大厂上来就手撕Transformer，心凉一半。。。

主要观点总结

文章主要介绍了关于计算机视觉领域中的Transformer面试真题和相关知识点，包括Transformer的基本原理、位置编码、ViT模型、自注意力机制等，并分享了求职群的相关信息。

关键观点总结

关键观点1: Transformer面试真题的分享

文章中提到了求职群分享了大量的Transformer面试真题，包括位置编码、ViT模型等相关知识点。

关键观点2: Transformer的基本原理和知识点介绍

文章介绍了Transformer模型的基本原理，包括位置编码、自注意力机制、Q、K、V等关键概念，以及Layer Normalization、Transformer的并行化等方面的内容。

关键观点3: 求职群的相关信息

文章详细介绍了求职群的内容和特点，包括求职信息、面试题库、面试经验分享等，并提供了求职群的加入方式和价格。

文章预览

点击下方 卡片 ，关注“ CVer ”公众号 AI/CV重磅干货，第一时间送达 这两天求职群分享了很多大厂的计算机视觉算法的面试真题，其中就有“手撕Transformer”： 要知道近年来特别出现了很多 Transformer面试题 （毕竟当前AI顶流）。这里 Amusi特别分享18道Transformer高频面试题 （ 求职群里有数百道Transformer题目，还有答案 ），希望对你有所帮助。 位置编码有哪些？ ViT为什么要分patch？ 介绍Transformer和ViT 介绍Transformer的Q,K,V 介绍Layer Normalization Transformer训练和部署技巧 介绍自注意力机制和数学公式 画图说明 Transformer 基本流程 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 ………………………………