1. 面试官：请解释一下 Transformer 模型的注意力机制是如何工作的？

2. 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？

3. 面试官：在 Transformer 模型中，self-attention 是如何计算的？

4. 面试官：什么是 Transformer 模型的自注意力机制？它有什么优势？

5. 面试官：Transformer 模型中的残差连接是如何实现的？它的作用是什么？

6. 面试官：在 Transformer 模型中，为什么需要多头注意力机制？多头注意力机制的计算过程是怎样的？

7. 面试官：Transformer 模型中的位置编码对序列模型的性能有什么影响？

8. 面试官：解释一下 Transformer 模型中的编码器-解码器结构是怎样的？

9. 面试官：Transformer 模型中的学习率调度是如何实现的？为什么需要学习率调度？

10. 面试官：在 Transformer 模型中，为什么使用残差连接和 Layer Normalization？