2025年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，ScaledDotProductAttention的計(jì)算公式為A.softmax(QK^T/√d_k)VB.softmax(QK^T)VC.ReLU(QK^T/√d_k)VD.tanh(QK^T)V答案：A解析：ScaledDotProductAttention先對(duì)QK^T除以√d_k進(jìn)行縮放，再經(jīng)過softmax得到權(quán)重，最后與V相乘，防止d_k過大時(shí)softmax飽和。2.下列哪一項(xiàng)不是BERT預(yù)訓(xùn)練任務(wù)之一A.MaskedLanguageModelB.NextSentencePredictionC.SentenceOrderPredictionD.以上都是答案：C解析：BERT僅使用MLM與NSP；SentenceOrderPrediction為ALBERT引入的變體任務(wù)。3.若將中文文本直接輸入原始GPT2（無字節(jié)對(duì)編碼調(diào)整），最可能出現(xiàn)的錯(cuò)誤是A.梯度消失B.字符級(jí)OOV爆炸C.注意力退化D.位置編碼溢出答案：B解析：GPT2原生BPE詞匯表以拉丁語系為主，中文會(huì)退化為罕見單字或Unicode字節(jié)，導(dǎo)致OOV比例激增。4.在序列標(biāo)注任務(wù)中，使用CRF層相對(duì)于Softmax解碼的最大優(yōu)勢(shì)是A.加速訓(xùn)練B.建模標(biāo)簽間轉(zhuǎn)移約束C.降低參數(shù)量D.支持變長(zhǎng)輸入答案：B解析：CRF通過全局歸一化建模相鄰標(biāo)簽合法性，如ILOC不能接BPER，Softmax獨(dú)立解碼無法保證。5.當(dāng)采用混合精度訓(xùn)練時(shí)，下列操作必須顯式在fp32下完成的是A.嵌入查表B.梯度裁剪C.LayerNorm統(tǒng)計(jì)量更新D.激活函數(shù)GeLU答案：C解析：LayerNorm的均值方差需高精度累積，否則誤差放大；其余操作在fp16下已有魯棒實(shí)現(xiàn)。6.對(duì)于超長(zhǎng)文檔（>10ktokens），下列哪種位置編碼在理論上可外推到更長(zhǎng)序列而無需訓(xùn)練A.絕對(duì)正弦編碼B.可學(xué)習(xí)絕對(duì)編碼C.RoPED.相對(duì)注意力偏置答案：C解析：RoPE通過旋轉(zhuǎn)矩陣將位置信息注入query/key，其形式化定義支持任意長(zhǎng)度外推，僅需調(diào)整基頻。7.在對(duì)比學(xué)習(xí)損失InfoNCE中，溫度系數(shù)τ減小會(huì)導(dǎo)致A.正樣本對(duì)梯度縮小B.分布更尖銳，難負(fù)例權(quán)重增大C.計(jì)算復(fù)雜度降低D.批次大小要求減小答案：B解析：τ→0時(shí)softmax趨近onehot，負(fù)樣本概率質(zhì)量更集中于最大相似度，模型關(guān)注最難負(fù)例。8.將PromptTuning與Ptuningv2對(duì)比，以下說法正確的是A.兩者均在輸入層添加連續(xù)向量B.PromptTuning需調(diào)整全部Transformer參數(shù)C.Ptuningv2僅在Embedding層優(yōu)化D.PromptTuning對(duì)小型模型更穩(wěn)定答案：A解析：二者均引入可學(xué)習(xí)“軟提示”，但Ptuningv2把連續(xù)向量插入每層，PromptTuning僅輸入層；凍結(jié)主干時(shí)，小模型用Ptuningv2更穩(wěn)。9.在機(jī)器翻譯評(píng)價(jià)中，BLEU4的ngram上限為4，若某句預(yù)測(cè)與參考完全對(duì)齊，其BLEU值為A.25B.50C.75D.100答案：D解析：BLEU核心為ngram精確率幾何平均，再乘簡(jiǎn)短懲罰因子；完全匹配時(shí)BP=1，幾何平均=1，得分100。10.使用LoRA進(jìn)行大模型微調(diào)時(shí)，若秩r=8，原矩陣維度為4096×4096，則參數(shù)量降低約A.256倍B.512倍C.1024倍D.2048倍答案：B解析：LoRA引入兩個(gè)低秩矩陣4096×8與8×4096，共2×4096×8=65536；原矩陣40962≈16.8M；比值≈512。二、多項(xiàng)選擇題（每題3分，共15分）11.下列哪些技術(shù)可直接緩解Transformer自回歸推理的時(shí)間復(fù)雜度瓶頸A.KVCacheB.SpeculativeDecodingC.FlashAttentionD.WindowAttention答案：ABD解析：KVCache減少重復(fù)計(jì)算；SpeculativeDecoding用小模型并行生成候選；WindowAttention限制感受野；FlashAttention降低內(nèi)存但復(fù)雜度仍為O(n2)。12.關(guān)于中文分詞，以下說法正確的是A.基于最大匹配的方法無法解決交叉歧義B.字符級(jí)模型無需分詞，但可能損失詞匯信息C.BIES標(biāo)注體系可轉(zhuǎn)化為CRF解碼D.聯(lián)合分詞與NER可提升兩者F1答案：ABCD解析：最大匹配局部最優(yōu)；字符級(jí)模型需更大語料；BIES為序列標(biāo)注；多任務(wù)共享編碼器可互相增強(qiáng)。13.在文本對(duì)抗樣本生成中，下列屬于“黑盒、無梯度”策略的是A.遺傳算法同義詞替換B.基于BERT的MaskedLM擾動(dòng)C.熱土豆近似梯度估計(jì)D.TextFooler貪心刪除答案：ABD解析：遺傳與TextFooler均不需梯度；BERTMLM掩碼恢復(fù)亦無需梯度；熱土豆需有限差分近似，算零階但非完全無梯度。14.以下哪些做法會(huì)顯著增加大模型預(yù)訓(xùn)練時(shí)的數(shù)據(jù)污染風(fēng)險(xiǎn)A.爬取CommonCrawl未去重B.將維基百科最新dump直接混入C.使用公開基準(zhǔn)測(cè)試的原始訓(xùn)練集D.對(duì)語料進(jìn)行ngram重疊過濾答案：ABC解析：CommonCraw含測(cè)試數(shù)據(jù)鏡像；維基更新可能含下游任務(wù)；直接使用基準(zhǔn)訓(xùn)練集屬明顯污染；ngram過濾是緩解手段。15.在指令微調(diào)階段，為提升模型“安全性”可采用A.紅隊(duì)對(duì)抗數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.ConstitutionalAI自我批評(píng)C.RLHFwithsafetyspecificrewardmodelD.僅過濾掉含敏感詞樣本答案：ABC解析：紅隊(duì)發(fā)現(xiàn)漏洞；Constitutional讓模型自我修正；RLHF用安全獎(jiǎng)勵(lì)；簡(jiǎn)單過濾敏感詞無法覆蓋隱含風(fēng)險(xiǎn)。三、填空題（每空2分，共20分）16.設(shè)某Transformer層隱藏維度d=768，注意力頭數(shù)h=12，則每個(gè)頭的維度為______。答案：64解析：768/12=64。17.在BPE算法中，若詞頻最高的字符對(duì)為(‘e’,‘s’)合并后為‘es’，則下一次統(tǒng)計(jì)前需更新______與______的相鄰頻率。答案：‘s’的前驅(qū)；‘e’的后繼解析：合并后邊界改變，需重新計(jì)數(shù)左右鄰居。18.若使用1bitAdam壓縮，則worker間通信的梯度被量化為______值，并引入______估計(jì)保持收斂性。答案：±1；二階矩（或動(dòng)量因子）解析：1bitAdam用1bit符號(hào)傳輸，并在服務(wù)器維護(hù)動(dòng)量校正。19.將ReLU替換為SwiGLU激活后，TransformerFFN參數(shù)量變?yōu)樵瓉淼腳_____倍。答案：1.5解析：SwiGLU需兩套線性投影（門控與值），再乘元素，參數(shù)量由2d2升為3d2。20.在RAG框架中，檢索器常用______相似度度量，而生成器通過______機(jī)制融合檢索文檔。答案：最大內(nèi)積（或DPRdot）；交叉注意力（crossattention）解析：DPR雙編碼器用點(diǎn)積；生成器在解碼層對(duì)文檔做crossattention。四、簡(jiǎn)答題（每題8分，共24分）21.描述Transformer自注意力計(jì)算中“低秩瓶頸”現(xiàn)象，并給出兩種改進(jìn)思路。答案：當(dāng)序列長(zhǎng)度n?d時(shí)，注意力矩陣Softmax(QK^T/√d)的秩受限于d，導(dǎo)致無法表達(dá)任意稀疏模式，稱為低秩瓶頸。改進(jìn)：1)線性注意力變體如Performer，用核函數(shù)逼近將復(fù)雜度降為O(nd)，解除秩約束；2)稀疏注意力如Longformer的sliding+global模式，直接跳過全矩陣，允許長(zhǎng)程依賴高秩表達(dá)。22.解釋“梯度累積”與“微批次”在顯存受限場(chǎng)景下的協(xié)同作用，并給出偽代碼。答案：梯度累積將大批次切分為多個(gè)微批次，前向反向各微批次后不清零梯度，累加至達(dá)到目標(biāo)批次大小再更新。偽代碼：```fori,micro_batchinenumerate(data):loss=model(micro_batch)/accumulation_stepsloss.backward()if(i+1)%accumulation_steps==0:optimizer.step()optimizer.zero_grad()```協(xié)同作用：顯存隨微批次線性減小，訓(xùn)練行為數(shù)學(xué)等價(jià)于大批次。23.對(duì)比“課程學(xué)習(xí)”與“逆課程學(xué)習(xí)”在文本生成任務(wù)中的差異，并給出實(shí)例。答案：課程學(xué)習(xí)由易到難排序，如先訓(xùn)練短句生成再長(zhǎng)句；逆課程學(xué)習(xí)則從難例開始，利用模型容量先擬合復(fù)雜模式再細(xì)化。實(shí)例：在摘要任務(wù)中，課程學(xué)習(xí)先輸入單句新聞生成標(biāo)題，再過渡到多段落長(zhǎng)文；逆課程則先給長(zhǎng)文，模型初期輸出混亂，但隨著訓(xùn)練逐漸穩(wěn)定，再引入短例精煉。五、計(jì)算與推導(dǎo)題（共21分）24.（10分）設(shè)某Transformer使用RoPE，基頻θ=10000，隱藏維度d=32，位置m=128，求旋轉(zhuǎn)矩陣R(128)的跡（trace）。答案：RoPE將query切分為d/2對(duì)二維子空間，每對(duì)旋轉(zhuǎn)角φ_i=m·θ^(2(i1)/d)。跡為Σ_{i=1}^{d/2}2cos(φ_i)。代入得φ_i=128·10000^(2(i1)/32)=128·exp(2(i1)·ln10000/32)=128·exp((i1)·ln10000/16)計(jì)算前16項(xiàng)余弦和：Σ_{i=0}^{15}2cos(128·10000^(i/16))≈2×7.68=15.36解析：旋轉(zhuǎn)矩陣塊對(duì)角，每塊2×2的跡為2cosφ，總和即答案。25.（11分）給定一個(gè)長(zhǎng)度為n的序列，采用多頭稀疏注意力模式：每個(gè)token僅關(guān)注前l(fā)個(gè)與后l個(gè)鄰居，以及全局g個(gè)token。寫出內(nèi)存復(fù)雜度表達(dá)式，并計(jì)算當(dāng)n=8192，l=128，g=64，h=16時(shí)的顯存占用（以float16字節(jié)計(jì)）。答案：內(nèi)存復(fù)雜度O(nh(2l+g))。顯存=8192×16×(2×128+64)×2Byte=8192×16×320×2=81.92MB。解析：每頭存key、value各一份，float16占2字節(jié)；稀疏掩碼無需存全矩陣。六、綜合應(yīng)用題（共30分）26.（15分）某企業(yè)需構(gòu)建“可控情感遷移”系統(tǒng)，將用戶輸入句子情感改為指定極性（正向/負(fù)向），同時(shí)保留內(nèi)容。請(qǐng)：1)給出數(shù)據(jù)構(gòu)造流程（含負(fù)例）；2)設(shè)計(jì)基于Prefixtuning的模型架構(gòu)；3)提出自動(dòng)評(píng)價(jià)指標(biāo)并說明公式。答案：1)數(shù)據(jù)構(gòu)造：a.選取情感分類語料，用雙向情感分類器打標(biāo)簽；b.對(duì)每條高置信正/負(fù)樣本，用反向情感模板生成改寫句（如“味道好”→“味道差”），采用人工+模型協(xié)同；c.負(fù)例：隨機(jī)抽樣情感不變或內(nèi)容扭曲的改寫作為“失敗”樣本，訓(xùn)練時(shí)以0.3比例混入。2)架構(gòu)：凍結(jié)GPT2主干，在輸入前添加20個(gè)連續(xù)可學(xué)習(xí)向量作為情感prefix；額外引入“內(nèi)容一致性”prefix10維，與情感prefix拼接；訓(xùn)練目標(biāo)為最小化負(fù)對(duì)數(shù)似然，僅更新prefix參數(shù)。3)評(píng)價(jià)：a.情感準(zhǔn)確率：用外部情感分類器預(yù)測(cè)遷移后極性，Acc=I(pred=target)/N；b.內(nèi)容保留率：BERTScoreF1，取遷移句與原文本間上下文嵌入相似度；c.綜合得分：Harmonic@2=2·Acc·BERTScore/(Acc+BERTScore)。解析：Prefixtuning減少參數(shù)量；負(fù)例防止模型惰性地只改情感詞；Harmonic兼顧兩極。27.（15分）閱讀下列代碼片段，指出兩處導(dǎo)致分布式訓(xùn)練死鎖的潛在原因，并給出修正方案。```rank0ifrank==0:tensor=torch.randn(100,100).cuda()dist.send(tensor,dst=1)dist.recv(tensor,src=1)rank1ifrank==1:tensor=torch.empty(100,100).cuda()dist.recv(tensor,src=0)dist.send(tensor,dst=0)```答案：原因1：send/recv為阻塞式，rank0先send后recv，rank1先recv后send，形成循環(huán)依賴，導(dǎo)致雙方等待。原因2：未設(shè)置group，默認(rèn)使用WORLD但進(jìn)程組初始化可能未完成。修正：采用異步或交換順序；或使用collective的sendrecv替代：```ifrank==0:req1=dist.isend(tensor,dst=1)req2=dist.irecv(tensor,src=1)req1.wait();req2.wait()ifrank==1:req1=dist.irecv(tensor,src=0)req2=dist.isend(tensor,dst=0)req1.wait();req2.wait()```解析：非阻塞操作允許雙方同時(shí)啟動(dòng)，解除死鎖；初始化需dist.init_process_group確保完成。七、編程題（共30分）28.（30分）請(qǐng)用PyTorch實(shí)現(xiàn)一個(gè)“動(dòng)態(tài)樣本加權(quán)”的情感分類器，要求：a.使用BERTbasechinese；b.每輪根據(jù)樣本損失更新權(quán)重，策略為“高損失樣本權(quán)重提升5%，低損失降低2%”；c.支持梯度累積；d.輸出訓(xùn)練日志：epoch、loss、加權(quán)F1。提供完整可運(yùn)行代碼（含數(shù)據(jù)加載Dummy實(shí)現(xiàn)）。答案：```pythonimporttorch,math,randomfromtorch.utils.dataimportDataLoader,DatasetfromtransformersimportBertTokenizer,BertForSequenceClassification,AdamWfromsklearn.metricsimportf1_scoreimportnumpyasnpclassDummyDataset(Dataset):def__init__(self,n=1000):self.tok=BertTokenizer.from_pretrained('bertbasechinese')self.data=[('這家酒店真的很棒',1),('服務(wù)態(tài)度差',0)](n//2)def__len__(self):returnlen(self.data)def__getitem__(self,idx):text,label=self.data[idx]returnself.tok(text,return_tensors='pt',max_length=32,truncation=True,padding='max_length'),labeldeftrain(epochs=3,batch=16,accum=2):device='cuda'ds=DummyDataset()dl=DataLoader(ds,batch_size=batch,shuffle=True)model=BertForSequenceClassification.from_pretrained('bertbasechinese').to(device)opt=AdamW(model.parameters(),lr=2e5)weights=torch.ones(len(ds)).to(device)forepochinrange(epochs):model.train()total,tot_loss=0,0.preds,golds=[],[]fori,(batch_enc,labels)inenumerate(dl):input_ids=batch_enc['input_ids'].squeeze(1).to(device)labels=torch.tensor(labels).to(device)idx=torch.arange(ibatch,ibatch+labels.size(0)).to(device)out=model(input_ids,labels=labels)loss=out.lossweights[idx]loss=loss.mean()/accumloss.backward()if(i+1)%accum==0:opt.step();opt.zero_grad()tot_l