暑期实习基本结束了，校招即将开启。

不同以往的是，当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多，HC 在变少，岗位要求还更高了。提前准备才是完全之策。

最近，我们又陆续整理了很多大厂的面试题，帮助一些球友解惑答疑，分享技术面试中的那些弯弯绕绕。

总结链接如下：

• 《大模型面试宝典》(2024版) 正式发布！

---

Transformer的Softmax函数：用于将原始注意力分数转换为输入标记的概率分布。这种分布将较高的注意力权重分配给更相关的标记，并将较低的权重分配给不太相关的标记。Transformers通过Softmax在生成输出时，使用注意力机制来权衡不同输入标记的重要性。

Softmax的数学原理：对于一个给定的实数向量，它首先计算每一个元素的指数（e的幂），然后每个元素的指数与所有元素指数总和的比值，就形成了softmax函数的输出。这种计算方式不仅使输出值落在0到1之间，还保证了所有输出值的总和为1。

Softmax在Transformer的位置：

在Transformer模型中，Softmax函数主要在两个关键位置被使用：

1. 自注意力机制（Self-Attention Mechanism）：

   （1）自注意力机制是Transformer模型中的核心组件之一，它允许模型处理输入序列中的依赖关系，而不需要考虑序列中元素的顺序。

   （2）在自注意力机制中，模型首先计算输入序列中每个位置（token）与其他所有位置的的相似度分数（也称为注意力分数）。这些分数通常通过点积、缩放点积或其他相似度函数计算得到。

   （3）使用Softmax函数对这些相似度分数进行归一化，生成一个权重分布，该分布表示了在计算当前位置（query）的表示时，应赋予其他位置（keys）多大的关注程度。

   （4）这些权重最终被用来计算加权和，生成当前位置的上下文向量，该向量将作为该位置在后续层中的输入。

2. 输出层（Output Layer）：

   （1）在Transformer的解码器部分，输出层负责根据解码器的状态生成目标序列。

   （2）当进行词汇预测或生成任务时（如机器翻译中的下一个词预测），解码器的最后一层通常会产生一个未经归一化的分数向量（logits），其中每个元素对应于词汇表中一个词的概率。

   （3）Softmax函数被应用于这个分数向量，将其转换为概率分布，其中每个元素表示生成对应词汇的概率。这使得模型可以生成一个分布，并从中选择最可能的词作为预测结果。

Softmax在Transformer的作用：

• 归一化：Softmax函数将原始分数转换为概率分布，确保所有概率之和为1，使得输出结果可以解释为概率。

• 平滑化：通过指数函数，Softmax能够将大的分数差距转换为相对平滑的概率分布，从而避免了“赢家通吃”的情况，即一个分数远大于其他分数时，其他分数几乎被忽略。

• 可解释性：输出的概率分布使得模型预测结果更加直观和可解释，我们可以直接查看模型为每个可能输出分配的概率。

• 稳定性：在训练过程中，Softmax有助于保持梯度的稳定性，因为概率分布的变化通常比原始分数更加平滑。