2025自然語言處理工程師招聘試題及答案一、單項選擇（每題2分，共20分）1.在Transformer架構(gòu)中，用于將輸入序列壓縮為固定長度上下文向量的子層是A.多頭自注意力?B.位置前饋網(wǎng)絡?C.編碼器最終層輸出?D.解碼器交叉注意力答案：C解析：編碼器最終層輸出即為整個輸入序列的上下文表示，供解碼器使用；其余選項均不直接承擔“壓縮”職責。2.下列哪項技術(shù)最直接緩解了BERT預訓練階段“預訓練微調(diào)不一致”問題？A.WholeWordMasking?B.NSP任務?C.RoBERTa移除NSP?D.SpanBERT的SBO答案：D解析：SpanBERT提出的SpanBoundaryObjective顯式訓練邊界表示，使掩碼片段在微調(diào)階段更一致地被利用，直接緩解不一致。3.在對比學習損失InfoNCE中，溫度系數(shù)τ→0時，梯度主要流向A.所有負樣本均勻?B.最難負樣本?C.正樣本?D.梯度消失答案：B解析：τ→0時softmax趨近于onehot，損失近似maxmargin，梯度集中在與正樣本最接近的負樣本。4.使用LoRA對大模型進行參數(shù)高效微調(diào)時，可訓練參數(shù)量的數(shù)量級約為A.0.1%?B.1%?C.10%?D.50%答案：A解析：LoRA在注意力權(quán)重中引入低秩分解，典型秩r=4~16，可訓練參數(shù)量約為原模型0.1%。5.在文本生成任務中，若重復懲罰系數(shù)設置過大，最可能導致的副作用是A.生成過短?B.生成跑題?C.生成亂碼?D.生成速度變慢答案：A解析：過度懲罰重復token會迫使模型選擇概率低的新詞，導致提前遇到EOS，輸出變短。6.下列哪種位置編碼可以天然外推到比訓練時更長的序列？A.絕對正弦?B.ALiBi?C.可學習絕對?D.相對TransformerXL答案：B解析：ALiBi將線性偏置直接加在注意力分數(shù)上，偏置與位置差呈固定線性關系，長度外推無需額外參數(shù)。7.在指令微調(diào)階段加入“思維鏈”樣本主要提升的是A.模型容量?B.推理可解釋性?C.低資源泛化?D.推理深度答案：D解析：思維鏈顯式生成中間推理步驟，使模型在復雜多跳推理任務上獲得更深層次的計算路徑。8.當使用FAISSIVF1024,PQ64索引時，PQ64的含義是A.64位量化?B.64維子空間乘積量化?C.64字節(jié)碼本?D.64簇倒排答案：B解析：PQ64表示將原始向量拆成64個子向量分別量化，乘積量化壓縮存儲。9.在中文文本糾錯任務中，若混淆集主要發(fā)生在“的得地”，最合適的評估指標是A.BLEU?B.F1span?C.M2?D.ERRANT答案：C解析：M2（MaxMatch）專為語法糾錯設計，支持字符級粒度的正誤邊界匹配。10.當使用DeepSpeedZeRO3時，下列哪類參數(shù)被分區(qū)到各GPU？A.激活?B.優(yōu)化器狀態(tài)+梯度+模型參數(shù)?C.僅優(yōu)化器狀態(tài)?D.僅梯度答案：B解析：ZeRO3將模型參數(shù)、梯度、優(yōu)化器狀態(tài)全部按層分區(qū)，實現(xiàn)極致內(nèi)存節(jié)省。二、多項選擇（每題3分，共15分，多選少選均不得分）11.以下哪些方法可以顯式降低大模型推理時延？A.KVcache復用?B.動態(tài)批處理?C.激活量化INT8?D.梯度檢查點答案：A、B、C解析：KVcache減少重復計算；動態(tài)批處理提高吞吐；INT8加速矩陣乘；梯度檢查點僅節(jié)省訓練內(nèi)存，不降低推理時延。12.關于PromptTuning與PTuningv2的區(qū)別，正確的是A.前者只在輸入層加連續(xù)prompt?B.后者在每一層加可訓練向量?C.后者參數(shù)量更大?D.兩者都不更新模型參數(shù)答案：A、B、C、D解析：PTuningv2將深度prompt引入所有層，參數(shù)量高于PromptTuning，但二者均凍結(jié)主干。13.在訓練文本匹配模型時，使用難負樣本挖掘（hardnegativemining）可能帶來的風險有A.訓練不穩(wěn)定?B.過擬合噪聲?C.收斂變慢?D.正樣本梯度消失答案：A、B、C解析：難負樣本可能含標簽噪聲導致過擬合；梯度方差大導致不穩(wěn)定；需更多迭代才能收斂。14.下列哪些技術(shù)可直接用于“無監(jiān)督中文分詞”？A.PMI+頻率閾值?B.BytePairEncoding?C.基于Lattice的預訓練?D.基于Transformer的Seq2Seq答案：A、B、C解析：PMI與BPE為經(jīng)典無監(jiān)督方法；LatticeLM可在無標注字符序列上預訓練分詞；純Seq2Seq需標注。15.在RLHF階段，如果獎勵模型過度擬合人類偏好數(shù)據(jù)，可能導致A.PPO更新方差增大?B.策略模型生成短句?C.策略模型溜須拍馬?D.策略模型利用獎勵黑客答案：A、C、D解析：獎勵模型過擬合會給出極端高分，策略模型利用漏洞生成“投其所好”卻無意義文本，同時梯度方差變大。三、填空題（每空2分，共20分）16.在Transformer中，若隱藏維度d=512，頭數(shù)h=8，則每個頭的維度為______。答案：64解析：512/8=64。17.若使用F1score衡量實體識別性能，當實體邊界必須完全匹配時，該準則稱為______評估。答案：exactmatch解析：exactmatch要求起始、結(jié)束、類型三者完全一致。18.在對比學習里，若batchsize=N，則對于每個樣本，InfoNCE損失中的負樣本數(shù)量為______。答案：N1解析：除自身外的batch內(nèi)其余樣本均為負例。19.若將GPT3175B模型權(quán)重以FP16存儲，所需內(nèi)存約為______GB。答案：350解析：175×10^9×2Byte≈350GB。20.使用BeamSearch時，若beamwidth=k，則每步需要保留的候選序列數(shù)為______。答案：k解析：每步從k×V個token中選topk序列。21.在中文BERT中，若詞匯表大小為21128，則Embedding層參數(shù)量約為______萬。答案：21128×768≈1622萬解析：21128×768/10^4≈1622。22.當使用混合精度訓練時，損失縮放（lossscaling）的主要目的是防止______下溢。答案：梯度解析：FP16梯度易下溢，乘以scale因子后放大，更新前再縮放。23.在指令微調(diào)中，若采用“用戶助手”對話格式，模板通常用______特殊token分隔角色。答案：<|im_start|>、<|im_end|>（或<|user|>、<|assistant|>，答出任意合理即可）解析：此類token幫助模型識別角色邊界。24.若使用ROUGEL評估摘要，其本質(zhì)是基于______最長公共子序列。答案：Fmeasure解析：ROUGEL計算LCS的precision、recall后取F1。25.當使用DeepspeedMiCS對參數(shù)做分片時，通信復雜度從O(G)降低到______。答案：O(G/N)解析：MiCS將通信量均攤到N卡，線性降低。四、簡答題（每題8分，共24分）26.描述如何通過“旋轉(zhuǎn)位置編碼（RoPE）”實現(xiàn)長度外推，并給出數(shù)學表達式。答案：RoPE將查詢q、鍵k與二維旋轉(zhuǎn)矩陣相乘，使內(nèi)積僅依賴于相對位置mn。具體地，對第d維向量x=[x0,x1,…,xd1]，按相鄰兩維分組，對第i組應用[cos(mθi)sin(mθi)][sin(mθi)cos(mθi)]其中θi=10000^(2i/d)。由于旋轉(zhuǎn)僅依賴相對距離，訓練時未見過的長距離仍可用相同公式計算，故可外推。27.解釋“梯度累積”與“微批次”的關系，并給出在顯存受限時計算有效批大小的公式。答案：設微批次大小為m，梯度累積步數(shù)為G，則有效批大小B=m×G。前向反向僅處理m條樣本，但將梯度累加G次后才更新參數(shù)，等價于一次性處理B條樣本的梯度。顯存峰值由m決定，訓練吞吐量由B決定。28.對比“知識蒸餾”與“模型融合”在提升小模型效果上的差異，并給出各自適用場景。答案：知識蒸餾利用大模型輸出的軟標簽或中間特征作為監(jiān)督，小模型學習模仿，適用于在線部署對延遲敏感場景；模型融合將多個模型預測加權(quán)，不改動原模型，適用于離線競賽或容忍多倍計算場景。蒸餾可壓縮十倍參數(shù)量，融合通常保持原規(guī)模但提升上限。五、計算與推導題（共21分）29.（10分）給定一個單頭注意力，查詢q∈R^1×d，鍵值對K,V∈R^n×d，d=64，n=128。假設采用標準縮放點積注意力，計算其FLOPs，并分析若采用FlashAttention分塊大小為Bc=32，Br=32，則HBM讀寫量降低多少倍（忽略mask、dropout）。答案：(1)標準注意力FLOPs=2nd+nd+n=2×128×64+128×64+128=24576次乘加≈24.6KFLOPs。(2)標準HBM讀寫：QK^T需寫128×1=128，Softmax讀128寫128，WeightedSum讀128×64寫64，共約128+128+128×64+64≈8576float。(3)FlashAttention分塊后，QK^T在SRAM內(nèi)完成，無需寫回HBM，僅輸出O需寫回，共寫64，讀K,V每塊32×64，共4塊，讀4×32×64×2=16384，但可流水線重疊，實際最小HBM通信為O的64+KV的16384=16448。降低倍數(shù)為8576/16448≈0.52，即通信反而略增；但若不統(tǒng)計KV緩存復用，僅統(tǒng)計中間矩陣寫回，則從256降至64，降低4倍。評分以思路為主，答出“避免大中間矩陣寫回”即可給滿分。30.（11分）設使用PPO訓練策略πθ，舊策略π_old，優(yōu)勢函數(shù)A^π_old，clip范圍ε=0.1。給定某樣本的概率比rt=πθ(a|s)/π_old(a|s)=1.15，A=+2，計算該樣本對策略參數(shù)的梯度貢獻（無需算期望，僅寫出損失函數(shù)對rt的偏導），并解釋符號含義。答案：L^CLIP=min(rtA,clip(rt,1ε,1+ε)A)當rt=1.15<1.1，實際取clip=1.1，故L=min(1.15×2,1.1×2)=2.2?L/?rt=0（因clip生效，梯度不回流到rt）若rt=1.05，則未觸clip，?L/?rt=A=2符號負號表示：若A>0，應增加rt，即提升該動作概率；若A<0，應降低。六、編程與實戰(zhàn)題（共30分）31.（15分）請用PyTorch實現(xiàn)一個帶RoPE的多頭自注意力模塊，要求：(1)支持任意長度外推；(2)使用einsum實現(xiàn)批量矩陣乘；(3)返回注意力權(quán)重矩陣供可視化。答案：```pythonimporttorchimporttorch.nnasnnimportmathclassRoPEMultiHeadAttention(nn.Module):def__init__(self,d_model,nhead,base=10000):super().__init__()assertd_model%nhead==0self.d_k=d_model//nheadself.nhead=nheadself.wq=nn.Linear(d_model,d_model)self.wk=nn.Linear(d_model,d_model)self.wv=nn.Linear(d_model,d_model)self.wo=nn.Linear(d_model,d_model)self.base=basedefrotary_embed(self,x,seq_len):device=x.devicehalf=self.d_k//2theta=1.0/(self.base(torch.arange(0,half,device=device).float()/half))seq=torch.arange(seq_len,device=device).float()freq=torch.outer(seq,theta)[seq,half]cos,sin=torch.cos(freq),torch.sin(freq)x1,x2=x[...,:half],x[...,half:]rx1=cosx1sinx2rx2=sinx1+cosx2returntorch.cat((rx1,rx2),dim=1)defforward(self,x):b,seq,d=x.size()q=self.wq(x).view(b,seq,self.nhead,self.d_k).transpose(1,2)k=self.wk(x).view(b,seq,self.nhead,self.d_k).transpose(1,2)v=self.wv(x).view(b,seq,self.nhead,self.d_k).transpose(1,2)q=self.rotary_embed(q,seq)k=self.rotary_embed(k,seq)scores=torch.einsum('bhqd,bhkd>bhqk',q,k)/math.sqrt(self.d_k)attn=torch.softmax(scores,dim=1)out=torch.einsum('bhqk,bhkd>bhqd',attn,v)out=out.transpose(1,2).contiguous().view(b,seq,d)returnself.wo(out),attn```解析：rotary_embed函數(shù)利用二維旋轉(zhuǎn)矩陣對每對維度施加位置相關旋轉(zhuǎn)，實現(xiàn)RoPE；einsum保持維度語義清晰；返回attn供可視化。32.（15分）給定一個包含100萬條中文queryanswer對的數(shù)據(jù)集，請設計一個“難負樣本”挖掘pipeline，要求：(1)訓練初期與后期采用不同策略；(2)負樣本需保證“語義相近但答案錯誤”；(3)給出偽代碼并說明如何自動評估負樣本難度。答案：偽代碼：```階段1：初始訓練forepochin0..3:dataloader=random_negative_sampling(dataset,ratio=1)train(model,dataloader)build_index(model,dataset)編碼所有answer階段2：難負挖掘forepochin4..10:hard_examples=[]forq,a_posindataset:A=retrieve_topk(q,k=100)近似最近鄰negatives=[]forainA:ifa!=a_posandanswer_wrong(a,gold=a_pos):score=dot(q_enc,a_enc)negatives.append((a,score))negatives.sort(key=lambdax:x[1],reverse=True)hard_examples.append((q,a_pos,negatives[:5]))dataloader=build_dataloader(hard_examples)train(model,dataloader)自動評估難度defdifficulty(q,a_neg):s=model.score(q,a_neg