2025年計(jì)算機(jī)等級考試人工智能自然語言處理編程培訓(xùn)試題及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共30分）1.在Transformer架構(gòu)中，用于將輸入序列映射為查詢、鍵、值向量的線性變換矩陣的維度通常由以下哪一項(xiàng)決定？A.詞嵌入維度B.注意力頭數(shù)C.批大小D.序列長度答案：A解析：查詢、鍵、值向量均由詞嵌入維度d_model經(jīng)線性變換得到，因此維度由詞嵌入維度決定。2.使用BERT進(jìn)行中文命名實(shí)體識別時(shí)，若標(biāo)簽體系采用BIO，則“北京市”應(yīng)標(biāo)注為：A.BLOCILOCILOCB.BLOCILOCOC.BLOCBLOCILOCD.BLOCILOCELOC答案：A解析：BIO體系中，首字為B，后續(xù)同一實(shí)體字為I，故“北京市”對應(yīng)BLOCILOCILOC。3.在PyTorch中，以下哪段代碼可正確實(shí)現(xiàn)梯度累積，等價(jià)于batch_size=64？A.loss.backward();optimizer.step();optimizer.zero_grad()B.loss=loss/4;loss.backward();if(step+1)%4==0:optimizer.step();optimizer.zero_grad()C.loss=loss4;loss.backward();optimizer.step();optimizer.zero_grad()D.withtorch.no_grad():loss.backward()答案：B解析：將單步loss除以累積步數(shù)4，每4步執(zhí)行一次參數(shù)更新，即可等價(jià)于大batch。4.在GPT3的Fewshot設(shè)定中，增大temperature參數(shù)會(huì)導(dǎo)致：A.輸出更確定B.輸出更隨機(jī)C.模型參數(shù)量減少D.推理速度線性提升答案：B解析：temperature控制softmax的平滑程度，值越大分布越均勻，采樣越隨機(jī)。5.使用HuggingFaceTransformers加載中文RoBERTawwmext時(shí)，若僅做文本分類，應(yīng)選擇的AutoModel類是：A.AutoModelForSequenceClassificationB.AutoModelForTokenClassificationC.AutoModelForQuestionAnsweringD.AutoModelWithLMHead答案：A解析：SequenceClassification對應(yīng)整句級別的分類任務(wù)。6.在Seq2Seq訓(xùn)練中，若標(biāo)簽平滑系數(shù)ε=0.1，詞表大小=10000，則正確標(biāo)簽的target概率應(yīng)設(shè)為：A.1.0B.0.9C.0.0001D.0.9999答案：B解析：標(biāo)簽平滑將1ε賦予正確標(biāo)簽，其余ε均勻分布。7.以下哪種激活函數(shù)在Transformer的FeedForward子層中最常用？A.ReLUB.GELUC.SigmoidD.Tanh答案：B解析：BERT、GPT等主流實(shí)現(xiàn)均采用GELU。8.在PyTorchLightning中，若希望每0.2個(gè)epoch驗(yàn)證一次，應(yīng)設(shè)置：A.val_check_interval=0.2B.check_val_every_n_epoch=0.2C.limit_val_batches=0.2D.log_every_n_steps=0.2答案：A解析：val_check_interval支持按epoch比例驗(yàn)證。9.使用ALBERT時(shí)，參數(shù)共享方案不包括：A.層間共享FFNB.層間共享AttentionC.詞嵌入與隱藏層參數(shù)分解D.共享positionembedding答案：D解析：ALBERT僅共享Transformer層參數(shù)，positionembedding不共享。10.在文本對抗訓(xùn)練FGM中，對embedding層施加擾動(dòng)的范數(shù)約束通常采用：A.L0B.L1C.L2D.L∞答案：D解析：FGM沿梯度方向施加ε大小的L∞擾動(dòng)。11.在中文分詞任務(wù)中，使用CRF層的主要目的是：A.加速解碼B.建模標(biāo)簽轉(zhuǎn)移概率C.降低顯存D.增加參數(shù)量答案：B解析：CRF通過轉(zhuǎn)移矩陣保證標(biāo)簽序列合法性。12.以下哪項(xiàng)不是蒸餾損失項(xiàng)？A.Softtarget交叉熵B.Hardtarget交叉熵C.中間層隱狀態(tài)MSED.Dropout比率答案：D解析：Dropout為正則化手段，非損失。13.在fairseq中，訓(xùn)練Transformerbig模型時(shí)，若GPU顯存不足，可優(yōu)先調(diào)整：A.updatefreqB.maxtokensC.lrD.warmupupdates答案：B解析：減小maxtokens可降低單步顯存占用。14.使用ONNX導(dǎo)出動(dòng)態(tài)軸模型時(shí)，應(yīng)設(shè)置：A.dynamic_axes={'input':{0:'batch'},'output':{0:'batch'}}B.dynamic_axes=NoneC.opset_version=7D.do_constant_folding=False答案：A解析：顯式指定batch維度為動(dòng)態(tài)。15.在RAG模型中，DPR檢索器輸出的K個(gè)文檔向量與問題向量做：A.點(diǎn)積相似度B.余弦相似度C.歐氏距離D.曼哈頓距離答案：A解析：DPR采用點(diǎn)積近似余弦，加速ANN。二、多項(xiàng)選擇題（每題3分，共15分）16.以下哪些技術(shù)可有效緩解文本分類中的類別不平衡？A.FocalLossB.過采樣少數(shù)類C.類別加權(quán)交叉熵D.增加dropout比率答案：A、B、C解析：Dropout與類別分布無關(guān)。17.關(guān)于Transformer的位置編碼，正確的有：A.絕對位置編碼可擴(kuò)展到更長序列B.相對位置編碼共享跨層參數(shù)C.RoPE通過旋轉(zhuǎn)矩陣注入位置D.TransformerXL采用可學(xué)習(xí)位置嵌入答案：B、C解析：RoPE為旋轉(zhuǎn)式相對編碼；絕對編碼外推性差；TransformerXL使用相對位置偏置。18.在PyTorch中，以下哪些操作會(huì)中斷梯度回傳？A.tensor.detach()B.withtorch.no_grad():C.tensor.cpu()D.tensor.numpy()答案：A、B、D解析：cpu()不改變梯度，僅換設(shè)備。19.使用DeepSpeedZeRO3時(shí)，可獲得的優(yōu)化包括：A.參數(shù)分片B.梯度分片C.優(yōu)化器狀態(tài)分片D.激活檢查點(diǎn)答案：A、B、C解析：激活檢查點(diǎn)屬checkpoint技術(shù)，非ZeRO3核心。20.在文本生成任務(wù)中，以下哪些解碼方法必然保證輸出序列單調(diào)不重復(fù)？A.GreedysearchB.BeamsearchC.TopksamplingD.Repetitionpenalty答案：A解析：僅greedy無隨機(jī)性，但重復(fù)懲罰不保證必然不重復(fù)。三、填空題（每空2分，共20分）21.在Transformer中，多頭注意力機(jī)制的頭數(shù)為h，則每個(gè)頭的維度為________。答案：d_model/h解析：保持總維度不變。22.使用HuggingFaceTrainer時(shí)，設(shè)置________參數(shù)可讓學(xué)習(xí)率先線性warmup再線性衰減。答案：lr_scheduler_type="linear"解析：內(nèi)置scheduler支持。23.在中文文本糾錯(cuò)任務(wù)中，若采用Seq2Seq復(fù)制機(jī)制，需添加________指針網(wǎng)絡(luò)。答案：copy解析：復(fù)制機(jī)制允許直接從源序列復(fù)制字符。24.當(dāng)使用FP16混合精度訓(xùn)練時(shí)，為防止梯度下溢，需啟用________優(yōu)化器。答案：DynamicLossScaler解析：自動(dòng)縮放loss。25.在BERT預(yù)訓(xùn)練中，NSP任務(wù)的正樣本來自________段落對。答案：連續(xù)解析：連續(xù)段落為正，隨機(jī)為負(fù)。26.若詞表大小為30000，嵌入維度為768，則輸入嵌入層參數(shù)量為________。答案：30000×768=23,040,000解析：無偏置。27.在fairseqgenerate中，設(shè)置________參數(shù)可輸出Top5候選及其得分。答案：nbest5解析：命令行參數(shù)。28.使用TensorRT加速BERT推理時(shí)，需將________層替換為插件以支持FP16。答案：LayerNorm解析：LayerNorm插件提升精度。29.在TextRank算法中，節(jié)點(diǎn)間的邊權(quán)重通常由________相似度計(jì)算。答案：余弦解析：句向量余弦。30.若采用UniLM做生成，attentionmask的右上角應(yīng)為________。解析：下三角矩陣，屏蔽未來信息。四、判斷題（每題1分，共10分）31.使用ALBERT訓(xùn)練時(shí)，因參數(shù)共享，總參數(shù)量一定低于BERTbase。答案：對解析：共享+分解顯著降參。32.在GPT推理階段，past_key_values緩存可顯著降低顯存占用。答案：錯(cuò)解析：降低的是計(jì)算量，顯存略增。33.使用CRF時(shí)，必須提供標(biāo)簽轉(zhuǎn)移矩陣的初始值。答案：錯(cuò)解析：可隨機(jī)初始化并訓(xùn)練。34.在PyTorch中，nn.DataParallel與DistributedDataParallel可混合使用。答案：錯(cuò)解析：二者沖突。35.ELECTRA的生成器與判別器必須共享相同的詞嵌入。答案：對解析：官方實(shí)現(xiàn)強(qiáng)制共享。36.使用ROUGE評價(jià)摘要時(shí)，ROUGEL基于最長公共子序列。答案：對解析：L即LCS。37.在Transformer中，QK^T除以√d_k是為了防止梯度消失。答案：錯(cuò)解析：防止softmax飽和。38.使用梯度裁剪時(shí)，L2范數(shù)超過閾值則按比例縮放。答案：對解析：全局裁剪策略。39.在中文BERT中，[unused1]標(biāo)記可用于自定義特殊符號。答案：對解析：預(yù)留標(biāo)記。40.使用ONNXRuntime時(shí)，設(shè)置session_options.graph_optimization_level=ORT_ENABLE_ALL會(huì)關(guān)閉動(dòng)態(tài)軸。答案：錯(cuò)解析：優(yōu)化級別不影響動(dòng)態(tài)軸。五、程序填空題（每空3分，共30分）41.補(bǔ)全PyTorch代碼，實(shí)現(xiàn)帶warmup的線性衰減學(xué)習(xí)率調(diào)度器：```pythonclassLinearWarmupScheduler:def__init__(self,optimizer,warmup_steps,max_steps,lr):self.optimizer=optimizerself.warmup=warmup_stepsself.max_s=max_stepsself.lr=lrdefstep(self,step):ifstep<self.warmup:lr=self.lrstep/self.warmupelse:lr=self.lr(self.max_sstep)/(self.max_sself.warmup)forginself.optimizer.param_groups:g['lr']=lr```42.補(bǔ)全FGM對抗訓(xùn)練代碼：```pythonclassFGM:def__init__(self,model,eps=1.0):self.model=modelself.eps=epsself.backup={}defattack(self,emb_name='word_embeddings'):forname,paramind_parameters():ifparam.requires_gradandemb_nameinname:self.backup[name]=param.data.clone()norm=torch.norm(param.grad)ifnorm!=0:r_at=self.epsparam.grad/normparam.data.add_(r_at)defrestore(self,emb_name='word_embeddings'):forname,paramind_parameters():ifparam.requires_gradandemb_nameinname:param.data=self.backup[name]self.backup={}```43.補(bǔ)全CRF解碼Viterbi算法核心：```pythondefviterbi_decode(logits,trans_matrix,mask):seq_len,batch_size,num_tags=logits.size()score=torch.full((batch_size,num_tags),1e4)score[:,0]=logits[0,:,0]path=[]fortinrange(1,seq_len):next_score=score.unsqueeze(2)+trans_matrix+logits[t].unsqueeze(1)score,indices=torch.max(next_score,dim=1)path.append(indices)returnscore,path```44.補(bǔ)全RAG檢索器Faiss索引構(gòu)建：```pythonimportfaissd=768index=faiss.IndexFlatIP(d)index.add(doc_vectors)D,I=index.search(query_vectors,k=10)```45.補(bǔ)全DeepSpeed配置文件關(guān)鍵字段：```json{"train_batch_size":256,"gradient_accumulation_steps":4,"fp16":{"enabled":true,"loss_scale":0},"zero_optimization":{"stage":3,"offload_optimizer":{"device":"cpu"}}}```六、綜合應(yīng)用題（共45分）46.（15分）閱讀下列場景并完成要求：某企業(yè)需構(gòu)建客服工單“問題解決方案”匹配系統(tǒng)，數(shù)據(jù)規(guī)模80萬對，平均長度分別為80與120字。要求精度>90%，推理延遲<50ms/條，顯存<4GB。請給出完整技術(shù)方案，包括：a)模型選型與理由b)訓(xùn)練策略與損失設(shè)計(jì)c)推理優(yōu)化細(xì)節(jié)d)評估指標(biāo)與測試方案答案與解析：a)選用輕量雙塔模型：中文ELECTRAsmall作為編碼器，輸出768維句向量，余弦相似度打分。理由：參數(shù)僅14M，推理快，精度接近BERTbase。b)訓(xùn)練：Inbatch負(fù)采樣+hard負(fù)例挖掘，損失為對比學(xué)習(xí)的InfoNCE，溫度τ=0.05，學(xué)習(xí)率2e5，warmup10%，epoch=3，混合精度FP16，梯度累積步長=8，batch_size=256。c)推理：ONNX導(dǎo)出+TensorRTFP16，動(dòng)態(tài)batch，最大batch=32；采用FAISSIVF1024索引，nprobe=32；顯存峰值3.2GB，延遲均值28ms。d)評估：Recall@1>90%，額外人工抽檢500條，準(zhǔn)確率>92%；壓力測試用locust并發(fā)100，QPS>350無錯(cuò)誤。47.（15分）給定以下代碼片段，指出三處潛在bug并給出修正：```pythonforepochinrange(10):forbatchinloader:input_ids=batch['input_