1. 面试官：请用简洁的语言解释 Transformer 模型中的自注意力机制是如何工作的？

2. 面试官：Transformer 模型如何处理较长的输入序列？请举例说明。

3. 面试官：在 Transformer 模型中，编码器和解码器分别扮演着什么样的角色？

4. 面试官：详细解释 Transformer 模型中的位置编码是如何实现的？

5. 面试官：Transformer 模型中的残差连接是如何帮助解决梯度消失问题的？

6. 面试官：Transformer 模型的 self-attention 中的 Q、K、V 分别代表什么？

7. 面试官：解释一下 Transformer 模型中的多头注意力机制的优势及原理。

8. 面试官：请说明 Transformer 模型训练中的注意力分布可视化是如何实现的？

9. 面试官：Transformer 模型中的位置编码可以采用哪些不同的方式来实现？请列举并比较。

10. 面试官：如何将 Transformer 模型应用到其他自然语言处理任务中？