2025年秋季人工智能自然語言處理培訓含答案一、單項選擇題（每題2分，共20分）1.在Transformer架構中，用于捕捉序列位置信息的核心組件是A.卷積核B.位置編碼C.層歸一化D.殘差連接答案：B解析：Transformer完全摒棄遞歸與卷積，位置編碼（PositionalEncoding）以正弦函數或可學習向量形式注入詞向量，使模型感知token順序。2.當使用BERT進行中文命名實體識別時，最合理的標簽體系是A.IOB.BIOC.BIESOD.IOBES答案：C解析：中文無空格，字符級標注需精細區(qū)分實體邊界，BIESO五元組比BIO更緊湊，實驗表明在繁體與簡體混合語料上F1平均提升1.8%。3.下列哪項技術最直接緩解大模型“幻覺”生成A.TemperatureScalingB.RAGC.LabelSmoothingD.Dropout答案：B解析：RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）先生成上下文相關文檔再回答，可驗證事實，降低幻覺率約42%。4.在對比學習損失InfoNCE中，溫度系數τ趨近于0時，梯度行為表現為A.消失B.爆炸C.不變D.趨近one-hot答案：B解析：τ→0使softmax分布更尖銳，負樣本梯度權重指數級放大，導致梯度爆炸，需用梯度裁剪。5.繼續(xù)預訓練（ContinuePre-training）階段若僅更新5%參數，最佳策略是A.隨機凍結B.層間交錯凍結C.稀疏掩碼D.LoRA答案：D解析：LoRA引入低秩旁路，僅訓練A、B兩個小矩陣，參數量<1%，效果與全參數微調相差<0.3%BLEU。6.在指令微調中，為避免“對齊稅”（alignmenttax）導致下游任務掉點，可加入A.KL散度正則B.對抗樣本C.知識蒸餾D.多任務混合答案：A解析：KL正則約束微調后分布不遠離原始模型，保持通用能力，平均掉點減少0.7%。7.文本風格遷移評價指標中，與人類一致性最高的是A.BLEUB.ROUGEC.BERTScoreD.StyleAccuracy+內容保留人工打分答案：D解析：自動指標無法捕捉風格細微差異，人工打分與風格分類器聯合，Spearmanρ=0.81，顯著高于BERTScore的0.63。8.使用8-bit量化推理時，出現層間激活溢出，首要干預手段是A.降低學習率B.動態(tài)縮放因子C.增加batchD.換用16-bit答案：B解析：動態(tài)縮放（DynamicScalling）在每次前向校準零點，可將溢出率從3%降至0.05%，幾乎無損ppl。9.多模態(tài)模型BLIP-2中，Q-Former的作用是A.編碼圖像B.對齊圖文C.生成文本D.過濾噪聲答案：B解析：Q-Former用32個可學習query抽取視覺特征，與文本空間對齊，參數量僅188M，實現高效跨模態(tài)。10.在RLHF中，若人類偏好數據存在15%噪聲標簽，最佳魯棒算法是A.DPOB.PPO-ClipC.R-DPOD.IPO答案：C解析：R-DPO在損失中加入置信度加權，對噪聲標簽梯度抑制，實驗顯示勝率提升4.2%。二、多項選擇題（每題3分，共15分）11.關于RoPE（旋轉位置編碼）描述正確的是A.外推長度線性增加B.基于復數旋轉矩陣C.可插拔任意注意力變體D.需額外訓練答案：ABC解析：RoPE通過復數域旋轉注入位置，無需訓練；與線性注意力、FlashAttention兼容；外推時頻率基線性插值即可。12.以下哪些方法可直接降低Transformer解碼延遲A.KV-CacheB.SpeculativeDecodingC.BeamSearchD.MedusaHeads答案：ABD解析：KV-Cache消除重復計算；Speculative用小型草稿模型并行驗證；Medusa多頭并行預測后續(xù)3-5個token，延遲降低2.3×。13.造成大模型“逆轉詛咒”(ReversalCurse)的潛在原因包括A.訓練語料方向性不對稱B.自回歸目標單向C.位置編碼缺陷D.激活函數飽和答案：AB解析：數據中正序事實遠多于逆序，單向生成難以泛化到逆序提問；與位置編碼、激活函數無顯著相關。14.在聯邦學習場景下保護NLP模型隱私的技術有A.差分隱私B.安全多方計算C.同態(tài)加密D.梯度壓縮答案：ABC解析：梯度壓縮僅降低通信，不保護隱私；其余三項均可提供理論隱私保證。15.關于參數高效微調PET方法，正確的是A.Adapter插入FFN后B.Prefix-tuning凍結全部參數C.LoRA可疊加使用D.BitFit僅偏置可訓練答案：ABCD解析：四項描述均與原文一致，LoRA多秩疊加可進一步提升0.4%F1。三、填空題（每空2分，共20分）16.在Transformer中，自注意力計算復雜度為________，而FlashAttention-2通過分塊將內存復雜度降至________。答案：O(n2d)，O(n)解析：FlashAttention-2重排GPU讀寫，避免實例化n×n矩陣。17.使用SentencePiece訓練32000詞中文模型時，若出現大量“▁”前綴，說明算法采用________切分，可通過調高________參數減少子詞碎片。答案：BPE，character_coverage解析：character_coverage默認0.995，調高至0.9995可合并罕見字。18.在對比學習損失中，若batch內負樣本不足，可采用________技術從最近鄰庫中補充，該方法在MoCo中稱為________。答案：動量更新隊列，MomentumQueue解析：隊列長度65536可即時提供大量負樣本，無需超大batch。19.指令微調模板中，若加入“Thinkstepbystep.”屬于________提示，可顯著提升模型在________任務上的準確率。答案：鏈式思考（CoT），數學推理解析：GSM8K上準確率從18%提升至56%。20.將7B模型量化為4-bit后，若采用雙量化（DoubleQuant），對縮放系數再次量化，額外節(jié)省________顯存，推理速度下降約________。答案：0.4GB，3%解析：二次量化節(jié)省0.4GB，反量化多一次移位，延遲僅增3%。四、判斷題（每題1分，共10分）21.ELECTRA使用生成器-判別器框架，其參數共享比例越高，下游GLUE分數一定越高。答案：錯解析：共享過高導致判別器欠擬合，最佳比例為50%。22.在RLHF中，獎勵模型越大，PPO階段策略模型性能一定越好。答案：錯解析：過大獎勵模型易過擬合人類偏好，出現獎勵黑客，3B獎勵模型在7B策略上表現最佳。23.使用DeepSpeedZeRO-3時，優(yōu)化器狀態(tài)、梯度、參數均分區(qū)，可訓練萬億級模型。答案：對解析：ZeRO-3將三者全部分散到多卡，單卡顯存占用O(1)。24.中文文本糾錯任務中，混淆音“的-地-得”屬于音近錯誤，可用拼音增強提升召回。答案：對解析：拼音嵌入后F1提升2.1%。25.在DiffusionLM中，前向加噪過程為馬爾可夫鏈，反向去噪也為馬爾可夫鏈。答案：對解析：雙向均滿足馬爾可夫性，可用DDPM框架統(tǒng)一。26.使用FSDP訓練時，設置transformer_layer_cls為LlamaDecoderLayer可避免額外內存碎片。答案：對解析：FSDP自動按層包裝，減少激活碎片15%。27.在知識編輯（KnowledgeEditing）中，ROME通過修改MLP權重，可實現單條事實更新而不影響鄰近知識。答案：對解析：ROME定位FFN鍵值神經元，編輯后一致性測試通過率92%。28.大模型出現“梯度消失”時，優(yōu)先增大學習率即可解決。答案：錯解析：梯度消失常因深度與激活，增大學習率或致發(fā)散，應檢查殘差與歸一化。29.使用FlashAttention訓練時，開啟dropout需重新編寫CUDAkernel。答案：錯解析：FlashAttention2.1已原生支持dropout，無需重寫。30.在多語言訓練中，增加“語言標記”如<fr>、<de>可提升零樣本跨語遷移。答案：對解析：語言標記幫助模型區(qū)分分布，XNLI上平均提升1.4%。五、簡答題（每題8分，共24分）31.描述“長度外推”問題的本質，并給出三種最新解決方案及對比。答案：本質：訓練長度有限，推理時輸入遠超訓練長度，導致注意力分數分布偏移，ppl激增。方案：1)RoPE+LinearScaling：將位置索引乘以縮放因子s=L'/L，無需訓練即可外推2×，但3×后性能下降。2)PI(PositionInterpolation)：在微調階段以s倍線性插值，僅需1000步即可外推4×，ppl與訓練長度持平。3)YaRN(YetanotherRoPEextensioN)：結合高頻分量溫度縮放與插值，8×外推ppl僅增5%，優(yōu)于PI的12%。對比：YaRN>PI>RoPE+Linear，但YaRN需重訓500步，計算成本最高。32.解釋“知識神經元”概念，并給出一種定位方法與編輯實驗步驟。答案：知識神經元指FFN中特定神經元，其激活值與某條事實呈線性相關。定位方法：1)給定提示“巴黎是____之國”，記錄各神經元激活。2)干預激活：對top-5神經元做因果消融，發(fā)現輸出概率下降90%。3)驗證跨提示：替換為“法國的首都是____”，相同神經元仍top。編輯步驟：a)構造優(yōu)化目標：最小化KL(p_edit||p_target)+λ||ΔW||2。b)僅更新FFN權重矩陣W_down的行向量，用牛頓步求解。c)評估：一致性測試1000條，通過率92%，鄰近知識擾動率<1%。33.對比“speculativedecoding”與“Medusadecoding”在算法復雜度、加速比、適用場景的差異。答案：speculative：-算法：小模型草稿k個token，大模型并行驗證，復雜度O(k)。-加速比：2.2×（k=4）。-場景：通用，無需修改大模型。Medusa：-算法：大模型自身訓練多個頭預測1-5步，復雜度O(1)。-加速比：3.1×（5頭）。-場景：需額外訓練，適合自有模型。差異：Medusa加速更高但需訓練；speculative零成本，但依賴高質量小模型。六、計算與推導題（共21分）34.（10分）給定單頭注意力輸入Q∈?^{n×d_k}，K∈?^{n×d_k}，V∈?^{n×d_v}，掩碼M∈?^{n×n}為下三角?∞，其余0。(1)寫出帶掩碼的softmax表達式。(2)推導maskedsoftmax對q_i的梯度。(3)若n=2048，d_k=128，GPU顯存40GB，計算標準實現與FlashAttention的峰值內存差。答案：(1)P=softmax((QK^T)/√d_k+M)(2)令s_ij=(q_i^Tk_j)/√d_k+M_ij，?L/?q_i=∑_j(?L/?s_ij)·k_j/√d_k其中?L/?s_ij=(P_ij???_{j≤i})·?L/?P_ij(3)標準：需存儲n×n=20482=4M浮點，16MB；FlashAttention：分塊128×128，僅1282=16K，128KB；峰值差：16MB?128KB≈15.9MB，可忽略，但n=8k時差1GB。35.（11分）使用LoRA微調時，設原始權重W∈?^{d×d}，秩r=16，α=32。(1)寫出前向公式。(2)推導梯度?L/?A,?L/?B。(3)若d=4096，計算可訓練參數量與全參數比例。答案：(1)W'=W+α/r·BA，B∈?^{d×r}，A∈?^{r×d}(2)令h=xW'^T，則?L/?B=α/r·(?L/?h)^TxA^T?L/?A=α/r·B^T(?L/?h)^Tx(3)可訓練：2dr=2×4096×16=131072；全參數：d2=16777216；比例：131072/16777216≈0.78%。七、編程與實戰(zhàn)題（共30分）36.（15分）請用PyTorch實現一個帶RoPE的多頭因果自注意力，支持長度外推2×，要求：-使用線性縮放；-支持FlashAttention開關；-返回注意力權重（可選）。寫出完整代碼并給出測試用例，輸入shape(2,1024,768)，輸出shape驗證。答案：```pythonimporttorch,mathfromtorchimportnnfromeinopsimportrearrangetry:fromflash_attnimportflash_attn_funcHAS_FLASH=Trueexcept:HAS_FLASH=FalseclassRoPEAttention(nn.Module):def__init__(self,d_model=768,n_head=12,max_len=2048,scale=2.0,use_flash=True):super().__init__()assertd_model%n_head==0self.n_head=n_headself.d_k=d_model//n_headself.scale=scaleself.use_flash=use_flashandHAS_FLASHself.qkv=nn.Linear(d_model,3d_model)self.out=nn.Linear(d_model,d_model)freqs=1.0/(10000(torch.arange(0,self.d_k,2).float()/self.d_k))t=torch.arange(max_lenscale)freqs=torch.outer(t,freqs)(max_lenscale,d_k/2)self.register_buffer("cos",torch.cos(freqs))self.register_buffer("sin",torch.sin(freqs))defrotate(self,x,pos_ids):x:(B,n_head,L,d_k)cos=self.cos[pos_ids](B,L,d_k/2)sin=self.sin[pos_ids]x1,x2=x[...,0::2],x[...,1::2]x_rot=torch.cat([x1cos-x2sin,x1sin+x2cos],dim=-1)returnx_rotdefforward(self,x,pos_ids=None):B,L,_=x.shapeifpos_idsisNone:pos_ids=torch.arange(L,device=x.device).unsqueeze(0).expand(B,-1)qkv=self.qkv(x).chunk(3,dim=-1)q,k,v=map(lambdat:rearrange(t,'bl(hd)->bhld',h=self.n_head),qkv)q=self.rotate(q,pos_ids)k=self.rotate(k,pos_ids)ifself.use_flashandL%128==0:out=flash_attn_func(q,k,v,causal=True)attn=Noneelse:scores=torch.einsum('bhid,bhjd->bhij',q,k)/math.sqrt(self.d_k)causal_mask=torch.triu(torch.full((L,L),-torch.inf,device=x.device),diagonal=1)scores+=causal_maskattn=torch.softmax(scores,dim=-1)out=torch.einsum('bhij,bhjd->bhid',attn,v)out=rearrange(out,'bhld->bl(hd)')returnself.out(out),attn測試model=RoPEAttention(scale=2.0,use_flash=False)x=torch.randn(2,1024,768)y,attn=model(x)asserty.shape==(2,1024,768)print("RoPEattentionoutputshape:",y.shape)```37.（15分）使用HuggingFaceTransformers與PEFT，完成一個中文指令微調腳本，要求：-基礎模型：baichuan-7B；-數據：2000條中文問答對（自行構造）；-方法：QLoRA+4-bitNormalFloat+雙量化；-輸出：訓練3步后的loss、GPU峰值顯存、推理示例。寫出完整可運行腳本（含數據生成、訓練、推理、顯存打?。４鸢福篳``pythonimporttorch,gc,timefromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizer,TrainingArgumentsfrompeftimportLoraConfig,get_peft_model,prepare_model_for_kbit_trainingfromdatasetsimportDatasetimportpsutil,osdefmake_data(n=2000):importrandomtemplates=["人類:{}\n助手:{}","問：{}答：{}"]questions=["中國的首都是哪里？","1+1等于幾？","李白是哪個朝代的？"]answers=["北京","2","唐朝"]data=[]foriinrange(n):q=random.choice(questions)+str(i)a=random.choice(answers)t=random.choice(templates)data.append({"text":t.format(q,a)})returnDataset.from_list(data)tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("baichuan-inc/Baichuan-7B",trust_remote_code=True,use_fast=False)tokenizer.pad_token=tokenizer.eos_tokendeftokenize(examples):tokens=tokenizer(examples["text"],truncation=True,max_length=256)tokens["labels"]=tokens["input_ids"].copy()returntokensmodel=AutoModelForCausalLM.from_pretrained("baichuan-inc/Baichuan-7B",load_in_4bit=True,bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16,bnb_4bit_use_double_quant=True,trust_remote_code=True)model=prepare_model_for_kbit_training(model)lora_config=LoraConfig(r=64,lora_alpha=32,target_modules=["W_pack","o_proj"],lora_dropout=0.05,bias="none",task_type="CAUSAL_LM")model=get_peft_model(model,lora_config)data=make_data().map(tokenize,batched=True,remove_columns=["text"])args=TrainingArguments(output_dir="tmp",per_device_train_batch_size=1,gradient_accumulation_steps=4,num_train_epochs=1,max_steps=3,fp16=True,logging_steps=1,report_to=[])fromtransformersimportTrainertrainer=Trainer(model=model,args=args,train_dataset=data)torch.cuda.reset_peak_memory_stats()trainer.train()peak=torch.cuda.max_memory_allocated()/10243print("PeakGPUmemory:",round(