2025自然語言處理工程師招聘題庫及答案一、語言模型與文本生成1.【單選】在GPT3175B參數(shù)模型中，若采用FP16精度進(jìn)行推理，僅存儲模型權(quán)重所需顯存約為A.175GB?B.350GB?C.700GB?D.1.4TB答案：B解析：175B參數(shù)×2Byte/參數(shù)=350GB，F(xiàn)P16每參數(shù)2字節(jié)，無需額外存儲激活時即為350GB。2.【單選】為了在不重新訓(xùn)練的前提下降低30%推理延遲，以下哪種方法對GPT類decoderonly模型最無效？A.動態(tài)批處理?B.層間并行?C.8bit權(quán)重量化?D.將attention改為sparse局部窗口答案：B解析：層間并行（pipeline）主要提升吞吐而非單條延遲；動態(tài)批、量化、稀疏attention均可直接縮短單樣本耗時。3.【填空】當(dāng)使用Transformer進(jìn)行長文本生成時，若采用旋轉(zhuǎn)位置編碼（RoPE），其外推長度與基頻θ的關(guān)系滿足θ與最大長度L成____比。答案：反解析：RoPE的θ=10000^{2i/d}，外推時需減小θ以壓縮波長，故θ與L成反比。4.【代碼補全】閱讀以下HuggingFacegenerate代碼片段，補全缺失參數(shù)，使得輸出長度動態(tài)可至2048且不會出現(xiàn)長度截斷警告。```pythonfromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelForCausalLMtok=AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2")model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2")inputs=tok("In2025,NLP",return_tensors="pt")outputs=model.generate(inputs,max_new_tokens=____,pad_token_id=____)```答案：2048tok(inputs["input_ids"][0],return_tensors=None).input_ids.shape[1]；tok.eos_token_id解析：max_new_tokens需減去提示長度；pad_token_id設(shè)為eos以避免警告。5.【簡答】描述一種“可控文本生成”方法，使其在保持fluency的同時，把情感極性從negative翻轉(zhuǎn)為positive，并給出評價指標(biāo)。答案：采用PrefixContrastiveDecoding：對同一前綴，分別用負(fù)面與正面屬性模型計算下一個token的分布，取加權(quán)差分logits后加回原模型，再采樣。評價指標(biāo)：1.情感翻轉(zhuǎn)成功率（SentimentAccuracy）；2.BLEU與原始負(fù)面句保持ngram重疊；3.人工流暢度5級評分≥4。6.【計算】給定一個12層Transformer，隱藏維度768，注意力頭數(shù)12，序列長度1024，batch=8，計算一次前向的浮點運算量（FLOPs）。答案：約1.07×1012FLOPs解析：自注意力：4×b×h×l×d+2×b×h×l2×d/h=4×8×12×1024×768+2×8×12×10242=3.01×1011FFN：8×b×l×d2×12=8×8×1024×7682×12=5.8×1011合計≈8.8×1011，再加layernorm、bias等約20%，得1.07×1012。7.【多選】以下哪些技術(shù)可在生成階段減少重復(fù)（repetition）？A.RepetitionPenalty?B.Ngramblocking?C.Topksampling?D.Beamsearchdiversitypromoting答案：ABD解析：Topk僅截斷分布，不直接懲罰重復(fù)；其余三項均顯式抑制重復(fù)token。8.【案例分析】某電商客服機(jī)器人上線后出現(xiàn)“答非所問”投訴率18%，日志顯示用戶問“我訂單在哪”，模型答“訂單需支付后發(fā)貨”。請給出根因與改進(jìn)方案。答案：根因：訓(xùn)練數(shù)據(jù)FAQ對缺失“訂單物流狀態(tài)”意圖，且采用最大似然微調(diào)，導(dǎo)致模型在分布外問題下生成安全但無關(guān)回復(fù)。改進(jìn)：1.引入5k真實“物流查詢”標(biāo)注，進(jìn)行LoRA微調(diào)；2.在解碼階段加入意圖分類器，若置信度<0.7則觸發(fā)檢索插件，走RAG路徑；3.上線A/B，兩周后投訴率降至3%。9.【證明】證明當(dāng)softmax溫度τ→∞時，Transformer解碼器輸出分布趨于均勻，且當(dāng)τ→0時，分布趨于onehot。答案：設(shè)z為logits，p_i=exp(z_i/τ)/Σ_jexp(z_j/τ)。τ→∞：p_i≈(1+z_i/τ)/(n+Σz_j/τ)→1/n。τ→0：令z_max=maxz，p_i≈exp((z_iz_max)/τ)/Σexp((z_jz_max)/τ)，當(dāng)z_i<z_max時分子→0，故僅z_i=z_max的p_i→1。10.【設(shè)計】設(shè)計一個“多語言故事續(xù)寫”系統(tǒng)，支持40種語言零樣本切換，要求單卡A10080G可跑13B模型，給出模型架構(gòu)、量化方案、推理時延與質(zhì)量指標(biāo)。答案：架構(gòu)：XGLM4.5B經(jīng)繼續(xù)預(yù)訓(xùn)練至13B，采用SwiGLU、RoPE、ALiBi混合位置，層數(shù)40，d=5120，heads=40。量化：4bitNormalFloat（NF4）+雙量化，顯存≈13×4/8=6.5GB權(quán)重，激活16G，共<30G。推理：vLLM+Continuousbatching，輸入512輸出512時單卡吞吐900tokens/s。質(zhì)量：Flesch可讀性≥60，跨語言BLiSS得分≥85，人工一致性κ=0.71。二、信息抽取與知識圖譜11.【單選】在CASIE事件抽取數(shù)據(jù)集中，以下哪種角色類型出現(xiàn)頻次最高？A.Victim?B.Price?C.Seller?D.Artifact答案：A解析：CASIE聚焦網(wǎng)絡(luò)安全事件，Victim占34%，其余均<10%。12.【填空】當(dāng)使用BERT+CRF做中文命名實體識別時，若label體系采用BIO，則“北京市”應(yīng)標(biāo)注為____。答案：BLOCILOCILOC解析：單實體多字，首字B，其余I。13.【代碼改錯】指出并修正下面OpenNRE代碼中的錯誤，使其能在自定義數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練關(guān)系分類。```pythonfromopennreimportmodel,sentence_encoderencoder=sentence_encoder.BERTEncoder("bertbaseuncased")model=model.SoftmaxNN(sentence_encoder=encoder,num_class=42)```答案：SoftmaxNN已棄用，應(yīng)改為```pythonfromopennreimportencoder,modelbert_encoder=encoder.BERTEncoder("bertbaseuncased")rel_model=model.SoftmaxLossEncoder(bert_encoder,num_class=42)```14.【計算】使用遠(yuǎn)程監(jiān)督假設(shè)，在100萬句語料中，已知Freebase三元組2.3M，若每句平均含3個實體對，則潛在訓(xùn)練樣本量上限為____萬。答案：300解析：100萬句×3對=300萬，但僅2.3M三元組，故上限300萬，即300萬/10000=300萬單位。15.【簡答】解釋“實體歧義”對實體鏈接的影響，并給出基于對比學(xué)習(xí)的解決方案。答案：實體歧義指同一mention指向不同實體（如“蘋果”可指公司或水果）。對比學(xué)習(xí)方案：構(gòu)建mentionentity正負(fù)對，采用dualencoder，mention端輸入左30右30字符，entity端輸入實體描述文本，損失為InfoNCE，負(fù)樣本1:64，訓(xùn)練后Hits@1提升6.3%。16.【多選】以下哪些指標(biāo)直接適用于關(guān)系抽取的imbalanced評估？A.MacroF1?B.MicroF1?C.AUCPR?D.MatthewsCorr答案：AC解析：MicroF1受多數(shù)類主導(dǎo)；MacroF1與AUCPR對少數(shù)類敏感；MCC用于二分類。17.【設(shè)計】設(shè)計一個“低資源事件抽取”系統(tǒng)，僅50條標(biāo)注，給出prompt模板、解碼策略、評估結(jié)果。答案：模板：“Giventhesentence:{sent},extracttheeventtypeandargumentsasJSON.”解碼：Codex模型，temperature=0.2，top_p=0.95，重復(fù)5次投票。評估：ACE標(biāo)準(zhǔn)，50條測試，零樣本觸發(fā)詞F1=42.3，+50條prompt學(xué)習(xí)后F1=71.8，接近全監(jiān)督80.1。18.【證明】證明當(dāng)CRF轉(zhuǎn)移矩陣T滿足T_ij=∞時，對應(yīng)標(biāo)簽轉(zhuǎn)移被禁止，且維特比解碼可在O(n|L|2)完成。答案：禁止轉(zhuǎn)移即令路徑概率為0；維特比每步需遍歷所有前一狀態(tài)與當(dāng)前狀態(tài)，故復(fù)雜度O(n|L|2)。19.【案例分析】某醫(yī)療KG構(gòu)建時發(fā)現(xiàn)“阿司匹林”與“阿司匹林腸溶片”被合并為同一實體，導(dǎo)致副作用三元組錯誤傳播，請給出解決流程。答案：1.采用UMLS語義類型過濾，藥品vs藥品劑型分別賦予不同CUI；2.利用字符串編輯距離+詞向量聚類，閾值0.85以上才合并；3.引入規(guī)則：若別名含“腸溶”“緩釋”后綴，強(qiáng)制拆分為劑型子實體；4.重新訓(xùn)練知識嵌入，TransE損失下降0.21→0.09，副作用誤報率由12%降至2%。20.【計算】在Wiki鏈接預(yù)測任務(wù)中，給定實體對(e1,e2)特征向量200維，訓(xùn)練100萬正例400萬負(fù)例，若采用1nearestneighbor預(yù)測，存儲索引所需內(nèi)存約____GB。答案：200×4×5M=4GB解析：5M實體×200維×4Byte=4GB。三、模型壓縮與邊緣部署21.【單選】將BERTbase剪枝40%參數(shù)后，若采用magnitudepruning，再訓(xùn)練3個epoch，其平均GLUE得分下降通常不超過A.0.5%?B.1.5%?C.3%?D.5%答案：B解析：經(jīng)驗曲線顯示magnitude+rewind下降1~2%。22.【填空】在TensorRT8中，若開啟INT8校準(zhǔn)，需額外提供____張代表性輸入。答案：500解析：官方推薦500張即可達(dá)到飽和校準(zhǔn)。23.【代碼補全】使用ONNXRuntime在ARMCortexA78上運行量化BERT，補全C++代碼以啟用NNAPI委托。```cppOrt::SessionOptionssess_opts;sess_opts.SetIntraOpNumThreads(____);sess_opts.AppendExecutionProvider_NNAPI(____);```答案：4；Ort::NNAPIFlags::kNNAPIFlagUseFP1624.【計算】某6層TinyBERT，隱藏384，參數(shù)量14.5M，若采用8bit量化，權(quán)重存儲占用____MB。答案：14.5解析：14.5M×1Byte=14.5MB。25.【簡答】解釋“知識蒸餾溫度”對隱層蒸餾的影響，并給出最優(yōu)溫度搜索區(qū)間。答案：溫度T升高軟化分布，提升小梯度信號；對隱層MSE損失無直接影響，但配合注意力遷移時，T=5~8可使學(xué)生注意力矩陣秩降低15%，搜索區(qū)間建議3~10。26.【多選】以下哪些方法可同時降低內(nèi)存與計算？A.Structuredpruning?B.Lowrankfactorization?C.Dynamicquantization?D.Gradientcheckpointing答案：AB解析：Dynamicquantization僅減內(nèi)存；checkpointing以時間換空間。27.【設(shè)計】設(shè)計一個“離線翻譯筆”嵌入式方案，RAM僅256MB，給出模型選型、量化、延遲、BLEU。答案：選型：Transformerbase6層，d=512，共享embeddings，參數(shù)量48M。量化：混合INT8，嵌入8bit，attention輸入16bit累加。延遲