1. 面试官：请解释一下 Transformer 模型中的自注意力机制是如何工作的？

2. 面试官：在 Transformer 模型中，编码器和解码器的区别是什么？

3. 面试官：如果要对 Transformer 进行加速和优化，你会采取哪些方法？

4. 面试官：如何解决 Transformer 模型在长距离依赖问题上的性能下降？

5. 面试官：请说明一下 Transformer 模型中的位置编码是如何实现的？

6. 面试官：你如何评价 Transformer 模型在自然语言处理任务中的性能？

7. 面试官：请解释一下 Transformer 的多头注意力机制是如何工作的？

8. 面试官：在 Transformer 模型中，位置编码和词向量是如何结合的？

9. 面试官：如果要设计一个新的 Transformer 变体，你会添加什么样的创新？

10. 面试官：在并行化训练中，如何保证多个 GPU 上的 Transformer 模型能够有效地协同工作？