2025年Transformer模型應(yīng)用編程程序員編程能力考核試卷一、單項(xiàng)選擇題（每題1分，共30題）1.Transformer模型的核心組件是？A.決策樹B.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.自注意力機(jī)制D.卷積層2.下列哪個(gè)不是Transformer模型的優(yōu)勢(shì)？A.并行計(jì)算能力B.長(zhǎng)距離依賴建模C.局部感知能力D.參數(shù)效率3.在Transformer模型中，PositionalEncoding的作用是？A.增加模型參數(shù)B.提供序列位置信息C.提高模型訓(xùn)練速度D.減少計(jì)算復(fù)雜度4.下列哪個(gè)不是常見的Transformer變體？A.BERTB.GPT-3C.LSTMD.T55.Transformer模型中的多頭注意力機(jī)制主要解決什么問題？A.過擬合問題B.數(shù)據(jù)稀疏問題C.缺失上下文問題D.計(jì)算效率問題6.在自然語言處理中，Transformer模型常用于？A.圖像識(shí)別B.語音識(shí)別C.文本生成D.時(shí)間序列預(yù)測(cè)7.Transformer模型的訓(xùn)練過程中，通常使用哪種優(yōu)化器？A.SGDB.AdamC.RMSpropD.Adagrad8.下列哪個(gè)不是Transformer模型的常見損失函數(shù)？A.交叉熵?fù)p失B.均方誤差損失C.Hinge損失D.KL散度損失9.在Transformer模型中，Encoder和Decoder的主要區(qū)別是什么？A.Encoder不使用注意力機(jī)制B.Decoder不使用位置編碼C.Encoder只用于編碼，Decoder只用于解碼D.Encoder和Decoder結(jié)構(gòu)完全不同10.Transformer模型中的LayerNormalization作用是？A.增加模型參數(shù)B.提高模型訓(xùn)練穩(wěn)定性C.減少計(jì)算復(fù)雜度D.提供序列位置信息11.在Transformer模型中，F(xiàn)eedForwardNetwork的作用是？A.增加模型參數(shù)B.提高模型訓(xùn)練速度C.提供序列位置信息D.增強(qiáng)特征提取能力12.下列哪個(gè)不是Transformer模型的常見應(yīng)用場(chǎng)景？A.機(jī)器翻譯B.文本摘要C.情感分析D.圖像分類13.在Transformer模型中，MaskedAttention的作用是？A.防止模型看到未來信息B.提高模型參數(shù)效率C.增加模型計(jì)算復(fù)雜度D.提供序列位置信息14.Transformer模型中的ResidualConnection作用是？A.增加模型參數(shù)B.提高模型訓(xùn)練穩(wěn)定性C.減少計(jì)算復(fù)雜度D.提供序列位置信息15.在Transformer模型中，Position-wiseFeedForwardNetwork的作用是？A.增加模型參數(shù)B.提高模型訓(xùn)練速度C.提供序列位置信息D.增強(qiáng)特征提取能力16.下列哪個(gè)不是Transformer模型的常見參數(shù)？A.d_modelB.num_headsC.num_layersD.dropout_rate17.在Transformer模型中，AttentionMask的作用是？A.防止模型看到未來信息B.提高模型參數(shù)效率C.增加模型計(jì)算復(fù)雜度D.提供序列位置信息18.Transformer模型中的ScaleDotProductAttention計(jì)算公式涉及？A.Softmax函數(shù)B.ReLU函數(shù)C.Sigmoid函數(shù)D.Tanh函數(shù)19.在Transformer模型中，EncoderLayer包含哪些組件？A.Multi-HeadAttention、Position-wiseFeedForwardNetwork、LayerNormalization、DropoutB.ConvolutionLayer、RecurrentLayer、PoolingLayerC.DecisionTree、RandomForestD.Noneoftheabove20.Transformer模型中的DecoderLayer包含哪些組件？A.Multi-HeadAttention、Position-wiseFeedForwardNetwork、LayerNormalization、DropoutB.ConvolutionLayer、RecurrentLayer、PoolingLayerC.DecisionTree、RandomForestD.Noneoftheabove21.在Transformer模型中，Cross-Attention的作用是？A.在Encoder和Decoder之間傳遞信息B.提高模型參數(shù)效率C.增加模型計(jì)算復(fù)雜度D.提供序列位置信息22.Transformer模型中的TokenEmbedding作用是？A.將輸入序列轉(zhuǎn)換為稠密向量B.提供序列位置信息C.增加模型參數(shù)D.提高模型訓(xùn)練速度23.在Transformer模型中，SegmentMask的作用是？A.防止模型看到不同段的信息B.提高模型參數(shù)效率C.增加模型計(jì)算復(fù)雜度D.提供序列位置信息24.Transformer模型中的LayerNormalization計(jì)算公式涉及？A.Softmax函數(shù)B.ReLU函數(shù)C.Sigmoid函數(shù)D.BatchNormalization25.在Transformer模型中，Dropout的作用是？A.防止模型過擬合B.提高模型參數(shù)效率C.增加模型計(jì)算復(fù)雜度D.提供序列位置信息26.Transformer模型中的PositionalEncoding計(jì)算公式涉及？A.Sinusoidal函數(shù)B.Cosine函數(shù)C.Softmax函數(shù)D.ReLU函數(shù)27.在Transformer模型中，OutputProjectionLayer作用是？A.將Encoder輸出轉(zhuǎn)換為Decoder輸入B.將Decoder輸出轉(zhuǎn)換為最終輸出C.增加模型參數(shù)D.提高模型訓(xùn)練速度28.Transformer模型中的PaddingMask的作用是？A.防止模型看到填充位置的信息B.提高模型參數(shù)效率C.增加模型計(jì)算復(fù)雜度D.提供序列位置信息29.在Transformer模型中，Look-AheadMask的作用是？A.防止模型看到未來位置的信息B.提高模型參數(shù)效率C.增加模型計(jì)算復(fù)雜度D.提供序列位置信息30.Transformer模型中的Quantization作用是？A.增加模型參數(shù)B.提高模型推理速度C.減少模型計(jì)算復(fù)雜度D.提供序列位置信息二、多項(xiàng)選擇題（每題2分，共20題）1.Transformer模型的優(yōu)勢(shì)包括？A.并行計(jì)算能力B.長(zhǎng)距離依賴建模C.局部感知能力D.參數(shù)效率2.在Transformer模型中，常見的組件包括？A.Multi-HeadAttentionB.Position-wiseFeedForwardNetworkC.LayerNormalizationD.Dropout3.Transformer模型在自然語言處理中的應(yīng)用包括？A.機(jī)器翻譯B.文本摘要C.情感分析D.圖像分類4.在Transformer模型中，常見的優(yōu)化器包括？A.SGDB.AdamC.RMSpropD.Adagrad5.Transformer模型的訓(xùn)練過程中，常見的損失函數(shù)包括？A.交叉熵?fù)p失B.均方誤差損失C.Hinge損失D.KL散度損失6.在Transformer模型中，Encoder和Decoder的主要區(qū)別包括？A.Encoder不使用注意力機(jī)制B.Decoder不使用位置編碼C.Encoder只用于編碼，Decoder只用于解碼D.Encoder和Decoder結(jié)構(gòu)完全不同7.Transformer模型中的LayerNormalization作用包括？A.增加模型參數(shù)B.提高模型訓(xùn)練穩(wěn)定性C.減少計(jì)算復(fù)雜度D.提供序列位置信息8.在Transformer模型中，Position-wiseFeedForwardNetwork作用包括？A.增加模型參數(shù)B.提高模型訓(xùn)練速度C.提供序列位置信息D.增強(qiáng)特征提取能力9.Transformer模型中的常見參數(shù)包括？A.d_modelB.num_headsC.num_layersD.dropout_rate10.在Transformer模型中，常見的Mask類型包括？A.AttentionMaskB.PaddingMaskC.Look-AheadMaskD.SegmentMask三、判斷題（每題1分，共20題）1.Transformer模型是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種變體。2.Transformer模型可以并行計(jì)算，因此訓(xùn)練速度更快。3.PositionalEncoding在Transformer模型中提供序列位置信息。4.BERT是Transformer模型的一種變體。5.Transformer模型中的多頭注意力機(jī)制可以提高模型參數(shù)效率。6.Transformer模型在自然語言處理中的應(yīng)用非常廣泛。7.Transformer模型的訓(xùn)練過程中，通常使用Adam優(yōu)化器。8.Transformer模型的常見損失函數(shù)是交叉熵?fù)p失。9.Encoder和Decoder在Transformer模型中結(jié)構(gòu)完全不同。10.LayerNormalization可以提高模型訓(xùn)練穩(wěn)定性。11.Position-wiseFeedForwardNetwork增強(qiáng)特征提取能力。12.Transformer模型中的常見參數(shù)是d_model。13.AttentionMask防止模型看到未來位置的信息。14.PaddingMask防止模型看到填充位置的信息。15.Look-AheadMask防止模型看到未來段的信息。16.SegmentMask防止模型看到不同段的信息。