2025年AI自然語言處理原理與算法培訓試題庫及答案一、單選題（每題2分，共20分）1.在Transformer架構(gòu)中，ScaledDotProductAttention的縮放因子為A.√d_kB.d_kC.1/√d_kD.d_k2答案：A解析：為防止點積結(jié)果過大進入softmax飽和區(qū)，需除以√d_k，保持梯度穩(wěn)定。2.下列哪一項不是BERT預(yù)訓練任務(wù)之一A.MaskedLanguageModelB.NextSentencePredictionC.SentenceOrderPredictionD.TokenTypeEmbedding答案：C解析：SentenceOrderPrediction為ALBERT引入的變體任務(wù)，原始BERT僅使用MLM與NSP。3.當使用AdamW優(yōu)化器時，權(quán)重衰減系數(shù)λ的正確施加位置是A.梯度更新之后B.梯度更新之前C.一階動量之后D.二階動量之后答案：B解析：AdamW將權(quán)重衰減從梯度中解耦，在梯度更新前直接對參數(shù)進行衰減，避免Adam的bias校正干擾。4.在GPT3的175B參數(shù)版本中，采用的最大學習率約為A.6×10??B.2×10??C.1×10?3D.6×10??答案：A解析：OpenAI技術(shù)報告披露，175B模型在3.6×1012token上采用cosineschedule，峰值6×10??。5.若將ReLU替換為GELU，模型參數(shù)量A.增加≈12.5%B.不變C.減少≈7%D.增加≈0.1%答案：B解析：激活函數(shù)無參數(shù)，僅計算方式改變，參數(shù)量不變。6.在混合精度訓練中，LossScaling的主要目的是A.減小顯存占用B.防止梯度下溢C.加速通信D.提高數(shù)值精度答案：B解析：fp16下梯度易下溢，乘以scale因子后回傳，更新前再unscale。7.對于中文文本，WordPiece與BPE相比，最顯著差異在于A.子詞粒度B.編碼速度C.是否基于詞頻D.是否使用貪心合并答案：A解析：WordPiece按最大似然增量合并，BPE按最高頻合并，導(dǎo)致子詞切分粒度不同。8.在指令微調(diào)（InstructionTuning）階段，F(xiàn)lanT5采用的最大指令模板數(shù)為A.5B.10C.15D.20答案：C解析：FlanT5論文指出使用15類人工模板+3類反轉(zhuǎn)模板增強泛化。9.當使用DeepSpeedZeRO3時，優(yōu)化器狀態(tài)被劃分到A.數(shù)據(jù)并行rankB.模型并行rankC.流水線并行stageD.CPUoffload答案：A解析：ZeRO3將參數(shù)、梯度、優(yōu)化器狀態(tài)均按數(shù)據(jù)并行rank切片。10.在RLHF中，PPO的KL懲罰系數(shù)β若設(shè)為0，最可能導(dǎo)致的后果是A.模型崩潰B.訓練發(fā)散C.策略與參考模型偏離過大D.獎勵模型過擬合答案：C解析：KL約束消失，生成策略會快速偏離SFT模型，輸出高獎勵但不可讀文本。二、多選題（每題3分，共15分）11.下列技術(shù)可有效緩解長文本外推時的位置編碼失效A.ALiBiB.RoPEC.T5BiasD.XPOS答案：ABD解析：ALiBi、RoPE、XPOS均通過相對位置偏置或旋轉(zhuǎn)編碼實現(xiàn)長度外推，T5Bias為固定桶編碼，外推能力弱。12.關(guān)于FlashAttention，以下說法正確的是A.將Attention計算從O(N2)降至O(N)B.無需近似C.減少HBM讀寫D.支持任意attentionmask答案：BCD解析：FlashAttention保持精確注意力，僅通過分塊tiling減少內(nèi)存讀寫，復(fù)雜度仍為O(N2)，但常數(shù)大幅減小。13.在對比學習損失InfoNCE中，溫度系數(shù)τ的作用包括A.控制分布平滑度B.影響負樣本梯度權(quán)重C.改變正樣本距離D.等價于batchsize縮放答案：AB解析：τ越小，分布越尖銳，負樣本梯度越大；正樣本距離不受τ直接改變。14.以下屬于“涌現(xiàn)能力”（EmergentAbility）的觀測指標A.少樣本CoT準確率突增B.參數(shù)量達10B后指令遵循率躍升C.訓練loss持續(xù)下降D.多步推理F1突然超過0.8答案：ABD解析：涌現(xiàn)能力指隨規(guī)模非線性突現(xiàn)，訓練loss單調(diào)下降不屬于涌現(xiàn)。15.在構(gòu)建中文醫(yī)療大模型時，必須考慮的合規(guī)要求有A.數(shù)據(jù)去隱私化B.生成內(nèi)容可追溯C.模型開源許可證D.醫(yī)療器械備案答案：ABD解析：醫(yī)療場景需滿足《醫(yī)療器械監(jiān)督管理條例》，開源許可證非強制。三、填空題（每空2分，共20分）16.在Transformer中，若隱藏維度d_model=4096，注意力頭數(shù)h=32，則每個頭的維度d_k=____。答案：128解析：d_k=d_model/h=4096/32=128。17.使用BF16格式時，動態(tài)范圍與FP16相同，但有效精度從____位提升至____位。答案：10，11解析：BF16保留8位指數(shù)，尾數(shù)7位；FP16尾數(shù)10位，但BF16指數(shù)范圍與FP32一致，實際訓練更穩(wěn)定。18.在LoRA微調(diào)中，若秩r=16，原矩陣W∈R^(4096×4096)，則引入?yún)?shù)量為____。答案：2×4096×16=131072解析：LoRA僅訓練BA，參數(shù)量為(d×r+r×d)=2dr。19.若訓練語料含3×1011token，batchsize=4Mtoken，訓練1epoch所需步數(shù)為____。答案：75000解析：3×1011/4×10?=7.5×10?。20.在GPT4技術(shù)報告中，報告人評估的“幻覺”率（hallucination）相較于GPT3.5下降____個百分點。答案：19解析：OpenAI公布在內(nèi)部對抗性事實測試集上幻覺率從41%降至22%。21.使用SentencePiece訓練分詞器時，若期望詞表大小為32000，應(yīng)設(shè)置參數(shù)____為32000。答案：vocab_size解析：SentencePiece的vocab_size直接控制合并操作上限。22.在DeepspeedMoE中，Top2門控的負載均衡損失系數(shù)默認值為____。答案：0.01解析：DeepSpeed示例配置中balance_loss_weight=1e2。23.若使用8×A10080GB訓練175B模型，采用ZeRO3+CPUoffload，最大可設(shè)batchsize約為____token。答案：2M解析：實測顯存占用約75GB，留5GB余量，單卡250Mtoken，8卡2M。24.在RoPE編碼中，旋轉(zhuǎn)角θ_i的底數(shù)常取____。答案：10000解析：Suetal.2021設(shè)定θ_i=10000^(2i/d)。25.當使用PPO時，若clip_ratio=0.2，則策略更新被限制在____倍范圍內(nèi)。答案：1.2/0.8解析：clip在[1ε,1+ε]即[0.8,1.2]。四、判斷題（每題1分，共10分）26.使用RMSNorm相比LayerNorm可減少7%訓練時間。答案：√解析：RMSNorm去掉均值計算，實測在GPU上加速約7%。27.BERTbase的參數(shù)量大于RoBERTabase。答案：×解析：二者架構(gòu)一致，參數(shù)量相同，約110M。28.在自回歸生成中，使用Temperature=0等價于GreedySearch。答案：√解析：溫度趨于0，分布趨于onehot，即取最大概率。29.使用QLoRA時，NF4量化對Zeroshot性能影響可忽略。答案：√解析：Dettmersetal.2023實驗顯示NF4平均下降<0.5%。30.指令微調(diào)階段引入RLHF會顯著增加訓練算力。答案：√解析：需額外訓練獎勵模型及PPOrollout，算力約為預(yù)訓練10%。31.在中文場景下，MacBERT將NSP任務(wù)替換為SOP。答案：×解析：MacBERT將NSP替換為“句子順序預(yù)測”（SOP），但中文與英文均如此。32.使用DeepSpeed時，開啟activationcheckpoint會增大顯存占用。答案：×解析：activationcheckpoint以時間換空間，顯存下降約30%50%。33.在T5架構(gòu)中，Encoder與Decoder共享所有參數(shù)。答案：×解析：僅共享Embedding與EncoderDecoder注意力權(quán)重，層參數(shù)獨立。34.使用GQA（GroupedQueryAttention）可減少KVcache顯存。答案：√解析：GQA將多頭KV分組，cache量下降為原1/g。35.在LoRA推理階段，必須將BA矩陣合并至原權(quán)重。答案：×解析：可合并也可動態(tài)相加，合并可減少延遲。五、簡答題（每題8分，共24分）36.描述RoPE位置編碼如何實現(xiàn)長度外推，并給出旋轉(zhuǎn)矩陣形式。答案：RoPE將query、vector按維度兩兩分組，每組乘以二維旋轉(zhuǎn)矩陣R_θ=[[cosmθ,sinm],[sinmθ,cosmθ]]其中m為位置差，θ=10000^(2i/d)。通過相對位置直接編碼至內(nèi)積，無需訓練絕對位置嵌入，故可外推。解析：旋轉(zhuǎn)不改變模長，僅依賴相對距離，注意力值隨距離衰減平滑，長度外推時注意力分布保持穩(wěn)定。37.解釋FlashAttention的tiling策略如何減少HBM讀寫，并給出內(nèi)存復(fù)雜度。答案：FlashAttention將N×N注意力矩陣按塊大小Bc×Br分塊，tile加載至SRAM，在片上完成softmax歸一化與輸出累加，避免寫回中間S、P矩陣。內(nèi)存復(fù)雜度從O(N2)降至O(N)，HBM訪問量由10N2降為5N+O(N2/Bc)。解析：通過在線softmax更新統(tǒng)計量，無需存儲大型中間矩陣，實現(xiàn)精確注意力加速。38.對比PPO與RRHF（RankResponsefromHumanFeedback）在訓練目標與實現(xiàn)復(fù)雜度上的差異。答案：PPO引入重要性采樣clip與KL約束，需維護價值網(wǎng)絡(luò)，超參多，實現(xiàn)復(fù)雜；RRHF將偏好轉(zhuǎn)為排序損失，直接對數(shù)概率排序，無需價值網(wǎng)絡(luò)，訓練穩(wěn)定但依賴成對偏好數(shù)據(jù)量。解析：PPO適合連續(xù)獎勵場景，RRHF適合離散排序標注，二者可互補。六、計算與推導(dǎo)題（共31分）39.（10分）給定單頭注意力輸入Q∈R^(n×d_k)，K∈R^(n×d_k)，V∈R^(n×d_v)，maskM∈{0,∞}^(n×n)，推導(dǎo)帶掩碼的注意力輸出O，并證明其復(fù)雜度。答案：S=QK^T/√d_k+MA=softmax(S)O=AV每步矩陣乘均為O(n2d)運算，softmax逐行O(n)，總復(fù)雜度O(n2d)。解析：mask在softmax前加入，∞使對應(yīng)權(quán)重歸零，保持因果或填充屏蔽。40.（10分）假設(shè)使用LoRA微調(diào)，原矩陣W∈R^(d×d)，秩r=16，訓練數(shù)據(jù)量|D|=1×10?token，batchsizeB=1024，訓練步數(shù)T=1×10?，學習率η=3×10??，求參數(shù)更新總量（以浮點運算數(shù)計）。答案：參數(shù)量=2dr=2×4096×16=131072每步更新=2×參數(shù)量=262144（乘+加）總更新=262144×1×10?=2.62×10?FLOPs解析：LoRA僅計算BA梯度，反向需兩倍參數(shù)量FLOPs。41.（11分）在RLHF階段，獎勵模型為BradleyTerry模型，給定偏好對(x,y_w,y_l)，證明其負對數(shù)似然損失L與sigmoid形式一致，并推導(dǎo)梯度。答案：令r_θ(x,y)為獎勵模型輸出，則P(y_w?y_l|x)=σ(r_θ(x,y_w)r_θ(x,y_l))負對數(shù)似然L=logσ(Δr)梯度?_θL=(1σ(Δr))?_θ[r_θ(x,y_w)r_θ(x,y_l)]解析：Δr=r_wr_l，利用σ′=σ(1σ)即得。七、綜合設(shè)計題（共30分）42.設(shè)計一個面向中文古籍的生成式大模型方案，要求：（1）數(shù)據(jù)清洗與去重流程（6分）（2）分詞與位置編碼選擇理由（6分）（3）預(yù)訓練目標與損失函數(shù)（6分）（4）下游文言文翻譯微調(diào)策略（6分）（5）幻覺緩解機制（6分）答案：（1）采用ExactHash+MinHashLSH去重，OCR后糾錯用TrOCRlarge，繁簡轉(zhuǎn)換用OpenCC，構(gòu)建版本樹保留異文。（2）采用Senten