式语言模型的工作机理用过 LoRA 吗?讲一下原理?7️⃣算法题最大子段和跳台阶其他问后续安排和实习时长,以及反问✅二面1️⃣自我介绍2️⃣项目:深挖八股Transformer 结构和 LSTM 的区别和优势,Transformer 怎么体现时序信息?3️⃣Transformer Encoder 和 Decoder 的输入输出和结构BatchNorm 更多用在视觉上,LayerNorm 更多用在语言上,为什么有没 chatGLM,LLaMA 等部署、微调经历?4️⃣有没有了解过大模型加速推理?5️⃣讲一下 Flash Attention?6️⃣算法题先说思路再写代码1、数组中的第K个最大元素2、数组 nums 表示若干个区间的集合,请你合并所有重叠的区间,并返回一个不重叠的区间数组,该数组需恰好覆盖输入中的所有区间。输入: nums =[[1,3],[2,6],[8,10],[15,18]]输出:[[1,6],[8,10],[15,18]]📳对于想求职算法岗的同学,如果想参加高质量项目辅导,提升面试能力,欢迎后台联系。
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