1. 面试官：如果要将Transformer架构中的Encoder部分进行硬件加速优化，您会采取怎样的方法？请解释硬件加速的原理和优化技术。

2. 面试官：请说明Transformer Encoder中self-attention机制的计算复杂度，并提出可能的方法来降低其计算复杂度。

3. 面试官：通过示意图或伪代码，描述Transformer Encoder中的多头自注意力（multi-head attention）的实现细节。

4. 面试官：在设计Transformer架构时，如何平衡Encoder和Decoder的模型参数量，以实现更好的性能和效率？

5. 面试官：如果要在Transformer Encoder中引入残差连接（residual connection），您会如何设计并解释其作用？

6. 面试官：Transformer Encoder中的位置编码（position encoding）是如何实现的？请说明其数学模型和具体应用。

7. 面试官：请解释Transformer Encoder中的Layer Normalization，并说明其与Batch Normalization的区别与优势。

8. 面试官：Transformer Encoder中的Feed-Forward网络是如何实现的？请说明其结构和参数设计。

9. 面试官：请说明Transformer Encoder中的注意力掩码（attention mask）的作用和具体应用场景。

10. 面试官：如果要在Transformer Encoder中引入增加注意力机制（eg. Gated Attention），您会如何设计并解释其优点和应用情景？