1. 面试官：请解释多头注意力机制(multi-head attention mechanism)的基本概念和原理。

2. 面试官：对比和解释自注意力机制(self-attention mechanism)与多头注意力机制(multi-head attention mechanism)之间的区别与联系。

3. 面试官：探讨多头注意力机制(multi-head attention mechanism)在自然语言处理中的应用，并描述其优势和局限性。

4. 面试官：如何选择合适的注意力头数(attention heads)，并说明多头注意力机制(multi-head attention mechanism)在不同头数下的表现差异。

5. 面试官：详细解释多头注意力机制(multi-head attention mechanism)中的缩放点积注意力(scaled dot-product attention)算法，包括其数学原理和计算步骤。

6. 面试官：探讨多头注意力机制(multi-head attention mechanism)在Transformer模型中的作用，并解释其对模型性能和效率的影响。

7. 面试官：解释多头注意力机制(multi-head attention mechanism)中的注意力权重矩阵(attention weight matrix)的含义和作用，以及其在模型推断过程中的应用。

8. 面试官：探讨多头注意力机制(multi-head attention mechanism)与序列/图形数据中的关联性，并说明其在不同数据类型上的适用性和局限性。

9. 面试官：阐述多头注意力机制(multi-head attention mechanism)与模型解释性之间的关系，包括如何利用多头注意力机制解释Transformer模型的预测结果。

10. 面试官：除了自注意力机制(self-attention)和多头注意力机制(multi-head attention)外，还有哪些基于注意力机制的模型，以及它们的优势和不足之处？