1. 面试官：介绍一下Transformer模型的基本原理和结构。

2. 面试官：Transformer模型中的自注意力机制是如何工作的？请以简明的方式解释。

3. 面试官：Transformer模型中的位置编码是如何实现的？为什么需要位置编码？

4. 面试官：介绍一种Transformer的变种模型，并说明其与原始Transformer模型的区别和优势。

5. 面试官：如何在Transformer模型中处理不定长的输入序列？请给出具体的方法和解释。

6. 面试官：Transformer模型中的损失函数是如何设计的？与传统的神经网络模型有何不同？

7. 面试官：Transformer模型中的编码器和解码器是如何协同工作的？请描述它们之间的交互过程。

8. 面试官：Transformer模型在训练过程中如何防止过拟合？有哪些常用的优化技术？

9. 面试官：Transformer模型的并行计算方面有哪些优化策略？请解释其原理和实现方法。

10. 面试官：请说明Transformer模型在实际应用中可能遇到的挑战，并提出解决方案。