2025自然語(yǔ)言處理工程師秋招試題及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.在Transformer架構(gòu)中，以下哪一項(xiàng)操作最直接地引入了位置信息？A.多頭自注意力B.層歸一化C.正弦位置編碼D.前饋全連接層答案：C解析：Transformer本身對(duì)序列順序無(wú)感知，正弦位置編碼通過(guò)顯式加入位置向量使模型感知token順序；其余選項(xiàng)均不直接編碼位置。2.使用BERTbase進(jìn)行中文文本分類時(shí)，若將最大序列長(zhǎng)度從128擴(kuò)展到512，顯存占用大約增加多少倍？（假設(shè)batchsize、head數(shù)等不變）A.1.0B.1.4C.2.0D.4.0答案：C解析：注意力機(jī)制顯存復(fù)雜度O(n2)，長(zhǎng)度擴(kuò)大4倍，顯存理論增加16倍，但激活值占比并非全部；實(shí)際profiling顯示約2倍，因嵌入層與參數(shù)顯存不變。3.在訓(xùn)練GPTstyle自回歸模型時(shí)，若將學(xué)習(xí)率warmup步數(shù)從4k降到1k，其余超參不變，最可能出現(xiàn)的訓(xùn)練現(xiàn)象是：A.訓(xùn)練loss收斂更快，驗(yàn)證ppl更低B.訓(xùn)練loss震蕩，驗(yàn)證ppl升高C.訓(xùn)練loss下降變慢，驗(yàn)證ppl不變D.梯度爆炸導(dǎo)致NaN答案：B解析：warmup過(guò)短使早期更新步長(zhǎng)過(guò)大，破壞預(yù)訓(xùn)練權(quán)重，導(dǎo)致震蕩；驗(yàn)證指標(biāo)變差。4.對(duì)于中文拼寫(xiě)糾錯(cuò)任務(wù)，以下哪種解碼方式最適合直接輸出糾錯(cuò)后完整句子？A.CTCgreedydecodeB.序列標(biāo)注+BIOtaggingC.指針網(wǎng)絡(luò)復(fù)制+生成混合D.純編輯距離后處理答案：C解析：中文糾錯(cuò)需同時(shí)處理“多字、少字、替換”，指針生成混合可拷貝正確字或生成新字，靈活度最高。5.在LoRA參數(shù)高效微調(diào)中，若原矩陣W∈?^{d×k}，秩r=8，則新增可訓(xùn)練參數(shù)量占比約為：A.8/(d+k)B.16/(d+k)C.8r/(dk)D.2r(d+k)/(dk)答案：D解析：LoRA引入兩個(gè)低秩矩陣B,A，總參數(shù)量2rk；原參數(shù)量dk；占比=2r(d+k)/(dk)。6.使用F1score評(píng)估命名實(shí)體識(shí)別時(shí)，若預(yù)測(cè)結(jié)果將“北京天安門(mén)”整體識(shí)別為L(zhǎng)OC，而標(biāo)注為“北京/LOC天安門(mén)/LOC”兩個(gè)實(shí)體，則：A.精確率分母+1，召回率分母+2B.精確率分母+1，召回率分母+1C.精確率分母+2，召回率分母+1D.精確率分母+2，召回率分母+2答案：A解析：預(yù)測(cè)1個(gè)實(shí)體，精確率分母+1；標(biāo)注2個(gè)實(shí)體，召回率分母+2；無(wú)真正例，故分子不變。7.在對(duì)比學(xué)習(xí)SimCSE中，dropout作為噪聲生成正樣本對(duì)，若將dropout率從0.1調(diào)至0.5，則InfoNCEloss溫度系數(shù)τ=0.05時(shí)，梯度方差會(huì)：A.增大B.減小C.不變D.先增后減答案：A解析：dropout增大使正樣本對(duì)距離期望變大，梯度估計(jì)方差上升，需減小τ補(bǔ)償，但題設(shè)τ固定，故方差增大。8.將BERT蒸餾到BiLSTM輕量模型時(shí)，若使用隱態(tài)MSE作為中間層損失，則對(duì)[CLS]向量最好的處理策略是：A.直接對(duì)齊B.舍棄不參與C.乘以0.1權(quán)重再對(duì)齊D.先PCA降維再對(duì)齊答案：B解析：BiLSTM無(wú)[CLS]概念，強(qiáng)行對(duì)齊引入噪聲；通常僅對(duì)齊各token隱態(tài)或平均池化后向量。9.在RLHF階段使用PPO訓(xùn)練對(duì)話模型時(shí)，若KL懲罰系數(shù)β=0，最可能出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)是：A.模型崩潰輸出空串B.訓(xùn)練不穩(wěn)定，策略快速偏離參考模型C.獎(jiǎng)勵(lì)模型過(guò)擬合D.顯存溢出答案：B解析：無(wú)KL約束，策略可迅速利用獎(jiǎng)勵(lì)模型缺陷，輸出高獎(jiǎng)勵(lì)但無(wú)意義文本，導(dǎo)致分布外坍縮。10.將30B參數(shù)模型在A10080G單卡上做8bit量化推理，理論上峰值顯存約為：A.30GBB.36GBC.45GBD.60GB答案：B解析：8bit權(quán)重30B×1Byte=30GB；激活與KVcache約6GB；合計(jì)≈36GB。二、多項(xiàng)選擇題（每題3分，共15分；多選少選均不得分）11.以下哪些技術(shù)可直接緩解文本生成中的“重復(fù)解碼”問(wèn)題？A.重復(fù)懲罰（repetitionpenalty）B.對(duì)比度搜索（contrastivesearch）C.溫度采樣（temperaturesampling）D.后處理ngramblocking答案：A,B,D解析：溫度采樣僅調(diào)節(jié)隨機(jī)性，不直接懲罰重復(fù)；其余三項(xiàng)均顯式抑制重復(fù)token。12.關(guān)于RoPE位置編碼，下列說(shuō)法正確的是：A.顯式添加絕對(duì)位置向量B.通過(guò)旋轉(zhuǎn)矩陣注入相對(duì)位置C.可外推到比訓(xùn)練更長(zhǎng)的序列D.在attention計(jì)算前注入答案：B,C解析：RoPE利用復(fù)數(shù)旋轉(zhuǎn)矩陣編碼相對(duì)位置，具備外推能力；非絕對(duì)位置向量，也不提前加在embedding。13.在中文文本匹配任務(wù)中，以下哪些數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法可能引入偽標(biāo)簽錯(cuò)誤？A.同音字替換B.EDA隨機(jī)詞替換C.回譯（zh→en→zh）D.同義句生成（SGPT）答案：A,B,C解析：同音/回譯可能改變句意；SGPT基于大模型生成，通常人工校驗(yàn)，但理論上仍可能出錯(cuò)，故全選。14.使用DeepSpeedZeRO3訓(xùn)練大模型時(shí)，以下哪些組件狀態(tài)會(huì)被切分到所有GPU？A.優(yōu)化器狀態(tài)B.梯度C.參數(shù)D.激活值答案：A,B,C解析：ZeRO3對(duì)參數(shù)、梯度、優(yōu)化器狀態(tài)均做分片；激活值仍按activationcheckpointing策略保存，不切片。15.在構(gòu)建領(lǐng)域大模型繼續(xù)預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)料時(shí)，以下哪些指標(biāo)可用于自動(dòng)評(píng)估語(yǔ)料質(zhì)量？A.困惑度（perplexity）B.重復(fù)ngram比例C.語(yǔ)言識(shí)別置信度D.文檔長(zhǎng)度方差答案：A,B,C解析：PPL可反映與參考模型的契合度；重復(fù)、語(yǔ)言混雜均降低質(zhì)量；長(zhǎng)度方差僅反映分布，非直接質(zhì)量指標(biāo)。三、填空題（每空2分，共20分）16.在Transformer注意力計(jì)算中，若Q,K,V維度均為64，序列長(zhǎng)度n=256，則一次注意力頭的理論乘法次數(shù)為_(kāi)_______。答案：2×2562×64=8,388,608解析：QK^T為256×256×64，再乘V為256×256×64，合計(jì)2n2d。17.將SentenceBERT用于語(yǔ)義檢索時(shí)，常用________距離度量保證向量可比，其公式為_(kāi)_______。答案：余弦；cos(u,v)=u·v/(‖u‖‖v‖)18.若使用ALBERT參數(shù)共享方案，將12層Transformer共享為1層循環(huán)，則模型文件大小約縮小為原來(lái)的________。答案：1/12解析：僅存儲(chǔ)一層參數(shù)，其余層共享；embedding與pooler不變，占比小，可忽略。19.在中文分詞任務(wù)中，采用BMES標(biāo)注法，句子“我愛(ài)自然語(yǔ)言處理”應(yīng)標(biāo)注為_(kāi)_______。答案：BEBBEBEBE20.若將GPT2的詞匯表從50257擴(kuò)展到60000，embedding層新增參數(shù)量為_(kāi)_______。答案：(60000?50257)×768=7,488,384解析：embedding維度768；新增9743個(gè)token。21.使用FSDP（FullyShardedDataParallel）時(shí)，設(shè)置`reshard_after_forward=True`的作用是________。答案：在反向傳播前將完整參數(shù)重新分片，節(jié)省峰值顯存。22.在指令微調(diào)中，若采用“用戶助手腳本”模板，特殊token<|im_start|>應(yīng)加入模型的________部分，以保證推理時(shí)正確識(shí)別角色。答案：詞匯表與tokenizer.json23.將float32模型權(quán)重轉(zhuǎn)換為bfloat16后，模型大小減半，但動(dòng)態(tài)范圍與________相同。答案：float32解析：bfloat16指數(shù)位8位，與fp32一致，動(dòng)態(tài)范圍相同；精度降低。24.在知識(shí)蒸餾中，若教師模型輸出概率為q，學(xué)生為p，溫度τ=4，則軟標(biāo)簽損失為_(kāi)_______。答案：τ2·KL(p_τ‖q_τ)25.使用DeepspeedMiCS加速訓(xùn)練時(shí)，通信壓縮算法采用________，可將梯度通信量壓縮至原來(lái)的1/2。答案：PowerSGD四、判斷題（每題1分，共10分；正確打“√”，錯(cuò)誤打“×”）26.ELECTRA的生成器與判別器共享所有參數(shù)。答案：×解析：僅embedding共享；生成器與判別器參數(shù)獨(dú)立。27.在BeamSearch中，beam寬度越大，生成結(jié)果多樣性越高。答案：×解析：beam寬增大傾向于搜索高概率共性路徑，多樣性反而下降。28.使用ReLU激活的Transformer在梯度回傳時(shí)比GELU更易出現(xiàn)神經(jīng)元死亡。答案：√29.在LoRA微調(diào)時(shí)，將秩r設(shè)為0等價(jià)于凍結(jié)原模型。答案：√解析：r=0時(shí)低秩矩陣退化為0，無(wú)更新。30.對(duì)比學(xué)習(xí)損失InfoNCE在batchsize增大時(shí)，梯度方差一定減小。答案：×解析：負(fù)樣本增多可降低方差，但溫度τ固定時(shí)，極端大batch可能因梯度沖突導(dǎo)致方差回升。31.將RMSNorm替換LayerNorm可略微降低推理延遲，因?yàn)槭∪チ司涤?jì)算。答案：√32.在中文文本中，全角標(biāo)點(diǎn)與半角標(biāo)點(diǎn)語(yǔ)義等價(jià)，可直接映射到同一token。答案：×解析：模型分詞后可能不同，直接映射會(huì)引入歧義。33.使用8bit量化時(shí)，outlier通道若直接裁剪為±127，會(huì)顯著降低生成質(zhì)量。答案：√34.在指令數(shù)據(jù)集中，若每條樣本均包含“答案長(zhǎng)度≤256token”的約束，可顯著緩解RLHF階段的rewardhacking。答案：×解析：長(zhǎng)度約束與hacking無(wú)直接因果，需結(jié)合KL正則。35.將Adam優(yōu)化器β2從0.999降至0.95，可略微提升大模型預(yù)訓(xùn)練后期穩(wěn)定性。答案：√解析：降低β2使二階矩更新更快，適應(yīng)后期梯度變小場(chǎng)景。五、簡(jiǎn)答題（每題8分，共24分）36.描述如何在不修改模型結(jié)構(gòu)的前提下，僅通過(guò)數(shù)據(jù)側(cè)方法提升中文拼寫(xiě)糾錯(cuò)模型的召回率，并給出實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證方案。答案與解析：1)構(gòu)造偽糾錯(cuò)預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)：利用OCR引擎對(duì)3500萬(wàn)干凈中文維基句加噪聲（同音、形近、刪字、加字），生成“臟凈”平行對(duì)。2)動(dòng)態(tài)樣本加權(quán)：訓(xùn)練時(shí)若模型對(duì)某臟句預(yù)測(cè)完全正確，則降低其采樣權(quán)重，聚焦難例。3)迭代回注：用初版模型在1億網(wǎng)頁(yè)語(yǔ)料上預(yù)測(cè)高置信糾錯(cuò)句，經(jīng)規(guī)則過(guò)濾后回爐訓(xùn)練。實(shí)驗(yàn)：基線F1=68.2，召回62.1；加入偽數(shù)據(jù)后召回升至71.4，F(xiàn)1=73.8；再經(jīng)回注召回74.6，F(xiàn)1=75.9，驗(yàn)證有效。37.解釋為何在超長(zhǎng)文本（>8ktokens）場(chǎng)景下，F(xiàn)lashAttention仍比標(biāo)準(zhǔn)Attention節(jié)省顯存，并給出復(fù)雜度對(duì)比。答案與解析：標(biāo)準(zhǔn)Attention需物化n×n注意力矩陣，顯存O(n2)；FlashAttention采用分塊softmax與在線歸一化，將大矩陣拆為SRAM可放下的塊，每塊計(jì)算完即寫(xiě)回輸出，無(wú)需存儲(chǔ)中間S、P矩陣，顯存降為O(n)。復(fù)雜度仍為O(n2)FLOPs，但顯存瓶頸解除，故可處理超長(zhǎng)序列。38.對(duì)比“繼續(xù)預(yù)訓(xùn)練+指令微調(diào)”與“直接指令微調(diào)”在領(lǐng)域大模型落地時(shí)的成本與效果差異，給出量化數(shù)據(jù)。答案與解析：以法律領(lǐng)域40萬(wàn)條指令數(shù)據(jù)為例：A)直接指令微調(diào)：在LLaMA7B上訓(xùn)練3epoch，耗時(shí)8h，GPU×8A100，最終法律選擇題acc=58.3%。B)先繼續(xù)預(yù)訓(xùn)練200Btoken法律語(yǔ)料，再指令微調(diào)：預(yù)訓(xùn)練40h，微調(diào)同8h，acc=71.2%。成本：A≈64GPU·h，B≈384GPU·h；效果提升+12.9acc，ROI需結(jié)合業(yè)務(wù)閾值權(quán)衡。六、編程與計(jì)算題（共31分）39.（10分）手寫(xiě)PyTorch實(shí)現(xiàn)帶相對(duì)位置偏置的MultiHeadAttention，要求：輸入：Q,K,V∈?^{b×n×d}，偏置B∈?^{n×n}輸出：O∈?^{b×n×d}禁止調(diào)用torch.nn.MultiheadAttention。答案：```pythonimporttorch,mathdefrel_multi_head_attn(Q,K,V,B,h):b,n,d=Q.shaped_h=d//hQ=Q.view(b,n,h,d_h).transpose(1,2)(b,h,n,d_h)K=K.view(b,n,h,d_h).transpose(1,2)V=V.view(b,n,h,d_h).transpose(1,2)scores=torch.matmul(Q,K.transpose(2,1))/math.sqrt(d_h)(b,h,n,n)scores=scores+B.unsqueeze(0)broadcastattn=torch.softmax(scores,dim=1)O=torch.matmul(attn,V)(b,h,n,d_h)O=O.transpose(1,2).contiguous().view(b,n,d)returnO```解析：手動(dòng)分頭、縮放點(diǎn)積、加偏置、softmax、加權(quán)求和，再合并頭。40.（10分）給定一個(gè)batch對(duì)數(shù)its=(logits_pos,logits_neg)，其中l(wèi)ogits_pos∈?^B為positive得分，logits_neg∈?^{B×K}為K負(fù)樣本得分，請(qǐng)用一行代碼實(shí)現(xiàn)InfoNCEloss（溫度τ=0.05），并計(jì)算當(dāng)B=2,K=4時(shí)的數(shù)值示例。答案：```pythonloss=torch.log(torch.softmax(torch.cat([logits_pos[:,None],logits_neg],dim=1)/0.05,dim=1)[:,0]).mean()```示例：logits_pos=[1.2,0.8],logits_neg=[[0.9,0.5,0.3,0.1],[0.7,0.6,0.2,0.0]]計(jì)算得loss≈0.61541.（11分）假設(shè)需將7B參數(shù)模型權(quán)重按通道量化到INT4（groupsize=64），請(qǐng)計(jì)算