2025年人工智能AI自然語言處理高級應(yīng)用培訓(xùn)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參數(shù)的機(jī)制是A.絕對位置編碼B.相對位置編碼C.正弦位置編碼D.可學(xué)習(xí)位置編碼答案：C解析：Vaswani等人在原始論文中提出用不同頻率的正弦與余弦函數(shù)生成固定位置向量，無需訓(xùn)練參數(shù)即可泛化到更長序列，且具備良好外推性。2.當(dāng)使用BERT進(jìn)行中文命名實(shí)體識別時(shí)，若出現(xiàn)“南京市長江大橋”被切分為“南京/市長/江大橋”，導(dǎo)致實(shí)體邊界錯(cuò)誤，最合理的緩解策略是A.提高M(jìn)ask比例B.改用WholeWordMaskingC.增加下游CRF層權(quán)重D.用更大批次訓(xùn)練答案：B解析：WholeWordMasking強(qiáng)制對整個(gè)詞進(jìn)行掩碼，避免子詞切分破壞語義邊界，從而提升實(shí)體級任務(wù)表現(xiàn)。3.在GPT3的Fewshot設(shè)定中，增加incontext示例數(shù)量通常會(huì)A.線性降低推理延遲B.提升任務(wù)性能但提高推理成本C.降低模型參數(shù)更新量D.減少GPU顯存占用答案：B解析：更多示例讓模型在推理階段“看到”更豐富的任務(wù)模式，性能提升；但同時(shí)輸入長度增加，推理FLOPs與顯存線性增長。4.使用LoRA對大模型進(jìn)行參數(shù)高效微調(diào)時(shí)，若秩r=8，原矩陣維度為4096×4096，則實(shí)際新增參數(shù)量為A.4096×8B.2×4096×8C.4096×8+8×4096D.4096×4096×8答案：C解析：LoRA將權(quán)重更新ΔW分解為低秩矩陣BA，其中B∈?^(d×r)，A∈?^(r×d)，總參數(shù)量為dr+rd=2dr。5.在RLHF階段，采用PPO算法優(yōu)化獎(jiǎng)勵(lì)模型時(shí)，若KL懲罰系數(shù)β設(shè)置過大，最可能出現(xiàn)的副作用是A.策略迅速收斂到高獎(jiǎng)勵(lì)區(qū)域B.生成文本與初始模型分布嚴(yán)重偏離C.生成文本趨于重復(fù)初始模型輸出D.訓(xùn)練不穩(wěn)定，出現(xiàn)獎(jiǎng)勵(lì)黑客答案：C解析：KL懲罰項(xiàng)限制策略與參考策略的距離，β過大導(dǎo)致優(yōu)化保守，生成結(jié)果幾乎復(fù)制初始模型，多樣性驟降。6.在多模態(tài)模型BLIP2中，QFormer的作用是A.提取圖像特征并直接生成文本B.作為視覺語言信息瓶頸，固定LLM參數(shù)C.微調(diào)LLM全部參數(shù)D.僅用于圖像編碼答案：B解析：QFormer通過可學(xué)習(xí)查詢向量將視覺信息壓縮為固定數(shù)量token，再接入凍結(jié)的LLM，實(shí)現(xiàn)模態(tài)橋接且節(jié)省訓(xùn)練開銷。7.當(dāng)使用INT8量化部署175B參數(shù)模型時(shí)，若采用逐通道對稱量化，權(quán)重存儲量約為A.175GBB.87.5GBC.43.75GBD.21.875GB答案：C解析：原模型700GB（FP16），INT8為1字節(jié)，體積減半至350GB；逐通道縮放因子額外占用可忽略，故約43.75GB（350/8≈43.75）。8.在對比學(xué)習(xí)SimCSE中，dropout作為噪聲被用作A.正例構(gòu)造B.負(fù)例挖掘C.梯度截?cái)郉.學(xué)習(xí)率調(diào)度答案：A解析：同一樣本兩次前向經(jīng)過不同dropoutmask，得到不同表示作為正例對，無需額外標(biāo)注即可進(jìn)行對比學(xué)習(xí)。9.當(dāng)使用FAISSIVF1024索引在十億級文本向量庫做召回時(shí)，若nprobe=32，其時(shí)間復(fù)雜度主要與哪項(xiàng)成正比A.庫大小×32B.向量維度×32C.1024×32D.向量維度×庫大小答案：A解析：IVF先定位32個(gè)倒排列表，再在這些列表中線性掃描，掃描量≈庫大小/1024×32，故與庫大小×32成正比。10.在DiffusionModel文本生成中，ClassifierFreeGuidance的引導(dǎo)系數(shù)w=1.5，若條件與無條件得分分別為?cond、?uncond，則最終去噪方向?yàn)锳.?condB.1.5?cond?0.5?uncondC.2.5?cond?1.5?uncondD.?cond?1.5?uncond答案：B解析：CFG公式?=?uncond+w(?cond??uncond)=(1+w)?cond?w?uncond，代入w=1.5得2.5?cond?1.5?uncond，但選項(xiàng)B為1.5?cond?0.5?uncond，此處為筆誤修正，正確答案應(yīng)為(1+w)?cond?w?uncond，即2.5?cond?1.5?uncond，對應(yīng)選項(xiàng)C。二、多項(xiàng)選擇題（每題3分，共15分）11.以下哪些技術(shù)可直接緩解LLM“幻覺”現(xiàn)象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.增加模型層數(shù)答案：A、B、C解析：RAG引入外部知識，CoT促使模型逐步推理，RLHF對齊人類偏好，均可降低幻覺；單純加深模型反而可能加劇參數(shù)記憶錯(cuò)誤。12.關(guān)于參數(shù)高效微調(diào)方法，下列說法正確的是A.AdaLoRA可在訓(xùn)練過程中動(dòng)態(tài)調(diào)整秩B.Prefixtuning在輸入前添加可學(xué)習(xí)向量C.BitFit僅訓(xùn)練模型偏置項(xiàng)D.LoRA需要修改模型架構(gòu)答案：A、B、C解析：LoRA通過旁路矩陣插入，無需修改原模型代碼，僅注入模塊，故D錯(cuò)誤。13.在構(gòu)建中文醫(yī)療對話系統(tǒng)時(shí)，以下哪些指標(biāo)更適合評估安全性A.BLEUB.實(shí)體準(zhǔn)確率C.有害建議檢出率D.一致性違規(guī)率答案：C、D解析：BLEU與實(shí)體準(zhǔn)確率側(cè)重流暢性與事實(shí)，無法衡量是否輸出有害或自相矛盾的醫(yī)療建議；C、D直接度量安全。14.當(dāng)使用FlashAttention2加速訓(xùn)練時(shí)，其優(yōu)化包括A.減少HBM讀寫次數(shù)B.將O(N2)內(nèi)存降至O(N)C.利用GPUTensorCoretilingD.支持任意長度序列無需分塊答案：A、B、C解析：FlashAttention仍需在序列超長時(shí)手動(dòng)分塊，D錯(cuò)誤。15.以下哪些做法會(huì)降低大模型預(yù)訓(xùn)練時(shí)的FLOPs利用率（MFU）A.使用激活重計(jì)算B.批次大小低于GPU最大容量C.序列長度填充至固定值導(dǎo)致大量paddingD.采用bf16而非fp32答案：B、C解析：A通過時(shí)間換空間，不降低MFU；D減少計(jì)算量；B、C導(dǎo)致計(jì)算單元空轉(zhuǎn)，MFU下降。三、判斷題（每題1分，共10分）16.在MoE（MixtureofExperts）模型中，專家數(shù)量增加會(huì)線性增加激活參數(shù)量。答案：錯(cuò)解析：MoE通過稀疏激活，每token僅觸發(fā)topk專家，激活參數(shù)量與k成正比，與總專家數(shù)無關(guān)。17.使用RoPE位置編碼的模型在推理時(shí)可直接外推到更長序列而無需額外訓(xùn)練。答案：對解析：RoPE通過旋轉(zhuǎn)矩陣編碼相對位置，具備良好外推性質(zhì)，實(shí)踐表明可擴(kuò)展至2×訓(xùn)練長度。18.在對比學(xué)習(xí)中，溫度系數(shù)τ越小，則對難負(fù)例的懲罰越弱。答案：錯(cuò)解析：τ越小，分布越尖銳，難負(fù)例被放大，懲罰更強(qiáng)。19.INT4量化對175B模型權(quán)重進(jìn)行分組量化后，若組大小為128，則每組僅需額外存儲一個(gè)縮放因子和一個(gè)零點(diǎn)，共2字節(jié)。答案：對解析：對稱量化可省略零點(diǎn)，但非對稱需2字節(jié)；題目未限定對稱，默認(rèn)非對稱，故2字節(jié)合理。20.使用DPO（DirectPreferenceOptimization）訓(xùn)練時(shí)無需顯式獎(jiǎng)勵(lì)模型。答案：對解析：DPO將獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)隱式表達(dá)為策略的閉式解，直接利用偏好數(shù)據(jù)優(yōu)化，省去訓(xùn)練顯式RM步驟。四、填空題（每空2分，共20分）21.在Transformer注意力機(jī)制中，若隱藏維度d=512，頭數(shù)h=8，則每個(gè)頭的維度為______。答案：64解析：512/8=64。22.使用DeepSpeedZeRO3將175B模型參數(shù)分片到128張A100，每張GPU存儲的權(quán)重約為______GB（FP16）。答案：1.375解析：350GB/128≈1.375GB。23.若使用SentenceBERT進(jìn)行語義檢索，采用cosine相似度，閾值為0.82，則當(dāng)query與文檔向量內(nèi)積為0.41時(shí)，文檔______被召回。（填“會(huì)”或“不會(huì)”）答案：不會(huì)解析：cosine=內(nèi)積/(‖q‖‖d‖)，若向量已歸一化，則內(nèi)積即cosine=0.41<0.82。24.在GPT3175B模型中，若詞匯表大小V=50257，嵌入維度d=12288，則輸入嵌入層參數(shù)量為______萬。答案：6176.5解析：50257×12288=617650816，約61765萬，即6176.5萬（以0.1萬為單位）。25.使用FSDP訓(xùn)練時(shí)，若設(shè)置reshard_after_forward=True，則峰值顯存約為______倍模型參數(shù)。答案：1.5解析：FSDP在反向前重新分片，峰值≈1×參數(shù)+0.5×梯度+優(yōu)化器狀態(tài)分片，整體約1.5×。五、簡答題（每題8分，共24分）26.描述如何在不泄露隱私的前提下，利用聯(lián)邦微調(diào)技術(shù)讓醫(yī)院A與醫(yī)院B協(xié)作提升醫(yī)療LLM的實(shí)體識別效果，并給出參數(shù)聚合公式與安全性分析。答案：步驟：1.雙方本地?cái)?shù)據(jù)不出域，共享初始模型M0。2.各院在本地進(jìn)行LoRA微調(diào)，得到ΔA、ΔB。3.采用安全聚合協(xié)議（如SecureAggregation），將ΔA、ΔB加密上傳至協(xié)調(diào)方。4.協(xié)調(diào)方計(jì)算Δglobal=(nAΔA+nBΔB)/(nA+nB)，下發(fā)更新。5.雙方解密并合并至本地模型。公式：Δglobal=ΣniΔi/Σni。安全性：僅暴露聚合梯度，單個(gè)醫(yī)院梯度被同態(tài)加密與噪聲掩蓋，無法反推患者記錄；LoRA低秩進(jìn)一步降低信息熵。27.解釋為什么“思維樹”（TreeofThoughts）在解決24點(diǎn)游戲時(shí)優(yōu)于鏈?zhǔn)紺oT，并給出偽代碼。答案：原因：24點(diǎn)需要探索多種數(shù)字組合路徑，鏈?zhǔn)紺oT為單一路徑，易陷入局部錯(cuò)誤；ToT維護(hù)多條候選，通過評價(jià)函數(shù)剪枝，實(shí)現(xiàn)廣度優(yōu)先搜索。偽代碼：functionToT_24(nums):root=Node(nums,history=[])beam=[root]forstepin1…max_depth:new_beam=[]fornodeinbeam:for(a,b)inpairs(node.nums):foropin{+,?,×,÷}:ifinvalid(op,b):continuenew_nums=apply(node.nums,a,b,op)child=Node(new_nums,history=node.history+[(a,op,b)])child.value=evaluate(new_nums)new_beam.append(child)new_beam.sort(key=lambdax:x.value,reverse=True)beam=new_beam[:beam_width]ifany(n.value==24forninbeam):returnhistoryreturn“Nosolution”28.給定一段長文本，請說明如何利用滑動(dòng)窗口+摘要級聯(lián)策略在有限4k上下文LLM中完成整本書摘要，并分析信息損失上界。答案：策略：1.將書按章節(jié)切分為若干4ktoken塊，重疊256token。2.每塊用指令“用200字總結(jié)”生成局部摘要。3.將局部摘要拼接，若仍超長，遞歸執(zhí)行步驟2，直至總長度<4k。4.最終輸入LLM生成全局摘要。信息損失上界：每次摘要壓縮比r=200/4000=0.05，遞歸k層，則保留信息量≥(1?α)^k，其中α為壓縮無關(guān)信息比例，實(shí)驗(yàn)測得α≈0.4，故k=2時(shí)保留≥0.36，即損失上界64%。通過增大重疊、引入重要度評分可降至45%。六、計(jì)算與推導(dǎo)題（共31分）29.（10分）假設(shè)使用分組查詢注意力（GQA）將32頭查詢、32頭鍵值縮減為8鍵值組，隱藏維度d=4096，計(jì)算訓(xùn)練階段單步相比標(biāo)準(zhǔn)MHA減少的顯存占用（以GB為單位，批次b=16，序列L=4096，fp16）。答案：標(biāo)準(zhǔn)MHA鍵值緩存：2×b×h×L×d/h×2字節(jié)=2×16×32×4096×128×2≈1GB。GQA鍵值緩存：2×b×g×L×d/g×2=2×16×8×4096×512×2≈0.25GB。減少：1?0.25=0.75GB。30.（10分）給定一個(gè)二分類任務(wù)，正例占比0.8%，使用FocalLoss調(diào)參α=0.25，γ=2。若模型對某正例預(yù)測概率p=0.97，計(jì)算該樣本的FocalLoss值，并解釋γ如何抑制易例。答案：FL=?α(1?p)^γlogp=?0.25×(0.03)^2×log(0.97)≈?0.25×0.0009×(?0.0305)≈6.86×10??。γ增大，(1?p)^γ對高p樣本趨近0，損失被壓縮，訓(xùn)練重點(diǎn)轉(zhuǎn)向低p難例，緩解類別不平衡。31.（11分）在DiffusionModel中，若前向過程方差scheduleβt線性增加至0.02，T=1000，推導(dǎo)采樣階段去噪均值μθ(xt,t)的閉式表達(dá)式，并證明當(dāng)t→0時(shí)，μθ(xt,t)趨向于真實(shí)圖像x?。答案：由重參數(shù)化：xt=√α?tx?+√(1?α?t)ε，其中α?t=∏(1?βs)。逆過程后驗(yàn)：q(xt?1|xt,x?)=N(μ?,β?)，μ?=(√αt(1?α?t?1)xt+√α?t?1βtx?)/(1?α?t)。網(wǎng)絡(luò)預(yù)測εθ，則μθ=(xt?(1?αt)/√(1?α?t)εθ)/√αt。代入xt表達(dá)式，得μθ=(√α?tx?+√(1?α?t)ε?(1?αt)/√(1?α?t)εθ)/√αt。當(dāng)εθ→ε，且t→0，αt→1，βt→0，α?t→1，則μθ→x?，證畢。七、綜合應(yīng)用題（共30分）32.（15分）某電商公司需構(gòu)建“智能客服+工單摘要”系統(tǒng)，用戶輸入可能含混合粵語與普通話，且要求實(shí)時(shí)響應(yīng)<600ms（p99）。給定資源：8卡A10080GB，單卡INT8推理峰值算力624TOPS，網(wǎng)絡(luò)帶寬200Gbps。請?jiān)O(shè)計(jì)端到端方案，包括：1)語種識別與代碼切換處理；2)模型選型與量化；3)推理服務(wù)架構(gòu)；4)性能預(yù)算驗(yàn)證。答案：1)采用FastTextsmall粵語分類器（<1MB），延遲<5ms；若檢測>30%粵語token，啟用粵語拼音增強(qiáng)分詞器，與普通話共享subword詞表。2)選型：基于Baichuan13BChat，使用INT4權(quán)重+INT8激活混合量化，KVcacheINT8，batch=16，beam=1，最大生成長度128。