Transformer面试题总结41-45

哈喽！伙伴们，我是小智，你们的AI向导。欢迎来到每日的AI学习时间。今天，我们将一起深入AI的奇妙世界，探索“Transformer面试题总结41-45”，并学会本篇文章中所讲的全部知识点。还是那句话“不必远征未知，只需唤醒你的潜能！”跟着小智的步伐，我们终将学有所成，学以致用，并发现自身的更多可能性。话不多说，现在就让我们开始这场激发潜能的AI学习之旅吧。

Transformer面试题总结41-45：

《Transformer面试题总结》系列教程专为求职者打造，深入解析Transformer的核心原理、架构细节及实际应用。教程涵盖自注意力机制、编码器-解码器结构、位置编码等高频考点，结合经典面试题，提供清晰易懂的解析与实战技巧。无论你是入门小白还是技术达人，都能快速掌握Transformer的核心知识，轻松应对面试挑战，提升求职成功率！

41.请分别描述当进行Training 和Inference 的时候Masking 在Transformer 三大不同类型使用Attention 机制的地方的具体功能和数学实现
答案：
Encoder自注意力机制中的Masking：
功能：在Encoder自注意力机制中，Masking的作用是防止模型在处理序列时关注到当前位置之后的信息，从而保证模型只能看到当前位置及之前的信息，避免信息泄漏。
数学实现：在训练时，通过将要被mask的位置对应的注意力分数设置为负无穷大（例如通过添加一个mask矩阵），使得softmax函数在计算注意力权重时将这些位置的注意力分数置为接近于0的值，从而屏蔽了这些位置的信息。在推理时，由于不需要masking，因此不需要进行特殊处理。

Decoder自注意力机制中的Masking：
功能：在Decoder自注意力机制中，Masking的作用是防止模型在生成输出序列时关注到当前位置之后的信息，从而确保模型只能看到已经生成的部分序列信息。
数学实现：在训练时，类似于Encoder自注意力机制，通过将要被mask的位置对应的注意力分数设置为负无穷大，使得softmax函数在计算注意力权重时将这些位置的注意力分数置为接近于0的值，从而屏蔽了这些位置的信息。在推理时，由于也需要屏蔽未来的信息，因此也需要进行masking，通常会采用一种称为”解码器掩码”（Decoder Mask）的方式来实现，将要被mask的位置设置为负无穷大。

Encoder-Decoder注意力机制中的Masking：
功能：在Encoder-Decoder注意力机制中，Masking的作用是确保Decoder在每个时间步只能关注到Encoder输入序列中已经处理的部分信息，避免未来信息的泄露。
数学实现：在训练时，通过将Decoder的每个时间步的查询与Encoder的所有位置的键进行点积计算，然后将要被mask的位置对应的注意力分数设置为负无穷大，使得softmax函数在计算注意力权重时将这些位置的注意力分数置为接近于0的值，从而屏蔽了未来的信息。在推理时，同样需要使用解码器掩码来确保模型只能关注到已经生成的部分序列信息。

42.请描述Transformer 的Training Loss 具体工作流程和背后的数学公式
答案：
Forward Propagation：
首先，将输入序列通过Encoder模型进行编码，得到编码后的表示。
然后，将编码后的表示作为输入传递给Decoder模型，进行解码。
在Decoder中，通过自注意力机制和Encoder-Decoder注意力机制，生成输出序列的预测结果。

Loss Calculation：
计算模型生成的输出序列与目标序列之间的差异，即计算损失值。
通常使用交叉熵损失函数来衡量模型的预测结果与真实标签之间的差异。

Backward Propagation：
使用反向传播算法计算损失函数对模型参数的梯度。
根据梯度更新模型的参数，以使损失函数最小化。

数学公式如下所示：

43.请阐述Multi-head Attention 机制中通过Linear layer 的Matrices 计算Query、Key、Value 时候进行logical partition 和physical partition 的异同及背后的数学原理
答案：
Logical Partition：
异同：在Logical Partition中，Query、Key、Value矩阵被分割为多个子矩阵，并且每个子矩阵对应于一个head。这意味着每个head的Query、Key、Value矩阵都是从原始矩阵中提取的，而这些子矩阵之间并没有物理上的分离，它们共享同一个大的Linear层矩阵。
数学原理：在计算Query、Key、Value时，将原始的Query、Key、Value矩阵分别乘以被分割的子矩 阵，以实现每个head对应的计算。这样做的好处是减少了计算量，因为只需一次线性变换就可以为所有的head生成相应的Query、Key、Value。

Physical Partition：
异同：在Physical Partition中，Query、Key、Value矩阵不仅被分割成多个子矩阵，而且每个子矩阵都有自己独立的Linear层矩阵。这意味着每个head的Query、Key、Value矩阵都有自己独立的Linear层参数。
数学原理：在计算Query、Key、Value时，对于每个head，使用独立的Linear层参数对原始的Query、Key、Value矩阵进行线性变换。这样做的好处是每个head的计算都是独立的，可以并行进行，提高了计算效率和模型的可扩展性。

44.请阐述Transformer 中所有能够trainable 的操作及其功能词嵌入层（Embedding Layer）：
答案：
功能：将输入序列中的每个单词或token映射到一个高维向量表示，以便模型能够理解和处理文本数据。
参数：词嵌入矩阵，每一行对应于一个单词或token的向量表示。

位置编码（Positional Encoding）：
功能：将序列中每个位置的位置信息编码成向量，以帮助模型理解序列的顺序关系。
参数：位置编码矩阵，用于表示不同位置的位置编码向量。Encoder和Decoder的多头注意力层（Multi-Head Attention）：
功能：用于计算Query、Key和Value之间的注意力权重，并将Value加权求和以生成输出表示。
参数：Query、Key、Value的线性变换矩阵，用于将输入映射到多个注意力头上，以及最后的输出线性变换矩阵。

前馈神经网络（Feedforward Neural Network）：
功能：对注意力层的输出进行非线性变换，以提高模型的表示能力。
参数：前馈神经网络的两个线性变换矩阵和激活函数的参数。

Layer Normalization：
功能：对每一层的输出进行归一化，以减少内部协变量偏移，加速模型训练。
参数：归一化的缩放参数和偏置参数。

输出层的线性变换：
功能：将模型的输出表示映射到目标词汇的概率分布上。
参数：输出层的线性变换矩阵和Softmax函数的参数。

45.请阐述Query、Key、Value 在Transformer 中具体的功能
答案：
Query（查询）：
Query是用于计算注意力分布的向量，它表示当前位置或当前时间步的输入向量。在自注意力机制中，Query来自于输入序列的每个位置的表示。
Query向量与Key向量进行点积运算，以计算注意力分布中每个位置的权重。
在Transformer中，Query向量通常是通过将输入序列的表示与Query矩阵相乘获得的，Query矩阵是由线性变换层学习得到的。

Key（键）：
Key用于描述与Query相关的信息，它是用于计算注意力分布的向量，通常与Query具有相同的维度。Key向量与Query向量进行点乘运算，以计算注意力分布中每个位置的权重。
在Transformer中，Key向量通常也是通过将输入序列的表示与Key矩阵相乘获得的，Key矩阵同样是由线性变换层学习得到的。

Value（值）：
Value是用于计算加权和的向量，它表示每个位置或每个时间步的输入向量的信息。
Value向量与注意力分布中的权重相乘，然后对结果进行加权求和，得到最终的注意力机制输出。在Transformer中，Value向量同样是通过将输入序列的表示与Value矩阵相乘获得的，Value矩阵同样由线性变换层学习得到。

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