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Transformer 在文本生成中的应用
1. 面试官:请解释一下 Transformer 模型中的自注意力机制,并说明其在文本生成中的作用。
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2. 面试官:Transformer 模型中的位置编码是如何工作的?它是如何帮助模型处理输入序列中的位置信息的?
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3. 面试官:在文本生成任务中,Transformer 模型是如何处理长文本序列的?请说明 Transformer 中的解码器是如何生成输出的。
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4. 面试官:请解释一下 Transformer 中的多头注意力机制,并说明其对文本生成任务的重要性。
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5. 面试官:如何使用 Transformer 模型进行文本生成中的条件生成?请列举一些应用场景并解释其实现方式。
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6. 面试官:Transformer 模型中的残差连接是如何影响文本生成任务的?请说明其对模型训练和生成的影响。
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7. 面试官:Transformer 模型如何处理文本生成中的语言风格和情感表达?请解释其实现方式并举例说明。
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8. 面试官:Transformer 模型如何应对文本生成中的稀疏问题?请说明其应对稀疏性的方法及其效果。
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9. 面试官:在文本生成任务中,Transformer 模型如何平衡生成文本的多样性和一致性?请说明其挑战和解决方案。
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10. 面试官:谈谈 Transformer 模型在文本生成任务中的未来研究方向和发展趋势。
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