2025年自然語言處理技術(shù)培訓(xùn)模擬試題及答案一、單項選擇（每題2分，共20分）1.在Transformer架構(gòu)中，用于將輸入序列中任意兩個位置直接關(guān)聯(lián)的核心組件是A.卷積核B.自注意力機制C.池化層D.循環(huán)單元答案：B解析：自注意力通過QueryKeyValue計算實現(xiàn)任意位置間的直接交互，卷積與池化僅局部關(guān)聯(lián)，循環(huán)單元需順序傳遞信息。2.當(dāng)使用BERTbase進行中文命名實體識別時，若標(biāo)簽體系采用BIO，則“北京市”一詞在分字后最多需要幾個標(biāo)簽？A.2B.3C.4D.5答案：C解析：“北/BLOC京/ILOC市/ILOC”共3字，需3標(biāo)簽；若考慮[CLS]、[SEP]特殊標(biāo)記，但標(biāo)簽僅針對實質(zhì)token，故仍為3。3.在訓(xùn)練GPT3時，OpenAI采用的主要分布式策略是A.數(shù)據(jù)并行+張量并行+流水線并行B.僅數(shù)據(jù)并行C.模型并行+梯度累積D.單機多卡NCCL答案：A解析：175B參數(shù)遠超單卡，需三維并行：數(shù)據(jù)并行切分batch，張量并行切分矩陣乘，流水線并行切分層。4.下列哪項技術(shù)最直接緩解Seq2Seq模型曝光偏差（exposurebias）？A.LabelSmoothingB.BeamSearchC.ScheduledSamplingD.GradientClipping答案：C解析：ScheduledSampling在訓(xùn)練時以一定概率將模型上一時刻預(yù)測作為下一時刻輸入，縮小訓(xùn)練與推斷差距。5.使用ALBERT替代BERT時，為保持層間參數(shù)共享，下列哪一層不參與共享？A.前饋網(wǎng)絡(luò)B.注意力矩陣C.LayerNorm參數(shù)D.詞嵌入矩陣答案：C解析：ALBERT僅共享Attention與FFN權(quán)重，LayerNorm的增益與偏置保持獨立，以穩(wěn)定各層分布。6.在中文文本糾錯任務(wù)中，將“因該”糾正為“應(yīng)該”屬于A.語法錯誤B.拼寫錯誤C.語義錯誤D.搭配錯誤答案：B解析：拼音相同或相近導(dǎo)致的形近/音近替換歸為拼寫（spelling）錯誤。7.若將RoBERTalarge用于句子對分類，最大序列長度設(shè)為256，batch=8，fp16精度，顯存占用最接近A.3GBB.6GBC.11GBD.22GB答案：C解析：RoBERTalarge355M參數(shù)，激活值占主要，以字節(jié)/激活≈2Byte計，≈8×256×1024×24×2≈1.0GB，加上參數(shù)、梯度、優(yōu)化器狀態(tài)，總約11GB。8.在FewRel2.0基準(zhǔn)中，評估模型在“新關(guān)系類”上性能的任務(wù)設(shè)定稱為A.有監(jiān)督學(xué)習(xí)B.遷移學(xué)習(xí)C.元學(xué)習(xí)/小樣本學(xué)習(xí)D.多任務(wù)學(xué)習(xí)答案：C解析：FewRel2.0官方提供5way1shot等NwayKshot設(shè)定，典型小樣本（metalearning）場景。9.使用BPE分詞時，若詞表已固定，下列哪種操作不會引入OOV？A.在句子中插入一個emojiB.將數(shù)字“2025”寫成“②0②5”C.全角轉(zhuǎn)半角D.將“COVID”寫成“COVID”答案：C答案：全半角映射屬于字符級歸一化，不改變子詞片段，故不會新增OOV。10.在T5模型中，用于區(qū)分不同下游任務(wù)的標(biāo)識符是A.[CLS]B.<extra_id_0>C.taskspecificprefixD.decoder_start_token答案：C解析：T5采用文本到文本統(tǒng)一框架，通過在輸入前添加“translateEnglishtoGerman:”等前綴區(qū)分任務(wù)，無需額外分類符。二、多項選擇（每題3分，共15分；多選少選均不得分）11.下列哪些方法可直接提升Transformer長文本外推能力？A.LinearAttentionB.RotaryPositionEmbedding（RoPE）C.Performer隨機特征映射D.ReZero殘差初始化答案：A、B、C解析：RoPE通過旋轉(zhuǎn)矩陣保留相對位置信息，利于長度外推；LinearAttention與Performer降低O(n2)復(fù)雜度；ReZero僅加速收斂，不直接擴展長度。12.關(guān)于對比學(xué)習(xí)損失InfoNCE，以下說法正確的是A.溫度系數(shù)τ越小，對困難負例關(guān)注越高B.與交叉熵等價，當(dāng)負例數(shù)為1時C.可視為最大化正例互信息下界D.在SimCSE中，同一句子經(jīng)兩次dropout作為正例對答案：A、C、D解析：τ→0分布更尖銳，聚焦難例；負例為1時InfoNCE退化為二分類，但形式不等價交叉熵；SimCSE采用dropout作為最小數(shù)據(jù)增廣。13.在構(gòu)建中文醫(yī)療問答系統(tǒng)時，以下哪些資源屬于結(jié)構(gòu)化知識？A.SNOMEDCT中文子集B.百度百科網(wǎng)頁文本C.中國藥典XML版D.醫(yī)學(xué)教科書PDF答案：A、C解析：SNOMED與藥典XML具有預(yù)定義schema，屬結(jié)構(gòu)化；百科與教科書為自由文本。14.使用DeepSpeedZeRO3訓(xùn)練百億模型時，下列哪些組件被切分到所有GPU？A.優(yōu)化器狀態(tài)B.梯度C.模型參數(shù)D.激活檢查點答案：A、B、C解析：ZeRO3將參數(shù)、梯度、優(yōu)化器狀態(tài)均按層切分；激活檢查點仍按batch維度按需重建。15.在文本風(fēng)格遷移任務(wù)中，評估“內(nèi)容保留”可采用A.BLEUB.BERTScoreC.人工屬性準(zhǔn)確率D.困惑度PPL答案：A、B解析：BLEU/BERTScore衡量與原文ngram或語義相似度，反映內(nèi)容保留；屬性準(zhǔn)確率衡量風(fēng)格控制；PPL衡量流暢度。三、判斷題（每題1分，共10分；正確打“√”，錯誤打“×”）16.ELECTRA采用生成器判別器框架，其生成器與判別器共享相同詞匯表。答案：√解析：生成器與判別器均使用相同詞嵌入矩陣，確保token空間一致。17.在使用F1score評估序列標(biāo)注時，宏平均比微平均更易受稀有標(biāo)簽影響。答案：√解析：宏平均先計算各標(biāo)簽F1再平均，稀有標(biāo)簽權(quán)重與高頻相同，故波動更大。18.將ReLU替換為GELU一定會提升Transformer在GLUE上的平均分?jǐn)?shù)。答案：×解析：GELU在多數(shù)任務(wù)上略優(yōu)，但非絕對，部分任務(wù)可能下降。19.對于中文預(yù)訓(xùn)練，全詞掩碼（WWM）性能一定優(yōu)于隨機子詞掩碼。答案：×解析：WWM在分詞準(zhǔn)確前提下有效，若分詞錯誤則掩碼邊界錯誤，反而損害性能。20.使用混合精度訓(xùn)練時，損失縮放（lossscaling）是為了防止梯度下溢。答案：√解析：fp16動態(tài)范圍小，乘以較大系數(shù)可避免梯度過小變0。21.在DPR（DensePassageRetrieval）中，問題編碼器與段落編碼器必須共享參數(shù)。答案：×解析：DPR使用雙塔結(jié)構(gòu)，兩套編碼器參數(shù)獨立，僅最后點積交互。22.對于對話系統(tǒng)，使用重復(fù)懲罰（repetitionpenalty）可降低“車轱轆話”現(xiàn)象。答案：√解析：對已生成token降低概率，有效抑制循環(huán)輸出。23.在LoRA微調(diào)中，秩r越大，可訓(xùn)練參數(shù)量越少。答案：×解析：秩r越大，低秩矩陣尺寸增大，參數(shù)量增加。24.使用對抗訓(xùn)練（FGM）時，擾動僅施加于詞嵌入層。答案：√解析：FGM在嵌入空間添加范數(shù)約束擾動，不影響上層參數(shù)。25.對于多語種模型，增加語種embedding比使用語種token更節(jié)省顯存。答案：×解析：語種embedding需額外維度，而token僅需增加一個離散符號，顯存占用更小。四、填空題（每空2分，共20分）26.在Transformer中，若隱藏維度d=1024，注意力頭數(shù)h=16，則每個頭的維度為________。答案：64解析：1024÷16=64。27.使用BPE訓(xùn)練詞表時，若語料出現(xiàn)“機器學(xué)機器學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)”，合并頻次最高的字符對是________。答案：“機”+“器”解析：共現(xiàn)3次（機器學(xué)、機器、機器），其余組合最多2次。28.在SimCSE無監(jiān)督版本中，同一句子經(jīng)BERT編碼后，使用________作為正例對。答案：dropoutmask不同的兩次輸出解析：無需人工正例，靠模型內(nèi)部隨機dropout產(chǎn)生差異。29.若要將GPT的詞匯表從50257擴展到50357，嵌入層需新增________個浮點參數(shù)（維度768，fp32）。答案：76800解析：100×768×4字節(jié)=307200字節(jié)，但題目僅問參數(shù)個數(shù)，故100×768=76800。30.在Rdrop正則化中，兩次前向的KL散度損失系數(shù)通常設(shè)為________。答案：α=1或5（論文常用）解析：原論文給出α∈[1,5]，填1即可得分。31.使用FAISSIndexFlatIP進行內(nèi)積檢索時，需提前將向量做________歸一化。答案：L2解析：InnerProduct等價于余弦相似度當(dāng)且僅當(dāng)向量已L2歸一化。32.在中文分詞任務(wù)中，使用CRF層的主要作用是建模________依賴。答案：標(biāo)簽轉(zhuǎn)移解析：CRF學(xué)習(xí)相鄰標(biāo)簽合法性，如BLOC后不能接IPER。33.若學(xué)習(xí)率調(diào)度為線性warmup10%步數(shù)后逆平方根衰減，則第1萬步（總10萬步）的lr與峰值lr之比為________。答案：0.316解析：逆平方根decay系數(shù)=(max_step/warmup_step)^(0.5)=10^(0.5)≈0.316。34.在PyTorch中，使用自動混合精度時，需將損失回傳包裹在________上下文管理器內(nèi)。答案：GradScaler().scale(loss)解析：scale后反向，避免梯度下溢。35.對于對話情感識別，使用SpeakerEmbedding區(qū)分說話人，其維度通常設(shè)為________（給出常見值即可）。答案：128解析：經(jīng)驗值128，兼顧表達力與參數(shù)量。五、簡答題（每題8分，共24分）36.描述Transformer解碼器中“自回歸掩碼”的實現(xiàn)方式及其數(shù)學(xué)表達，并說明為何訓(xùn)練階段可并行計算。答案：實現(xiàn)：構(gòu)造上三角為?∞、下三角為0的注意力logits掩碼矩陣M，維度(n×n)，M_ij=?∞當(dāng)i<j。數(shù)學(xué)表達：Softmax(QK^T/√d+M)V，其中M為因果掩碼。并行原因：訓(xùn)練時目標(biāo)序列整體已知，可通過一次前向同時計算所有位置輸出；推斷時僅逐步生成。掩碼確保位置i無法窺見未來token，保持自回歸特性。37.對比ELECTRA與BERT的預(yù)訓(xùn)練目標(biāo)，分析ELECTRA在計算效率上的優(yōu)勢，并給出實驗結(jié)論。答案：BERT采用MLM，僅掩碼15%token，梯度稀疏；ELECTRA使用替換token檢測（RTD），所有輸入token均參與判別，信號更稠密。計算效率：同等FLOPs下，ELECTRA在GLUE平均得分高3–5個百分點；或在相同性能下，ELECTRA僅需1/4預(yù)訓(xùn)練步數(shù)。實驗結(jié)論：ELECTRAbase在GLUEdev上達到89.1，BERTbase為86.7，訓(xùn)練時間減半。38.解釋“梯度累積”與“微批次”的關(guān)系，并給出在顯存受限場景下，將全局batch=2048、微批次=16、GPU=8時的累積步數(shù)計算公式與結(jié)果。答案：關(guān)系：梯度累積將大batch拆成多個小微批次前向，梯度求平均后再更新，模擬大batch效果。公式：累積步數(shù)S=全局batch/(微批次×GPU)=2048/(16×8)=16。結(jié)果：每步在單卡上處理16樣本，累積16步后統(tǒng)一更新，等效batch=2048。六、計算與推導(dǎo)（共21分）39.（10分）給定注意力權(quán)重矩陣A（已softmax，n×n），值矩陣V（n×d），證明加權(quán)平均后輸出O的復(fù)雜度為O(n2d)，并推導(dǎo)當(dāng)采用Linformer將維度投影至k時的新復(fù)雜度。答案：原復(fù)雜度：O=AV，矩陣乘(n×n)·(n×d)需n2d次乘加，故O(n2d)。Linformer：引入投影矩陣E、F(n×k)，將A壓縮至(n×k)得?=AEF，再計算?(EV)，復(fù)雜度O(nk·n+nk·d)=O(nk(n+d))；當(dāng)k?n，降為線性。40.（11分）假設(shè)使用LoRA微調(diào)GPT2medium（345M），在注意力層(Q,V)插入低秩適配，秩r=16，隱藏維度d=1024，層數(shù)L=24，求可訓(xùn)練參數(shù)量，并對比全量微調(diào)節(jié)省比例。答案：每層Q、V各引入r×d+d×r=2rd=2×16×1024=32768參數(shù)。總層24，可訓(xùn)練=24×32768=786432。全量微調(diào)參數(shù)量≈345M，節(jié)省比例=1?0.786/345≈99.77%。七、綜合應(yīng)用（共40分）41.（20分）閱讀下列場景并作答：某企業(yè)需構(gòu)建“2025智能客服”系統(tǒng)，要求：①支持粵語、四川方言語音輸入，實時轉(zhuǎn)文字；②識別用戶情緒（憤怒、焦慮、滿意）；③針對“物流查詢”意圖，需結(jié)合外部API返回快遞軌跡；④回答生成需帶“安撫話術(shù)”風(fēng)格。請給出端到端技術(shù)方案，包括：a)語音前端與文本歸一化策略；b)情緒識別模型結(jié)構(gòu)及遷移學(xué)習(xí)方案；c)意圖與槽位聯(lián)合模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)造；d)風(fēng)格化回復(fù)生成損失設(shè)計；e)線上推理時延≤600ms的優(yōu)化手段。答案：a)前端采用Wav2Vec2.0largeCN自監(jiān)督模型，微調(diào)粵語+川渝方言各50h數(shù)據(jù)；文本歸一化用OpenCC完成繁簡轉(zhuǎn)換，音譯口語詞表“唔該→謝謝，咋子→怎么”。b)結(jié)構(gòu)：凍結(jié)BERTbase前8層，后4層與雙向LSTM拼接，輸出情緒3分類；遷移：先在開源Weibo情感語料微調(diào)，再用公司客服5萬標(biāo)注情緒樣本繼續(xù)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)率3e5→1e6逐層遞減。c)數(shù)據(jù)：從日志抽取100萬句，用規(guī)則+遠程監(jiān)督打意圖，物流類占18%；槽位采用BIO標(biāo)注“快遞單號、手機號、地址”，使用主動學(xué)習(xí)，優(yōu)先標(biāo)注高置信錯誤樣本。d)生成：基于T5small，在標(biāo)準(zhǔn)回復(fù)后附加“安撫風(fēng)格”前綴“<安撫>”，訓(xùn)練時采用風(fēng)格判別器+風(fēng)格語言模型雙損失：L=L_NLL+λL_disc，λ=0.5；判別器為CNN二分類，確保生成文本被判定為“安撫”概率>0.8。e)時延優(yōu)化：①模型蒸餾至6層TinyBERT，參數(shù)量1/5；②使用ONN