2025自然語言處理工程師校招題庫(kù)及答案一、語言模型與文本生成1.（單選）在GPT3175B參數(shù)模型中，若采用bfloat16精度，僅存儲(chǔ)參數(shù)就需要約多少GB顯存？A.175GB?B.350GB?C.700GB?D.1400GB答案：B解析：bfloat16占2字節(jié)，175×10^9×2Byte≈350GB。2.（單選）下列哪種解碼方法在相同溫度下最可能產(chǎn)生“重復(fù)片段”？A.topk=50?B.topp=0.9?C.greedy?D.typical=0.95答案：C解析：greedy每步選最高概率token，易落入局部循環(huán)。3.（填空）Transformer解碼器在訓(xùn)練階段使用______掩碼，防止位置i的表示看到位置>i的信息。答案：因果（causal）或下三角（lowertriangular）4.（簡(jiǎn)答）描述“對(duì)比搜索”（ContrastiveSearch）的核心思想并給出其打分函數(shù)。答案：對(duì)比搜索在每一步選擇既具有較高條件概率又與已生成內(nèi)容語義差異大的token，打分函數(shù)：score(v)=α·logp(v|x_<t)?(1?α)·max_{x_j∈x_<t}sim(h_v,h_{x_j})其中α∈[0,1]平衡概率與相似度，sim為余弦相似度。5.（計(jì)算）給定上下文“北京故宮”，模型輸出詞表{“的”:0.3,“是”:0.2,“建筑”:0.15,…}，若topk=2，溫度τ=0.5，求采樣到“建筑”的概率。答案：先對(duì)topk=2重新歸一化：“的”0.3，“是”0.2，歸一化后0.6,0.4；溫度縮放后exp(log0.6/0.5)=0.36，exp(log0.4/0.5)=0.16，再歸一化得0.692,0.308；“建筑”不在topk，概率=0。6.（編程）用PyTorch實(shí)現(xiàn)一個(gè)帶重復(fù)懲罰（penalty=1.2）的貪心生成函數(shù)，輸入為已編碼上下文input_ids，模型，最大長(zhǎng)度max_len。答案：```pythondefgenerate_with_repeat_penalty(model,input_ids,max_len,penalty=1.2):for_inrange(max_len):logits=model(input_ids).logits[:,1,:]fortoken_idinset(input_ids[0].tolist()):logits[0,token_id]/=penaltynext_id=logits.argmax(dim=1,keepdim=True)input_ids=torch.cat([input_ids,next_id],dim=1)returninput_ids```7.（多選）關(guān)于BeamSearch，以下說法正確的是：A.beam寬度越大，BLEU一定越高?B.可通過長(zhǎng)度歸一化緩解短句偏好?C.每個(gè)時(shí)間步保留beam_width條路徑?D.需要維護(hù)一個(gè)大小為beam_width的優(yōu)先隊(duì)列答案：BCD8.（判斷）在Transformer中，共享輸入與輸出嵌入矩陣會(huì)顯著降低模型容量，因此GPT系列均未采用共享。答案：錯(cuò)誤，GPT1/2/3均共享。9.（綜合）給定一個(gè)4層GPT模型，隱維度768，詞匯量50257，計(jì)算總參數(shù)量（不含bias）。答案：嵌入：50257×768×2（輸入+輸出共享算一次）Transformer層：4×(768×768×4+768×4×768+768×2×4)=4×(2.36M+2.36M+6.1k)≈18.9M總參數(shù)量≈50257×768+18.9M≈56.6M。10.（開放）如何在不增加參數(shù)的前提下，把12層BERT壓縮為6層并保持90%下游精度？請(qǐng)給出兩種方法并比較。答案：1.層蒸餾（LayerwiseDistillation）：每?jī)蓪舆x一層作為教師，使用隱狀態(tài)與注意力分布蒸餾；2.動(dòng)態(tài)分層丟棄（LayerDrop）：訓(xùn)練時(shí)隨機(jī)丟棄一半層，推理時(shí)固定保留6層，再微調(diào)。實(shí)驗(yàn)顯示方法1在NER上保留92%F1，方法1+2聯(lián)合可達(dá)94%，但訓(xùn)練成本翻倍。二、預(yù)訓(xùn)練與微調(diào)策略11.（單選）在RoBERTa中，移除了“下一句預(yù)測(cè)”任務(wù)，主要因?yàn)椋篈.降低顯存?B.提升MLM難度?C.對(duì)下游任務(wù)無益?D.加速收斂答案：C12.（填空）ELECTRA的生成器與判別器參數(shù)量比例通常設(shè)為______。答案：1:413.（簡(jiǎn)答）解釋“梯度離散”（GradientDiscretization）現(xiàn)象，并給出其在量化微調(diào)中的影響。答案：當(dāng)權(quán)重被量化為低比特時(shí)，梯度需經(jīng)STE（StraightThroughEstimator）回傳，導(dǎo)致梯度與真實(shí)導(dǎo)數(shù)不匹配，稱為梯度離散；它使模型陷入尖銳極小值，微調(diào)階段需降低學(xué)習(xí)率并用更平滑的優(yōu)化器（如AdamW+warmup）。14.（計(jì)算）假設(shè)用LoRA把a(bǔ)ttentionqkv投影從768→768分解為r=16的低秩矩陣，計(jì)算節(jié)省的參數(shù)量。答案：原參數(shù)量3×768×768=1.77M；LoRA為3×(768×16+16×768)=73.7k，節(jié)省≈95.8%。15.（多選）以下屬于“參數(shù)高效微調(diào)”方法的是：A.AdaLoRA?B.BitFit?C.PromptTuning?D.RecAdam答案：ABC16.（編程）實(shí)現(xiàn)AdaLoRA的秩自適應(yīng)更新偽代碼，要求含重要性評(píng)分sij。答案：```pythonfor(i,j)inactive_params:sij=|grad_ijW_ij|ifsij<tauandrank_ij>1:rank_ij=1merge_to_low_rank(W,i,j)```17.（判斷）在T5中，所有下游任務(wù)均被轉(zhuǎn)換為“TexttoText”形式，因此無需額外添加分類頭。答案：正確18.（綜合）給定8張A10080GB，欲全參數(shù)微調(diào)176BBLOOM，ZeRO3+bf16，估算最少需要多少?gòu)埧ǎ看鸢福簠?shù)350GB，梯度350GB，優(yōu)化器狀態(tài)（Adam）700GB，共1.4TB；單卡80GB，需1.4TB/80GB≈18，考慮激活與并行開銷，最少需20張。19.（開放）如何僅用1%標(biāo)注數(shù)據(jù)在中文NER任務(wù)上超越全量微調(diào)BERT？給出完整方案。答案：1.領(lǐng)域自適應(yīng)預(yù)訓(xùn)練：用未標(biāo)注領(lǐng)域語料繼續(xù)MLM100k步；2.自訓(xùn)練：用高置信偽標(biāo)簽迭代3輪；3.對(duì)比學(xué)習(xí)：在標(biāo)注數(shù)據(jù)上構(gòu)建正例對(duì)（同實(shí)體邊界），負(fù)例對(duì)（誤標(biāo)邊界），batch內(nèi)對(duì)比損失；4.最終微調(diào)：聯(lián)合MLM+CRF，學(xué)習(xí)率2e5，早停。實(shí)驗(yàn)顯示F1提升4.3%，超越全量微調(diào)。三、信息抽取與實(shí)體鏈接20.（單選）在CasRel框架中，主語抽取與關(guān)系抽取的級(jí)聯(lián)方式屬于：A.管道模型?B.聯(lián)合模型?C.端到端?D.多任務(wù)答案：C21.（填空）BERT+CRF中，CRF層轉(zhuǎn)移矩陣維度為______。答案：label_size×label_size22.（簡(jiǎn)答）解釋“候選實(shí)體生成”階段常用“先召回后排序”策略，并給出兩種召回方法。答案：先召回：用別名表+ES倒排得到topk候選；再排序：用BERT實(shí)體編碼與上下文做余弦相似度精排。召回方法：1.字符ngram倒排；2.音形碼（Soundex）模糊匹配。23.（計(jì)算）給定句子“喬丹退役了”，候選實(shí)體{“邁克爾·喬丹”:Q41421,“約旦國(guó)家”:Q810},若實(shí)體先驗(yàn)0.8,0.2，上下文相似度0.9,0.3，求線性加權(quán)得分（α=0.6）。答案：score1=0.6×0.9+0.4×0.8=0.86score2=0.6×0.3+0.4×0.2=0.2624.（多選）以下屬于“嵌套NER”解決方案的是：A.LayerwiseBiaffine?B.CascadeCRF?C.Spanbased?D.Seq2Seq答案：ABCD25.（編程）用spaCy實(shí)現(xiàn)一個(gè)自定義組件，將“周杰倫”鏈接到維基百科實(shí)體Q4534，并給出代碼。答案：```pythonimportspacyfromspacy.kbimportKnowledgeBasenlp=spacy.blank("zh")kb=KnowledgeBase(vocab=nlp.vocab,entity_vector_length=1)kb.add_entity(entity_id="Q4534",freq=3421,entity_vector=[1])kb.add_alias("周杰倫",["Q4534"],[0.99])entity_linker=nlp.add_pipe("entity_linker")entity_linker.set_kb(lambda:kb)doc=nlp("周杰倫唱歌")forentindoc.ents:print(ent,ent.kb_id_)```26.（判斷）在DyGIE++中，實(shí)體、關(guān)系、事件三元組共用同一個(gè)跨度表示，因此必須采用統(tǒng)一標(biāo)注體系。答案：正確27.（綜合）設(shè)計(jì)一個(gè)“多模態(tài)實(shí)體鏈接”任務(wù)，輸入為文本+商品圖，輸出淘寶商品ID，請(qǐng)給出模型架構(gòu)與損失函數(shù)。答案：雙塔：文本塔BERT，圖像塔ResNet50→avgpool，融合塔Crossattention；損失：batch內(nèi)InfoNCE+難例挖掘，溫度τ=0.05。28.（開放）如何在不使用遠(yuǎn)程監(jiān)督的情況下，構(gòu)建中文醫(yī)療關(guān)系抽取數(shù)據(jù)集？給出三步法。答案：1.專家制定schema（疾病癥狀治療）；2.用主動(dòng)學(xué)習(xí)：模型初標(biāo)+人工糾偏5輪；3.眾包交叉驗(yàn)證，Krippendorffα>0.8入庫(kù)，最終獲1.2萬句，F(xiàn)1提升6.7%。四、模型壓縮與邊緣部署29.（單選）將FP32BERTbase剪枝至70%稀疏且無損，最佳粒度是：A.向量級(jí)?B.通道級(jí)?C.層級(jí)?D.細(xì)粒度權(quán)重答案：B30.（填空）KnowledgeDistillation中，溫度T→∞時(shí)，softmax分布趨近于______分布。答案：均勻31.（簡(jiǎn)答）解釋“動(dòng)態(tài)量化”與“靜態(tài)量化”在推理階段的差異。答案：動(dòng)態(tài)量化在運(yùn)行時(shí)統(tǒng)計(jì)激活范圍，無需校準(zhǔn)；靜態(tài)量化需提前用校準(zhǔn)集統(tǒng)計(jì)，推理時(shí)直接查表，延遲更低。32.（計(jì)算）給定矩陣W∈?^{512×768}，用INT8量化，零點(diǎn)z=3，縮放s=0.02，求W[0,0]=6.08的量化值。答案：q=round(6.08/0.02)+3=30733.（多選）以下能用于“移動(dòng)端GPU加速”的框架是：A.TensorRT?B.MNN?C.CoreML?D.ONNXRuntimeMobile答案：BCD34.（編程）用torch.fx實(shí)現(xiàn)一個(gè)把BERT中所有線性層替換為INT8線性層的轉(zhuǎn)換函數(shù)。答案：```pythonfromtorch.ao.quantizationimportQuantStub,DeQuantStubdefreplace_linear(gm):forninlist(gm.graph.nodes):ifn.op=="call_module"andisinstance(gm.get_submodule(n.target),torch.nn.Linear):withgm.graph.inserting_after(n):new_layer=torch.nn.quantized.dynamic.Linear(gm.get_submodule(n.target).in_features,gm.get_submodule(n.target).out_features)gm.add_submodule(n.target,new_layer)gm.recompile()returngm```35.（判斷）在8bit量化中，采用逐token量化（pertoken）通常比逐通道量化（perchannel）對(duì)梯度更魯棒。答案：正確36.（綜合）給定一款手機(jī)NPU算力為4TOPS，峰值功耗2W，若INT8BERTbase每次推理需1.2GOPS，求理論最大QPS。答案：4000/1.2≈3333QPS，考慮利用率30%，實(shí)際≈1000QPS。37.（開放）如何在僅200MB內(nèi)存的IoT設(shè)備上運(yùn)行中文GPT2117M？給出三步方案。答案：1.塊級(jí)動(dòng)態(tài)召回：磁盤存權(quán)重，按需加載當(dāng)前層；2.8bit量化+權(quán)重共享：把embedding與輸出層共享；3.預(yù)測(cè)緩存：用SLRU緩存最近10步隱藏態(tài)，DRAM占用<180MB，速度降18%。五、多模態(tài)與前沿探索38.（單選）CLIP中圖像與文本的嵌入維度為：A.256?B.512?C.768?D.1024答案：B39.（填空）BLIP2中凍結(jié)視覺編碼器，僅訓(xùn)練______模塊，實(shí)現(xiàn)高效對(duì)齊。答案：QFormer40.（簡(jiǎn)答）解釋“指令跟隨”在多模態(tài)大模型中的挑戰(zhàn)，并給出緩解方案。答案：挑戰(zhàn)：圖文粒度不一致，指令歧義；方案：用InstructionawareAttention，在crossattention加入指令嵌入，訓(xùn)練時(shí)隨機(jī)drop圖文對(duì)提升魯棒。41.（計(jì)算）若ViTB/16輸入224×224，patch_size=16，則序列長(zhǎng)度=______。答案：(224/16)^2+1=19742.（多選）以下屬于“視頻文本預(yù)訓(xùn)練”損失的是：A.VTC?B.VTM?C.MLM?D.VMA答案：ABC43.（編程）用HuggingFace實(shí)現(xiàn)一個(gè)將圖片+問題“圖中貓的顏色？”輸入BLIP2并返回答案的完整腳本。答案：```pythonfromtransformersimportBlip2Processor,Blip2ForConditionalGenerationimporttorch,requestsfromPILimportImageprocessor=Blip2Processor.from_pretrained("Salesforce/blip2flant5xl")model=Blip2ForConditionalGeneration.from_pretrained("Salesforce/blip2flant5xl",torch_dtype=torch.