Transformer面试 GavinNLP Transformer101之41-50

41，Transformer如果采用和Inference同样的流程来进行Training，会有什么问题？请至少指出3点问题并说明背后的数学原理
42，为何Transformer的Matrix Dimensions是3D的？请详述每个Dimension大小的改变是如何影响整个Transformer训练过程的？请详述其具体的流程和数学原理
43，请描述只由一个Encoder和Decoder的Transformer使用了Attention的三个地方及其功能
44，请分别描述当进行Training和Inference的时候Masking在Transformer三大不同类型使用Attention机制的地方的具体功能和数学实现
45，请描述Transformer的Training Loss具体工作流程和背后的数学公式
46，请阐述Multi-head Attention机制中通过Linear layer的Matrices计算Query、Key、Value时候进行logical partition和physical partition的异同及背后的数学原理
47，请阐述Transformer中所有能够trainable的操作及其功能
48，请阐述Query、Key、Value在Transformer中具体的功能
49，为什么Transformer中的Attention Score能够衡量不同Words之间Relevance的不同程序呢？请说明背后的物理机制和数学原理
50，Transformer是如何知道什么样的Weights能够使得其更好的表达不同信息部分的不同程度的注意力的？请描述其运行机制和背后的数学假设

星空智能对话机器人的Gavin认为Transformer是拥抱数据不确定性的艺术。

Transformer的架构、训练及推理等都是在Baye

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