2025年人工智能工程師自然語言處理練習(xí)題及答案一、單項選擇題（每題2分，共20分）1.在Transformer架構(gòu)中，ScaledDotProductAttention的計算公式為A.softmax(QK^T/√d_k)VB.softmax(QK^T)VC.softmax(QK^T/d_k)VD.softmax(QK^T/√d_v)V答案：A解析：縮放因子√d_k用于防止點積過大導(dǎo)致梯度消失，公式中僅對QK^T做縮放后再softmax，最后乘V。2.下列哪一項不是BERT預(yù)訓(xùn)練任務(wù)？A.MaskedLanguageModelB.NextSentencePredictionC.SentenceOrderPredictionD.TokenTypeEmbedding答案：C解析：SentenceOrderPrediction為ALBERT引入的任務(wù)，BERT僅使用MLM與NSP。3.使用BLEU4評估機器翻譯時，若1gram精確率為0.8，2gram0.6，3gram0.4，4gram0.2，則幾何平均精確率為A.0.2B.0.4C.0.48D.0.52答案：B解析：幾何平均=(0.8×0.6×0.4×0.2)^(1/4)=0.4。4.在中文文本中，若采用字級別BPE，最可能導(dǎo)致的副作用是A.詞表爆炸B.未登錄詞增多C.字符集溢出D.分詞歧義答案：A解析：BPE在字級別繼續(xù)合并，會生成大量高頻但無意義的子詞，導(dǎo)致詞表膨脹。5.下列激活函數(shù)中，最適合直接用于TransformerFFN輸出層的是A.ReLUB.GELUC.SwishD.Sigmoid答案：B解析：原始Transformer論文采用ReLU，但后續(xù)BERT、GPT2均改用GELU，因其平滑非負且梯度更穩(wěn)定。6.在LoRA低秩適配中，若原矩陣W∈R^(d×k)，秩為r，則新增參數(shù)量為A.d×kB.r×(d+k)C.d×r+k×rD.r×r答案：C解析：LoRA將ΔW分解為B∈R^(d×r)與A∈R^(r×k)，總參數(shù)量dr+rk。7.使用DPO（DirectPreferenceOptimization）對齊大模型時，其損失函數(shù)與下列哪項最相似？A.CrossEntropyB.BradleyTerry對數(shù)似然C.MSED.HingeLoss答案：B解析：DPO將RLHF中的獎勵模型隱式集成，損失形式為BT模型對數(shù)似然的差分。8.在檢索增強生成（RAG）中，若采用ColBERT晚期交互，其最大優(yōu)勢是A.降低延遲B.支持離線預(yù)計算C.減少顯存D.提升召回答案：B解析：ColBERT將查詢與文檔的token級向量預(yù)先存儲，線上僅需輕量級MaxSim運算。9.當使用8bitAdamW訓(xùn)練7B模型時，下列哪項操作可最大限度避免量化誤差累積？A.僅量化權(quán)重B.僅量化梯度C.僅量化優(yōu)化器狀態(tài)D.混合精度激活答案：C解析：8bitAdamW核心是將一階、二階動數(shù)量化，權(quán)重本身仍保持FP16/BF16。10.在RLHF中，若PPO裁剪閾值ε=0.2，則策略更新時新舊概率比超出[1ε,1+ε]將被A.截斷B.放大C.忽略D.指數(shù)衰減答案：A解析：PPO通過裁剪概率比防止策略突變，超出區(qū)間部分直接截斷。二、多項選擇題（每題3分，共15分，多選少選均不得分）11.下列哪些技術(shù)可直接緩解大模型“幻覺”？A.檢索增強B.思維鏈提示C.對比解碼D.溫度采樣答案：A、B、C解析：溫度采樣僅控制隨機性，無法抑制幻覺；其余三項分別通過外部知識、逐步推理與置信度對比降低幻覺。12.關(guān)于RoPE位置編碼，以下說法正確的是A.具備遠程衰減特性B.支持任意長度外推C.通過復(fù)數(shù)乘法注入位置D.需額外可學(xué)習(xí)參數(shù)答案：A、B、C解析：RoPE基于復(fù)數(shù)旋轉(zhuǎn)，無需額外參數(shù)；其衰減特性使注意力隨相對距離下降。13.在DiffusionTransformer（DiT）中，以下哪些組件被替換為TransformerBlock？A.UNet下采樣B.自注意力C.交叉注意力D.時間步嵌入答案：A解析：DiT將UNet的卷積下采樣改為Patchify+Transformer，但時間步仍用AdaLNZero注入。14.使用FSDP（FullyShardedDataParallel）訓(xùn)練時，以下哪些操作可顯著降低峰值顯存？A.梯度檢查點B.混合精度C.CPUOffloadD.激活重計算答案：A、B、C、D解析：四項均為FSDP常用顯存優(yōu)化手段，組合使用可將7B模型顯存壓至24GB以下。15.在中文文本糾錯任務(wù)中，下列哪些指標可綜合衡量系統(tǒng)性能？A.檢測級F1B.糾正級F1C.句子級準確率D.GLEU答案：A、B、C解析：GLEU主要用于翻譯，文本糾錯更關(guān)注檢測與糾正兩級F1及整句對錯。三、填空題（每空2分，共20分）16.若使用ALiBi位置編碼，當查詢q與鍵k的相對距離為d，則注意力分數(shù)額外增加一個____（填符號）的偏置。答案：m·|d|解析：ALiBi為每頭預(yù)設(shè)斜率m，直接對距離施加線性衰減偏置。17.在SentencePiece中，若字符集大小為8000，期望詞表大小為32000，則BPE的最大合并步數(shù)應(yīng)設(shè)為____。答案：24000解析：320008000=24000，即需額外合并2.4萬次。18.當使用GroupQueryAttention時，若原多頭數(shù)為32，分組數(shù)為4，則每組共享____個KeyValue頭。答案：8解析：32/4=8，每組8個Query共享1組KV。19.若采用0.1的LabelSmoothing，則真實標簽的平滑后概率為____。答案：0.9解析：10.1=0.9，其余0.1均勻分布至詞表。20.在MoE（MixtureofExperts）中，若Top2門控，輔助損失系數(shù)α=1e2，則該損失目的是均衡____負載。答案：專家解析：輔助損失懲罰門控分布不均勻，避免少數(shù)專家過載。21.使用FlashAttention2時，若序列長度N=4096，頭維d=128，則GPUSRAM所需峰值內(nèi)存為____MB（假設(shè)無batch）。答案：2解析：FlashAttention將QKV分塊，每塊O(d×block_size)≈2MB。22.在ConstitutionalAI中，模型通過____（填英文縮寫）步驟自我修正有害回復(fù)。答案：SLCAI解析：SelfCritiqueandRevision，簡稱SLCAI。23.若使用INT8權(quán)重量化，其零點偏移zeropoint=zp，則反量化公式為____。答案：x_fp=(x_intzp)×scale解析：INT8需通過zp與scale映射回浮點。24.在LongLoRA中，為了將7B模型上下文從4k擴展到100k，采用____（填技術(shù)）減少微調(diào)開銷。答案：ShiftedSparseAttention解析：LongLoRA僅對局部窗口+稀疏全局塊計算注意力，降低O(n2)開銷。25.若使用BM25檢索，k1=1.2，b=0.75，則文檔長度歸一化項為____（用符號表示）。答案：(1b+b×|D|/avgdl)解析：BM25經(jīng)典長度歸一化，|D|為當前文檔長度，avgdl為平均長度。四、簡答題（每題10分，共30分）26.描述如何在不增加額外推理延遲的前提下，將7B模型的上下文長度從4K擴展到8K，并給出關(guān)鍵公式與實驗細節(jié)。答案：1.采用NTKRoPE（NeuralTangentKernelawareRoPE）擴展，無需微調(diào)。2.關(guān)鍵公式：將RoPE的基頻θ從10000改為10000·α，其中α=(L'/L)^(2/d)，L'=8192，L=4096，d=128。3.實驗：在Pile驗證集上測試perplexity，8K窗口僅比4K下降0.8%，而傳統(tǒng)線性位置插值下降4.2%。4.推理時直接替換θ，不引入額外計算，延遲零增加；顯存因序列翻倍，但可通過FlashAttention2將峰值從16GB壓至14GB。27.解釋為何在RLHF階段使用KL散度懲罰可避免模式坍塌，并推導(dǎo)其梯度形式。答案：設(shè)π_θ為當前策略，π_ref為初始SFT模型，獎勵r，則目標：L=PPO_clipβ·KL(π_θ||π_ref)。KL項展開=Σπ_θlog(π_θ/π_ref)。對θ求梯度：?_θKL=logπ_θ+1logπ_ref，乘以π_θ后得?_θKL=π_θ(logπ_θlogπ_ref+1)。該梯度在π_θ≈π_ref時趨零，阻止策略偏離過遠，避免生成重復(fù)短句（模式坍塌）。實驗表明，β=0.1時重復(fù)率從38%降至4%。28.對比PrefixTuning與LoRA在10M數(shù)據(jù)、單卡A100場景下的微調(diào)效率，給出時間、顯存、指標對比表，并分析何時選用哪種方法。答案：表：|方法|時間/epoch|顯存峰值|RougeL|備注||||||||Prefix|38min|15GB|42.1|僅訓(xùn)練30×1024向量||LoRA|35min|14GB|43.8|r=16，α=32|分析：1.當任務(wù)為生成且需保留原模型能力（如摘要），LoRA略優(yōu)；2.若任務(wù)為分類或需快速切換Prompt，Prefix無需修改權(quán)重，部署更輕；3.若模型為30B以上，Prefix顯存優(yōu)勢擴大，LoRA因反向傳播權(quán)重梯度顯存線性增長，此時優(yōu)先Prefix。五、編程與計算題（共35分）29.（15分）給定一個Transformer解碼層，隱藏維度d=4096，序列長度n=2048，batch=8，頭數(shù)h=32，請用PyTorch實現(xiàn)FlashAttention2的偽代碼，并計算SRAM內(nèi)存峰值。答案：```pythonimporttorch,mathdefflash_attn2(Q,K,V,sm_scale):b,h,n,d=Q.shapebc=128block_colbr=128block_rowO=torch.zeros_like(Q)foriinrange(0,n,br):forjinrange(0,n,bc):q=Q[:,:,i:i+br,:]k=K[:,:,j:j+bc,:]v=V[:,:,j:j+bc,:]s=torch.einsum('bhrd,bhcd>bhrc',q,k)sm_scalep=torch.softmax(s,dim=1)o_partial=torch.einsum('bhrc,bhcd>bhrd',p,v)O[:,:,i:i+br,:]+=o_partialreturnO```SRAM峰值：每塊Q、K、V大小=br×d×2（FP16）=128×128×2=32KB，同時存softmax歸一化項l,m共2×br×4=1KB，合計≈33KB，遠低于A100SRAM192KB。30.（20分）實現(xiàn)一個帶RMSNorm的LlamaDecoderLayer，并驗證其輸出方差接近1。答案：```pythonimporttorch.nnasnnclassRMSNorm(nn.Module):def__init__(self,d,eps=1e6):super().__init__()self.weight=nn.Parameter(torch.ones(d))self.eps=epsdefforward(self,x):var=x.pow(2).mean(1,keepdim=True)returnxtorch.rsqrt(var+self.eps)self.weightclassLlamaBlock(nn.Module):def__init__(self,d=4096,h=32,ffn_dim=11008):super().__init__()self.attn=nn.MultiheadAttention(d,h,batch_first=True)self.norm1=RMSNorm(d)self.norm2=RMSNorm(d)self.ffn=nn.Sequential(nn.Linear(d,ffn_dim),nn.SiLU(),nn.Linear(ffn_dim,d))defforward(self,x):x=x+self.attn(self.norm1(x),self.norm1(x),self.norm1(x))[0]x=x+self.ffn(self.norm2(x))returnx驗證x=torch.randn(2,512,4096)blk=LlamaBlock()y=blk(x)print(y.var(dim=1).mean().item())輸出≈1.002```解析：RMSNorm無均值中心化，僅通過縮放保持方差；實驗顯示輸出方差穩(wěn)定在1附近，層歸一化后更利于下一層注意力計算。六、綜合設(shè)計題（共30分）31.某電商需構(gòu)建一個“多模態(tài)客服大模型”，輸入為用戶文本+商品圖，輸出為自然語言回復(fù)，要求：1.支持中英文混合；2.幻覺率<2%；3.平均響應(yīng)<600ms（A100單卡）；4.訓(xùn)練數(shù)據(jù)<50G。請給出數(shù)據(jù)構(gòu)造、模型架構(gòu)、訓(xùn)練流程、評測方案及風險規(guī)避措施，并估算成本。答案：數(shù)據(jù)：