推荐算法岗
面试官问了解transformer吗？说了一下其中input到Q K V矩阵的转换，然后进行加权求和，面试官打断说你这是attention，不是transformer。
楼主：我补充说transformer就是attention，而且会有self-attention过程，这个回答哪里不对吗？求教大佬
春城东北王：@楼主 节哀
春城东北王：@楼主 顺便问一下是哪家？
楼主：@春城东北王 求教大佬，是没有get到面试官的问题吗？
狐媚胡梅尔斯：@楼主 我觉得你回答挺对的啊。。。这是哪家
深圳市腾讯计算机系统有限公司员工：self attention 是核心部分，不等价吧
阿里巴巴员工：严格讲你这么说确实不完整，因为除了attention以外transformer还包括两端的encoder和decoder结构。有点像汽车引擎和整车的关系吧，虽然推荐里用的上的主要还是attention机制。
春城东北王：@深圳市腾讯计算机系统有限公司员工 除了self attention和 ffn 还有什么
程序猿.低压锅蒂亚戈：@楼主 你得用官话：采用了注意力机制来替换rnn机制，再加上位置嵌入来对文本建模，因为可以并行训练，所以相较于rnn加快了速度。表达很重要
程序猿.解针：M
楼主：@春城东北王 抱歉，这个不方便透露，担心定位[笑哭]
春城东北王：@阿里巴巴员工 encoder和decoder 不也一样是multihead self attention吗
楼主：@程序猿.低压锅蒂亚戈 嗯嗯，学习了，表达很重要
搜狗员工：[坏笑]
程序猿.曲灵风：@深圳市腾讯计算机系统有限公司员工 还有残差和ln
腾讯员工：这是transformer提出的self-attention，attention从机器翻译开始，到语义匹配再到其他一些标准任务，在transformer之前，KQV都没有成为主流
宋兵甲：U1S1, 面试官这么说倒也没错?
美团员工：m
春城东北王：@程序猿.曲灵风 你赢了
京东员工：你该从block说起
微软中国有限公司员工：@楼主 这面试官水平不太行
百度员工：KQV 不是embeding吗
程序猿.解宝：@楼主 你这说的也不精确吧…transformer怎么就是attention了，按照网络结构，应该有三个子结构吧，此外这里面是self-attention，attention分为好几种呢
游坦之：m
复星云济员工：先谈框架吧，encoder到decoder，然后再是输入position. 接下来就是self attention，细节就是mask和ln,最后谈下解码的过程
京东员工[2]：@楼主 m
程序猿.冯默风：看了评论，大概就是觉得你说的少了
前西安三星电子研究有限公司员工：m
楼主：@程序猿.解宝 和面试官说了，transformer是self-attention。主要面的是推荐算法，推荐一般使用的就是self-attention，所以就没说整体框架
楼主：@程序猿.冯默风 嗯嗯，是这样的
程序猿.冯默风：@楼主 我也遇到过类似的，就讲了核心的一些东西，边边角角没有讲，然后对方就拼命追着问。
楼主：@微软中国有限公司员工 看了大家的评论，再想想当时面试官的反应，我怀疑他当时搜了一下transformer的那个结构图，然后想让我说一下。他可能并不了解transformer的细节
楼主：@微软中国有限公司员工 这是个三面面试官[笑哭]
深圳市腾讯计算机系统有限公司员工：@深圳市腾讯计算机系统有限公司员工 layer norm、 position embedding多着呢
楼主：@程序猿.冯默风 我这边他倒是没细问，说了self-attention以后，就换下个话题了
程序猿.大刷坎特：m
程序猿.岳老三：是我问的？
狐媚胡梅尔斯[2]：m
吴用：m
程序猿.张飞：M
猿辅导员工：@楼主 我觉得吧，Lstm结构的seq2seq也可以加attention，所以\"transformer就是attention\"确实不太精确
蚂蚁金服员工：m
中国邮政储蓄银行员工：m
花荣：兄弟 attention self—attention是机制，transformer是解决机器翻译问题的模型，transformer只是利用attention相关机制做了信息方面的处理，真正要完成翻译任务还有很多其他要素，这俩本身不等价
程序猿.文泰来：@阿里巴巴员工 你这个也是没搞清楚基本概念
阿里巴巴员工：@程序猿.文泰来 那你来说说呗？光挑毛病不说方案可不太厚道。
百度员工[2]：@楼主 太不精准了，给人的感觉就是不熟悉transformer，现在讲transformer大多都是指transformer encoder中的一层，实际上最开始是应该分encoder 和decoder两种。另外transformer 每层都是由两个子层组成的，第一层也是multi self attention，层与层之间，子层与子层之间的残差连接，子层后的ln，位置向量，scale dot这类都很重要。再要细的说还可以了lstm做对比
新浪微博员工：@阿里巴巴员工 我感觉这老哥说的对啊
楼主：@花荣 嗯嗯，推荐里一般主要使用的self-attention这部分
楼主：@百度员工[2] 嗯嗯
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