1. 面试官：如何使用自注意力机制来训练一个Transformer模型？

2. 面试官：解释Transformer模型中的位置编码是如何工作的。

3. 面试官：如果你需要训练一个大规模的Transformer模型，你将如何处理模型训练过程中的内存问题？

4. 面试官：描述一种创新的方法，用于改进Transformer模型在长序列任务上的性能。

5. 面试官：有哪些方法和技巧可以加速Transformer模型的推理过程？

6. 面试官：在Transformer模型中，当处理非常长的序列时，如何解决梯度消失和爆炸的问题？

7. 面试官：对于输入序列中的稀疏特征，你会如何处理它们以适应Transformer模型的训练？

8. 面试官：如何对Transformer模型进行可解释性分析？

9. 面试官：探讨一种创新的方法，用于在Transformer模型中引入先验知识以改进模型的表现。

10. 面试官：讨论一种可行的方法，用于在Transformer模型中增强对不平衡数据的处理能力。