高频面试题：Transformer为什么使用多头注意力机制？
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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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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！
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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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