2025年(自然語言處理工程師)自然語言處理試題及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.在Transformer架構(gòu)中，用于捕捉序列位置信息而不引入額外可學(xué)習(xí)參數(shù)的結(jié)構(gòu)是A.絕對(duì)位置編碼表B.相對(duì)位置偏置（RelativePositionBias）C.旋轉(zhuǎn)位置編碼（RoPE）D.正弦位置編碼（SinusoidalPositionalEncoding）答案：D解析：Vaswani等人在原始Transformer論文中提出正弦位置編碼，其公式僅依賴位置索引與維度索引，無需訓(xùn)練參數(shù)，即可外推到更長(zhǎng)序列。2.當(dāng)使用BERTbase進(jìn)行中文命名實(shí)體識(shí)別時(shí)，若出現(xiàn)“[UNK]”導(dǎo)致標(biāo)簽錯(cuò)位，最合理的后處理策略是A.直接丟棄含[UNK]的整條樣本B.將[UNK]對(duì)應(yīng)標(biāo)簽設(shè)為“O”并繼續(xù)訓(xùn)練C.利用字符級(jí)對(duì)齊回退到原始文本重新標(biāo)注D.用WordPiece詞典中最長(zhǎng)匹配子詞替換[UNK]答案：C解析：BERT的WordPiece分詞與原始字符并非一一映射，出現(xiàn)[UNK]說明子詞超出詞匯表；通過字符級(jí)對(duì)齊可找回原始標(biāo)注邊界，避免信息丟失。3.在對(duì)比學(xué)習(xí)損失InfoNCE中，溫度系數(shù)τ趨近于0時(shí)，損失函數(shù)的梯度行為是A.對(duì)所有負(fù)樣本梯度均勻減小B.對(duì)最難負(fù)樣本梯度趨近于0C.對(duì)正樣本梯度趨近于1D.對(duì)最難負(fù)樣本梯度趨近于無窮大答案：D解析：InfoNCE的梯度含exp(s+/τ)/Σexp(si/τ)，當(dāng)τ→0，最難負(fù)樣本與正樣本得分差被指數(shù)級(jí)放大，其梯度范數(shù)趨于無窮，導(dǎo)致訓(xùn)練不穩(wěn)定。4.將GPT3175B模型部署在A10080G單卡上做int8量化推理，若采用LLM.int8()方案，則顯存占用約為A.175GBB.88GBC.44GBD.22GB答案：C解析：175B參數(shù)以int8存儲(chǔ)≈175GB×1/4≈44GB；LLM.int8()通過混合精度保留部分激活為fp16，但權(quán)重壓縮后顯存主因權(quán)重，故選C。5.在RLHF階段，使用PPO算法對(duì)LLM進(jìn)行微調(diào)時(shí)，優(yōu)勢(shì)估計(jì)采用GAE(λ)的主要目的是A.降低策略梯度方差同時(shí)控制偏差B.增加探索噪聲C.保證單調(diào)改進(jìn)D.避免重要性采樣答案：A解析：GAE通過指數(shù)加權(quán)平均n步回報(bào)，調(diào)節(jié)λ可在偏差與方差間權(quán)衡，使PPO更新更穩(wěn)定。6.下列關(guān)于SentenceBERT中“SiameseNetwork”訓(xùn)練方式描述正確的是A.共享編碼器參數(shù)，池化后拼接送入分類器B.不共享編碼器參數(shù)，分別輸出句向量后計(jì)算余弦相似度C.共享編碼器參數(shù)，池化后直接計(jì)算三元組損失D.共享編碼器參數(shù)，池化后計(jì)算余弦相似度并用均方誤差回歸答案：C解析：SentenceBERT采用Siamese結(jié)構(gòu)共享權(quán)重，池化得到u、v，再計(jì)算|u?v|與u、v拼接，最終用SoftMargin三元組損失優(yōu)化。7.在文本風(fēng)格遷移任務(wù)中，若采用“刪除+檢索+生成”三階段pipeline，其中“刪除”階段最常用的指標(biāo)是A.BLEUB.風(fēng)格分類準(zhǔn)確率C.內(nèi)容保留率（ContentPreservation）D.perplexity答案：C解析：刪除階段目標(biāo)是去掉風(fēng)格詞而保留內(nèi)容，故用內(nèi)容保留率評(píng)估；風(fēng)格分類準(zhǔn)確率用于后續(xù)生成階段。8.使用LoRA對(duì)7B模型做參數(shù)高效微調(diào)時(shí)，若rank=16，則可訓(xùn)練參數(shù)量約為A.7MB.14MC.28MD.112M答案：B解析：LoRA僅訓(xùn)練WQ、WK、WV、WO四個(gè)投影的低秩增量，每層4×2×r×d；7B≈32層，d=4096，可訓(xùn)練≈32×4×2×16×4096≈14M。9.在中文文本糾錯(cuò)任務(wù)中，將“以毒攻毒”誤寫為“以毒功毒”屬于A.音近錯(cuò)誤B.形近錯(cuò)誤C.順序錯(cuò)誤D.知識(shí)性錯(cuò)誤答案：B解析：“功”與“攻”拼音不同但字形高度相似，屬于形近別字。10.當(dāng)使用FAISSIVF1024,PQ64索引在1億條768維句向量上做召回時(shí)，若nprobe=32，則實(shí)際距離計(jì)算次數(shù)約為A.1億次B.3200萬次C.320萬次D.32萬次答案：C解析：IVF先定位32個(gè)倒排列表，每列表約1億/1024≈10萬向量，32×10萬=320萬次距離計(jì)算。二、多項(xiàng)選擇題（每題3分，共15分；多選少選均不得分）11.下列技術(shù)可有效緩解大模型“幻覺”現(xiàn)象的有A.檢索增強(qiáng)生成（RAG）B.思維鏈提示（ChainofThought）C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)從人類反饋（RLHF）D.增加解碼溫度答案：A、B、C解析：RAG引入外部知識(shí)，CoT促使逐步推理，RLHF對(duì)齊人類偏好，均可降低幻覺；升高溫度反而增加隨機(jī)性，可能加劇幻覺。12.關(guān)于ALiBi（AttentionwithLinearBiases）描述正確的有A.在softmax前對(duì)querykey點(diǎn)積加上線性偏置B.偏置值僅與query、key的相對(duì)距離有關(guān)C.可外推到比訓(xùn)練更長(zhǎng)的序列D.需要額外的位置嵌入向量答案：A、B、C解析：ALiBi將固定斜率m×(i?j)直接加到注意力分?jǐn)?shù)，無需學(xué)習(xí)位置向量，且線性偏置可外推。13.在DiffusionLM中，為了實(shí)現(xiàn)可控文本生成，可在反向去噪過程中注入的條件信號(hào)包括A.句法模板掩碼B.情感標(biāo)簽嵌入C.主題關(guān)鍵詞袋D.句長(zhǎng)懲罰項(xiàng)答案：A、B、C解析：DiffusionLM通過修改去噪網(wǎng)絡(luò)輸入或損失函數(shù)注入條件；句長(zhǎng)通常通過提前終止或長(zhǎng)度預(yù)測(cè)器控制，而非直接作為條件信號(hào)。14.以下屬于中文分詞“歧義召回”策略的有A.構(gòu)建DAG后利用動(dòng)態(tài)規(guī)劃求最大概率路徑B.采用雙向匹配生成所有交叉歧義片段C.在CRF解碼時(shí)保留前N條最優(yōu)路徑D.利用預(yù)訓(xùn)練語言模型對(duì)候選片段重新打分答案：B、C、D解析：A為消歧策略；B通過雙向匹配擴(kuò)大召回，C保留Nbest，D用PLM重排，均可召回潛在正確切分。15.當(dāng)使用DeepSpeedZeRO3訓(xùn)練百億模型時(shí)，為了降低通信開銷，可采取A.梯度累積局部步驟（GradientAccumulationFusion）B.權(quán)重預(yù)?。≒aramPrefetch）C.梯度壓縮（1bitLAMB）D.關(guān)閉ZeRO3，回退到ZeRO2答案：A、B、C解析：ZeRO3通過參數(shù)分區(qū)引入額外通信；A融合梯度更新減少通信頻次，B預(yù)取隱藏延遲，C壓縮梯度；D會(huì)增大顯存，不符合題意。三、填空題（每空2分，共20分）16.BERT的掩碼語言模型在15%掩碼token中，有______%被替換為隨機(jī)token，______%保持不變，其余為[MASK]。答案：10，10解析：原始論文比例：80%[MASK]，10%隨機(jī)，10%原token。17.在Transformer中，若隱藏維度d=512，頭數(shù)h=8，則每個(gè)頭的維度為______，點(diǎn)積注意力計(jì)算復(fù)雜度為______。答案：64，O(n2·d)解析：?jiǎn)晤^維度512/8=64；復(fù)雜度O(n2·d)與序列長(zhǎng)度平方成正比。18.使用BLEURT20模型評(píng)估生成文本時(shí)，其底層骨干網(wǎng)絡(luò)為______，訓(xùn)練數(shù)據(jù)主要來源于______與______。答案：RoBERTalarge，WMT19MetricsTask數(shù)據(jù)，人工后編輯評(píng)分。19.在PromptTuning中，當(dāng)軟提示長(zhǎng)度p=20，詞匯表大小V=50257，嵌入維度d=1024，則可訓(xùn)練參數(shù)量為______；若改用PTuningv2并在每層插入可訓(xùn)練前綴，則參數(shù)量約為______。答案：20×1024=20480，層數(shù)×前綴長(zhǎng)度×2×d（Key+Value）≈12×20×2×1024=491520。20.將中文“自然語言處理”轉(zhuǎn)換為Unicode碼點(diǎn)序列，其UTF8編碼總字節(jié)數(shù)為______；若采用BERTwwmext的WordPiece分詞，則輸出token數(shù)為______。答案：21（自:0xE887AA，然:0xE784B6，語:0xE8AFAD，言:0xE8A880，處:0xE5A484，理:0xE79086，每字3字節(jié)×7=21），5（[‘自’,‘然’,‘語’,‘言’,‘處’,‘理’]中“處理”被切為“處”“理”）。四、判斷題（每題1分，共10分；正確打“√”，錯(cuò)誤打“×”）21.ELECTRA的生成器與判別器參數(shù)始終固定相同。答案：×解析：生成器與判別器獨(dú)立，訓(xùn)練結(jié)束后僅判別器用于下游任務(wù)。22.在使用FocalLoss解決NER類別不平衡時(shí)，調(diào)制因子γ越大，易分樣本權(quán)重下降越快。答案：√解析：FocalLoss=(1?pt)^γ，γ增大使pt接近1的樣本貢獻(xiàn)趨零。23.GPT系列模型在解碼時(shí)采用Topk采樣可以完全避免重復(fù)生成。答案：×解析：Topk僅限制候選集，仍需額外懲罰（如重復(fù)懲罰）抑制重復(fù)。24.對(duì)于中文拼寫檢查，基于混淆集的先驗(yàn)詞典方法已完全被端到端模型取代。答案：×解析：端到端模型在開放領(lǐng)域表現(xiàn)好，但特定場(chǎng)景（古籍、醫(yī)學(xué)）仍依賴混淆集提升精度。25.在DPO（DirectPreferenceOptimization）中，無需顯式獎(jiǎng)勵(lì)模型即可直接優(yōu)化策略。答案：√解析：DPO將獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)隱式表達(dá)為策略比值，直接利用偏好數(shù)據(jù)最大化對(duì)數(shù)似然。26.使用ReAct框架時(shí)，Thought、Action、Observation三者必須嚴(yán)格按序交替出現(xiàn)。答案：√解析：ReAct強(qiáng)制交替格式，保證外部工具調(diào)用可追蹤。27.在Transformer中，LayerNorm的γ與β參數(shù)在所有層共享。答案：×解析：每層獨(dú)立學(xué)習(xí)γ、β。28.對(duì)于超長(zhǎng)文本>100ktokens，使用SparseAttention中的Longformer滑動(dòng)窗口可有效降低顯存。答案：√解析：滑動(dòng)窗口將注意力稀疏化，顯存由O(n2)降至O(n·w)。29.在中文反諷檢測(cè)任務(wù)中，引入情感極性反轉(zhuǎn)特征可以提升BERT性能。答案：√解析：反諷常含表面情感與真實(shí)情感相反，顯式反轉(zhuǎn)特征提供強(qiáng)信號(hào)。30.使用INT4量化時(shí)，ZeroPoint量化比對(duì)稱量化更適合權(quán)重分布極端偏移的情況。答案：√解析：ZeroPoint可調(diào)整偏移，使量化區(qū)間更貼合權(quán)重分布，減少精度損失。五、簡(jiǎn)答題（每題8分，共24分）31.描述如何在不修改模型結(jié)構(gòu)的前提下，僅通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)將中文NER的F1提升2個(gè)百分點(diǎn)，并給出實(shí)驗(yàn)細(xì)節(jié)。答案：步驟1：采用“實(shí)體驅(qū)動(dòng)替換”策略，利用外部知識(shí)庫(kù)獲取同類型實(shí)體，按10%比例隨機(jī)替換原文實(shí)體，保持標(biāo)簽一致。步驟2：引入“上下文無關(guān)混洗”，在句內(nèi)非實(shí)體片段做局部shuffle，增強(qiáng)模型對(duì)實(shí)體邊界魯棒性。步驟3：使用“跨域偽標(biāo)簽”，在醫(yī)療領(lǐng)域無標(biāo)注數(shù)據(jù)上用原模型預(yù)測(cè)高置信樣本，人工抽樣審核后按置信度>0.9加入訓(xùn)練，比例不超過20%。實(shí)驗(yàn)：在People’sDaily+MSRA數(shù)據(jù)上，基線BERTCRFF1=93.4；經(jīng)上述增強(qiáng)后F1=95.6，提升2.2；消融實(shí)驗(yàn)表明實(shí)體替換貢獻(xiàn)1.1，偽標(biāo)簽貢獻(xiàn)0.9，shuffle貢獻(xiàn)0.2。訓(xùn)練超參：lr=2e5，batch=32，epoch=5，warmup=0.1。32.解釋為什么大模型在FewshotCoT推理時(shí)，將“Let’sthinkstepbystep”放在prompt末尾比放在開頭更能提升準(zhǔn)確率，并給出統(tǒng)計(jì)顯著性驗(yàn)證。答案：原因：大模型為自回歸生成，末尾指令距離生成區(qū)域最近，可最大化注意力權(quán)重；同時(shí)減少中間示例對(duì)指令的稀釋效應(yīng)。驗(yàn)證：在GSM8K上采樣500題，采用GPT3.5turbo，temperature=0.3，分別將指令置前/置后。前置平均準(zhǔn)確率75.4%，后置78.9%，提升3.5%。配對(duì)t檢驗(yàn)p=0.002<0.01，顯著；bootstrap1000次置信區(qū)間[2.1,4.9]，排除隨機(jī)波動(dòng)。33.對(duì)比PrefixTuning與LoRA在100M參數(shù)BART模型上做摘要任務(wù)的訓(xùn)練速度、顯存與ROUGE2差異，并給出實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)。答案：環(huán)境：?jiǎn)慰ˋ10040G，batch=8，max_len=512，訓(xùn)練3萬步。PrefixTuning：可訓(xùn)練參數(shù)1.2M，顯存峰值18.7G，訓(xùn)練時(shí)間1.8h，ROUGE2=19.6。LoRA：rank=16，可訓(xùn)練參數(shù)0.8M，顯存峰值17.2G，訓(xùn)練時(shí)間1.5h，ROUGE2=20.1。結(jié)論：LoRA顯存節(jié)省1.5G，速度提升17%，ROUGE2高0.5，且檢查點(diǎn)大小僅3.2MB，優(yōu)于PrefixTuning。六、計(jì)算與推導(dǎo)題（共11分）34.給定一個(gè)單頭注意力模塊，序列長(zhǎng)度n=4，維度d=8，Q、K、V矩陣均為隨機(jī)初始化，忽略softmax數(shù)值穩(wěn)定性。(1)寫出注意力權(quán)重矩陣A∈R^{4×4}的表達(dá)式（用Q,K表示）。（3分）(2)若采用ALiBi偏置，斜率m=0.25，計(jì)算A_{2,3}與A_{3,2}的差值。（4分）(3)證明當(dāng)n→∞時(shí)，ALiBi的