Transformer 面试题及详细答案120道（111-120）-- 综合与拓展

《前后端面试题》专栏集合了前后端各个知识模块的面试题，包括html，javascript，css，vue，react，java，Openlayers，leaflet，cesium，mapboxGL，threejs，nodejs，mangoDB，SQL，Linux… 。

前后端面试题-专栏总目录

一、本文面试题目录

111. 对比Transformer与BERT、GPT的适用场景，说明各自的优缺点。

原理说明

Transformer是基础架构，而BERT、GPT是基于Transformer的具体模型变体，适用场景和特性如下：

模型	核心结构	适用场景	优点	缺点
Transformer	Encoder-Decoder	机器翻译、文本摘要（Seq2Seq任务）	兼顾双向上下文与生成能力，并行计算效率高	结构复杂，训练成本高
BERT	仅Encoder（双向）	文本分类、NER、问答（理解任务）	强双向上下文理解，微调效果好	无生成能力，长序列处理效率低
GPT	仅Decoder（单向）	文本生成、对话、续写（生成任务）	自回归生成流畅，零样本泛能力强	双向上下文理解弱，推理速度慢

示例代码（任务适配性对比）

from transformers import pipeline# 1. BERT适合文本分类（理解任务）
classifier = pipeline("text-classification", model="bert-base-uncased-finetuned-sst-2-english")
print(classifier("This movie is great!"))  # 输出情感分类结果# 2. GPT用于文本生成（生成任务）
generator = pipeline("text-generation", model="gpt2")
print(generator("The future of AI is", max_length=50))  # 生成续写文本# 3. Transformer（T5）用于翻译（Seq2Seq任务）
translator = pipeline("translation", model="t5-small", src_lang="en", tgt_lang="fr")
print(translator("Hello world"))  # 输出法语翻译结果

112. 为什么Transformer在NLP领域几乎取代了RNN，但在语音处理中仍与RNN共存？

原理说明

• NLP中Transformer取代RNN的原因：

  • 自注意力机制可直接建模长距离依赖，解决RNN的梯度消失问题。
  • 并行计算能力远超RNN，适合处理大规模文本数据。
  • 预训练+微调模式在NLP任务中表现卓越。

• 语音处理中两者共存的原因：

  • 语音数据的时序连续性更强（如语调、节奏依赖相邻帧），RNN的循环结构更自然适配。
  • 语音序列通常极长（如10分钟语音含百万级帧），Transformer的(O(L^2))复杂度成本过高。
  • RNN（如LSTM）在低延迟场景（如实时语音识别）更高效，无需等待完整序列。
  • 混合模型（如Transformer+RNN）结合两者优势（如用RNN处理局部时序，Transformer捕捉全局依赖）。

示例（语音处理混合模型示意）

import torch
import torch.nn as nnclass SpeechModel(nn.Module):def __init__(self, input_dim, hidden_dim, num_classes):super().__init__()# RNN处理局部时序特征self.rnn = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, num_layers=2, bidirectional=True)# Transformer捕捉全局依赖self.transformer = nn.TransformerEncoder(nn.TransformerEncoderLayer(d_model=hidden_dim*2, nhead=4),num_layers=2)self.fc = nn.Linear(hidden_dim*2, num_classes)def forward(self, x):# x: (seq_len, batch, input_dim)rnn_out, _ = self.rnn(x)  # (seq_len, batch, hidden_dim*2)transformer_out = self.transformer(rnn_out.permute(1, 0, 2))  # (batch, seq_len, hidden_dim*2)return self.fc(transformer_out.mean(dim=1))  # 分类输出

113. 请设计一个基于Transformer的多模态情感分析模型（输入文本+图像）。

原理说明

多模态情感分析需融合文本语义与图像视觉特征，模型设计核心：

1. 模态特征提取：文本用BERT提取语义特征，图像用CNN（如ResNet）提取视觉特征。
2. 跨模态注意力：用Transformer的自注意力机制建模文本token与图像区域的关联（如“开心”文本与笑脸图像区域的匹配）。
3. 融合分类：将融合特征输入分类头，预测情感标签（如积极、消极、中性）。

示例代码

import torch
import torch.nn as nn
from transformers import BertModel, BertTokenizer
from torchvision.models import resnet50class MultimodalTransformer(nn.Module):def __init__(self, num_classes=3):super().__init__()# 文本特征提取self.text_encoder = BertModel.from_pretrained("bert-base-uncased")self.text_proj = nn.Linear(768, 512)  # 投影到512维# 图像特征提取self.img_encoder = resnet50(pretrained=True)self.img_encoder.fc = nn.Identity()  # 移除分类头self.img_proj = nn.Linear(2048, 512)  # 投影到512维# 跨模态Transformerself.transformer = nn.TransformerEncoder(nn.TransformerEncoderLayer(d_model=512, nhead=8, batch_first=True),num_layers=2)# 分类头self.classifier = nn.Linear(512, num_classes)def forward(self, text_inputs, images):# 文本特征: (batch, seq_len, 768) → (batch, seq_len, 512)text_feat = self.text_encoder(**text_inputs).last_hidden_statetext_feat = self.text_proj(text_feat)# 图像特征: (batch, 3, H, W) → (batch, 1, 512)（假设单幅图像）img_feat = self.img_encoder(images)  # (batch, 2048)img_feat = self.img_proj(img_feat).unsqueeze(1)  # (batch, 1, 512)# 融合特征: 文本token + 图像特征（拼接）fused_feat = torch.cat([text_feat, img_feat], dim=1)  # (batch, seq_len+1, 512)# Transformer编码跨模态依赖trans_out = self.transformer(fused_feat)  # (batch, seq_len+1, 512)# 全局池化后分类global_feat = trans_out.mean(dim=1)  # (batch, 512)return self.classifier(global_feat)# 测试模型
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
text = "I love this beautiful sunset!"
text_inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
images = torch.randn(1, 3, 224, 224)  # 随机图像张量
model = MultimodalTransformer()
outputs = model(text_inputs, images)
print(f"情感预测概率: {torch.softmax(outputs, dim=1)}")

114. 如何将Transformer应用于时间序列预测任务（如股票价格、气象数据）？

原理说明

Transformer应用于时间序列预测需适配其序列特性：
1.** 输入表示 ：将时间步特征（如价格、温度）作为token，添加时间戳编码（替代位置编码）。
2. 注意力机制 ：用自注意力捕捉时间步间的依赖（如昨日与今日价格的关联）。
3. 解码器设计**：采用Seq2Seq结构，Encoder编码历史序列，Decoder生成未来序列（如预测未来7天温度）。

示例代码（股票价格预测）

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as npclass TimeSeriesTransformer(nn.Module):def __init__(self, input_dim, hidden_dim, num_layers, num_heads, pred_len):super().__init__()self.pred_len = pred_len# 输入投影（将特征维度映射到hidden_dim）self.input_proj = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)# 时间编码（替代位置编码）self.time_encoding = nn.Embedding(1000, hidden_dim)  # 假设最大时间步1000# Encoder-Decoderself.encoder = nn.TransformerEncoder(nn.TransformerEncoderLayer(d_model=hidden_dim, nhead=num_heads, batch_first=True),num_layers=num_layers)self.decoder = nn.TransformerDecoder(nn.TransformerDecoderLayer(d_model=hidden_dim, nhead=num_heads, batch_first=True),num_layers=num_layers)# 输出层（预测未来值）self.output_proj = nn.Linear(hidden_dim, input_dim)def forward(self, history):# history: (batch, hist_len, input_dim)batch_size, hist_len, input_dim = history.shape# 输入投影 + 时间编码hist_feat = self.input_proj(history)  # (batch, hist_len, hidden_dim)time_ids = torch.arange(hist_len, device=history.device).unsqueeze(0).repeat(batch_size, 1)hist_feat += self.time_encoding(time_ids)  # 加时间编码# Encoder编码历史enc_out = self.encoder(hist_feat)  # (batch, hist_len, hidden_dim)# Decoder输入：目标时间步的初始值（用历史最后一步初始化）dec_input = torch.zeros(batch_size, self.pred_len, hidden_dim, device=history.device)dec_input[:, 0] = hist_feat[:, -1]  # 用历史最后一步初始化# Decoder生成未来序列dec_time_ids = torch.arange(hist_len, hist_len + self.pred_len, device=history.device).unsqueeze(0).repeat(batch_size, 1)dec_input += self.time_encoding(dec_time_ids)dec_out = self.decoder(dec_input, enc_out)  # (batch, pred_len, hidden_dim)# 预测未来值pred = self.output_proj(dec_out)  # (batch, pred_len, input_dim)return pred# 测试：预测未来3天股票价格
hist_len = 10  # 历史10天
pred_len = 3   # 预测未来3天
model = TimeSeriesTransformer(input_dim=1, hidden_dim=64, num_layers=2, num_heads=2, pred_len=pred_len)
history = torch.tensor(np.random.randn(2, hist_len, 1), dtype=torch.float32)  # 2个样本
pred = model(history)
print(f"预测形状: {pred.shape}")  # (2, 3, 1)

115. 分析Transformer在小样本学习（Few-Shot Learning）中的表现及改进方向。

原理说明

-** 小样本学习表现 **：

• 优势：预训练Transformer（如GPT、T5）通过大规模语料学习到通用模式，在小样本任务（如用5个样本微调分类器）中表现优于传统模型。
• 局限：当样本极少（如1-shot）时，性能显著下降，易受噪声样本影响；模型倾向于记忆训练分布，泛化到新类别能力弱。

-** 改进方向 ：
1. 提示学习（Prompt Learning）：将任务转化为完形填空（如“这是一个[类别]”），用自然语言提示激活预训练知识。
2. 元学习结合**：通过元训练（Meta-Training）学习“学习策略”，快速适配新任务（如模型学会如何从少量样本中提取关键特征）。
3.** 数据增强**：对小样本进行多样化变换（如文本同义词替换、图像旋转），扩充有效数据量。
4.** 模型正则化**：加强Dropout、权重衰减，或使用知识蒸馏限制模型复杂度，避免过拟合。

示例代码（提示学习用于小样本分类）

from transformers import pipeline# 小样本数据（2个积极，2个消极）
few_shot_examples = [("The movie was fantastic!", "positive"),("I loved every moment.", "positive"),("Terrible experience, never again.", "negative"),("Waste of time and money.", "negative")
]# 构建提示模板
prompt = "Classify the sentence as positive or negative.\n"
for text, label in few_shot_examples:prompt += f"Sentence: {text}\nLabel: {label}\n"
prompt += "Sentence: {}\nLabel:"# 使用GPT-2进行零样本分类（小样本提示）
classifier = pipeline("text-generation", model="gpt2")
def classify(text):input_text = prompt.format(text)output = classifier(input_text, max_length=len(input_text)+10, num_return_sequences=1)return output[0]["generated_text"].split("Label:")[-1].strip()# 测试
print(classify("Amazing film, highly recommended!"))  # 输出：positive
print(classify("Awful, I left early."))               # 输出：negative

116. 什么是“Prompt Tuning”？它与传统微调相比有何优势？

原理说明

Prompt Tuning 是一种轻量级微调方法，通过在输入中添加可学习的提示向量（Prompt Vectors），而非微调模型全部参数，来适配下游任务。

• 与传统微调的对比：

  维度	传统微调（Full Fine-tuning）	Prompt Tuning
  参数更新	微调所有模型参数（如BERT的110M参数）	仅更新提示向量（通常<1M参数）
  存储成本	高（每个任务需存储完整模型）	极低（仅存储提示向量）
  多任务能力	差（任务间参数冲突）	强（多个提示向量可共享基础模型）
  小样本表现	易过拟合	更稳健（依赖预训练知识）
  计算效率	低（需更新全部参数）	高（仅优化少量参数）

• 适用场景：多任务学习、资源受限场景、小样本任务。

示例代码（Prompt Tuning实现）

import torch
import torch.nn as nn
from transformers import BertModel, BertTokenizerclass PromptTuningModel(nn.Module):def __init__(self, base_model_name, num_labels, prompt_length=10):super().__init__()self.base_model = BertModel.from_pretrained(base_model_name)self.num_labels = num_labels# 可学习的提示向量（形状：(prompt_length, hidden_dim)）self.prompt_vectors = nn.Parameter(torch.randn(prompt_length, self.base_model.config.hidden_size))# 分类头self.classifier = nn.Linear(self.base_model.config.hidden_size, num_labels)def forward(self, input_ids, attention_mask):batch_size = input_ids.shape[0]# 复制提示向量到批次维度：(batch, prompt_length, hidden_dim)prompts = self.prompt_vectors.unsqueeze(0).repeat(batch_size, 1, 1)# 编码原始输入：(batch, seq_len, hidden_dim)input_feat = self.base_model(input_ids, attention_mask=attention_mask).last_hidden_state# 拼接提示向量与输入特征fused_feat = torch.cat([prompts, input_feat], dim=1)  # (batch, prompt_len+seq_len, hidden_dim)# 用[CLS] token或平均池化做分类cls_feat = fused_feat.mean(dim=1)  # 简单平均return self.classifier(cls_feat)# 初始化模型（仅提示向量可训练）
model = PromptTuningModel("bert-base-uncased", num_labels=2)
# 冻结基础模型参数
for param in model.base_model.parameters():param.requires_grad = False
# 仅优化提示向量和分类头
optimizer = torch.optim.Adam([model.prompt_vectors, model.classifier.parameters()], lr=1e-4)

117. Transformer模型的“涌现能力（Emergent Abilities）”指什么？举例说明。

原理说明

涌现能力指当Transformer模型规模（参数量）超过某阈值后，突然展现出的、小模型不具备的复杂能力。这些能力无法通过小模型的性能线性外推获得，而是随规模增长“质变”产生。

• 典型例子：

  1. 零样本任务迁移：GPT-3（1750亿参数）可通过自然语言指令（如“将法语翻译成英语”）完成未训练过的任务，而小模型（如1.3B参数）几乎无法做到。
  2. 思维链推理（Chain-of-Thought）：大模型（如PaLM 540B）能通过分步推理解决数学问题（如“甲有5个苹果，乙比甲多3个，总共多少？”），小模型直接给出错误答案。
  3. 对抗鲁棒性提升：超大模型对简单对抗样本（如拼写错误）的容忍度显著提高，小模型易被干扰。

• 原因：大模型可学习更精细的模式和抽象知识，能组合基础能力解决复杂任务，而小模型容量有限，仅能拟合表面规律。

118. 探讨Transformer在可解释性（Interpretability）方面的挑战。

原理说明

Transformer的可解释性指理解模型决策依据的能力，核心挑战包括：

1. 注意力权重的误导性：

   • 高注意力权重不一定对应语义关联（如模型可能因数据偏见关注无关词）。
   • 不同注意力头的功能重叠，难以单独解读某一头的作用。

2. 深度黑箱特性：

   • 数十亿参数的模型（如GPT-4）的决策路径难以追踪，中间层特征缺乏直观含义。
   • 预训练与微调的知识传递机制不透明，无法解释“模型为何学到某规律”。

3. 任务依赖性：

   • 解释方法（如注意力可视化）在简单任务（如情感分析）中有效，但在复杂任务（如逻辑推理）中难以关联决策链。

4. 缺乏标准评估：

   • 无统一指标衡量解释的准确性（如“解释是否真的反映模型内部逻辑”）。

• 改进方向：开发结构化注意力分析工具、因果推断方法分离真正影响决策的特征、设计可解释的注意力机制（如稀疏注意力）。

119. 如何利用Transformer实现零样本（Zero-Shot）任务迁移？

原理说明

零样本任务迁移指模型在未见过的任务上直接表现良好，Transformer通过以下机制实现：

1. 通用语义表示：预训练Transformer（如T5、GPT）学习到跨任务的通用语言规律（如语法、逻辑、常识），可迁移到新任务。
2. 任务指令（Instruction）：用自然语言描述新任务（如“判断句子是否包含动物名称”），模型通过理解指令调用相关知识。
3. 格式统一：将所有任务转化为统一格式（如“输入→输出”的文本生成），使模型无需修改结构即可适配。

示例代码（用T5实现零样本文本分类）

from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration# 加载T5模型（预训练时已学习多种任务格式）
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("t5-base")
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("t5-base")def zero_shot_classify(text, labels, task_desc="Classify the text into one of the following categories:"):# 构建任务指令input_text = f"{task_desc} {', '.join(labels)}. Text: {text} Label:"input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")# 生成预测标签outputs = model.generate(input_ids, max_length=50)return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)# 零样本分类（未训练过的"情绪"分类任务）
text = "I'm so excited about the upcoming trip!"
labels = ["happy", "sad", "angry"]
print(zero_shot_classify(text, labels))  # 输出：happy

120. 总结Transformer对深度学习领域的影响，以及它的局限性。

原理说明

Transformer自2017年提出以来，彻底改变了深度学习的发展格局，但其固有的设计缺陷也限制了进一步应用。

对深度学习领域的影响

1. 范式革新：从“任务专属设计”到“通用架构”

   • 打破了NLP领域RNN/LSTM的垄断，通过自注意力机制实现并行计算，成为序列建模的通用框架。
   • 扩展至计算机视觉（如ViT将图像分割为patch序列）、语音处理（如AST处理音频频谱）、蛋白质结构预测（如AlphaFold）等领域，推动“跨模态统一架构”的发展。

2. 预训练革命：催生大模型时代

   • 奠定“预训练+微调”模式的基础：通过大规模无标注数据预训练（如BERT、GPT系列），仅需少量标注数据微调即可适配下游任务，大幅降低任务落地门槛。
   • 推动模型规模爆炸式增长（从千万级到万亿级参数），并发现“涌现能力”（如零样本推理、思维链），拓展了AI的能力边界。

3. 工程与理论突破

   • 促进分布式训练、混合精度计算、模型压缩等技术的进步，使超大规模模型训练成为可能。
   • 启发对注意力机制、长距离依赖建模等问题的深入研究，推动深度学习理论的发展。

局限性

1. 计算效率瓶颈

   • 自注意力机制的时间复杂度为(O(L^2))（(L)为序列长度），长序列（如10k+ token）处理时计算成本激增，难以应用于实时场景（如实时语音翻译）。

2. 资源消耗巨大

   • 训练千亿参数模型需数万GPU小时，能耗和成本极高（如训练一次GPT-3的成本超百万美元），且小机构难以参与，加剧技术垄断。

3. 可解释性差

   • 注意力权重无法完全反映语义关联（存在“虚假注意力”），深层网络的决策逻辑黑箱化，难以应用于医疗、法律等高风险领域。

4. 数据依赖与偏见

   • 性能高度依赖大规模高质量数据，在低资源语言、小样本场景中表现不佳。
   • 易学习训练数据中的社会偏见（如性别、种族刻板印象），生成有害内容。

5. 缺乏真正的推理能力

   • 本质是基于统计模式的拟合，缺乏因果推理能力，面对逻辑复杂或对抗性输入时容易失效。

示例（Transformer与传统模型的效率对比）

import time
import torch
from transformers import BertModel, LSTM# 对比Transformer与LSTM的长序列处理时间
seq_len = 1024
batch_size = 16
hidden_dim = 768# Transformer（BERT-base）
bert = BertModel.from_pretrained("bert-base-uncased").cuda()
inputs_bert = torch.randint(0, 10000, (batch_size, seq_len)).cuda()
start = time.time()
with torch.no_grad():bert(inputs_bert)
print(f"Transformer处理时间: {time.time() - start:.4f}秒")  # 约0.1-0.3秒（GPU）# LSTM（同维度）
lstm = LSTM(input_size=768, hidden_size=hidden_dim//2, num_layers=12, bidirectional=True).cuda()
inputs_lstm = torch.randn(batch_size, seq_len, hidden_dim).cuda()
start = time.time()
with torch.no_grad():lstm(inputs_lstm)
print(f"LSTM处理时间: {time.time() - start:.4f}秒")  # 约0.05-0.1秒（GPU，长序列下优势更明显）

结论：Transformer重塑了深度学习的发展路径，但效率、资源和可解释性等问题仍需突破，未来可能通过稀疏注意力、动态网络等技术实现优化。

二、120道Transformer面试题目录列表

文章序号	Transformer 120道
1	Transformer面试题及详细答案120道（01-10）
2	Transformer面试题及详细答案120道（11-20）
3	Transformer面试题及详细答案120道（21-30）
4	Transformer面试题及详细答案120道（31-40）
5	Transformer面试题及详细答案120道（41-50）
6	Transformer面试题及详细答案120道（51-60）
7	Transformer面试题及详细答案120道（61-70）
8	Transformer面试题及详细答案120道（71-80）
9	Transformer面试题及详细答案120道（81-90）
10	Transformer面试题及详细答案120道（91-100）
11	Transformer面试题及详细答案120道（101-110）
12	Transformer面试题及详细答案120道（111-120）