1. 面试官：详细解释编码器-解码器架构中编码器的工作原理和功能。

2. 面试官：解释自注意力机制在编码器中的应用，并举例说明其作用。

3. 面试官：分析和比较不同类型的编码器（如RNN、CNN、Transformer）的优缺点和适用场景。

4. 面试官：探讨编码器的注意力机制如何帮助模型理解输入序列的关系和语义。

5. 面试官：针对长序列输入，介绍编码器中的注意力机制是如何解决长期依赖问题的。

6. 面试官：解释位置编码在编码器中的作用和实现方式，并说明其重要性。

7. 面试官：探讨编码器中的残差连接是如何提高模型训练效率的，给出实际案例。

8. 面试官：详细介绍Transformer编码器中的多头自注意力机制的原理和优势。

9. 面试官：分析编码器中的Layer Normalization和Batch Normalization的差异，并说明在Transformer中的应用情况。

10. 面试官：描述编码器中的前馈神经网络（Feedforward Network）的结构和作用，并说明其在Transformer中的位置和作用。