10 颗豆豆
1. 判断题
30 秒
在注意力机制中，查询（Query）、键（Key）和值（Value）是直接从输入序列中取出的。
对
错
2. 判断题
30 秒
多头注意力机制通过多个并行的注意力头，可以捕获不同类型的注意力关系。
对
错
3. 判断题
30 秒
在Transformer的编码器中，每一层的多头注意力模块需要应用mask。
对
错
4. 判断题
30 秒
位置编码的作用是为模型提供序列中元素的位置信息，以便模型能够区分不同位置的重要性。
对
错
5. 判断题
30 秒
Transformer模型的解码器层不包含前馈神经网络。
对
错
6. 单选题
30 秒
注意力机制中的“查询”、“键”和“值”是如何得到的？
A. 直接从输入序列中取出
通过线性变换（矩阵乘法）从输入序列中得到
随机初始化得到
通过非线性变换（如ReLU）从输入序列中得到
7. 单选题
30 秒
多头注意力机制的主要目的是什么？
提高模型的计算速度
降低模型的参数量
捕获不同类型的注意力关系
简化模型结构
8. 单选题
30 秒
在Transformer的编码器中，每一层的结构顺序是怎样的？
多头注意力→残差连接与层归一化→前馈神经网络
前馈神经网络→多头注意力→残差连接与层归一化
残差连接与层归一化→多头注意力→前馈神经网络
多头注意力→前馈神经网络→残差连接与层归一化
9. 单选题
30 秒
在Transformer的解码器中，为什么要对已经生成的部分应用mask？
防止模型看到未来的信息
提高模型的计算效率
降低模型的内存消耗
增加模型的非线性
10. 单选题
30 秒
位置编码（Positional Encoding）的作用是什么？
增加模型的参数量
为模型提供序列中元素的位置信息
提高模型的计算速度
降低模型的过拟合风险
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