2025年AI自然語言處理核心技術(shù)培訓(xùn)試題及答案一、單項選擇題（每題2分，共20分。每題只有一個正確答案，錯選、多選均不得分）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)起來的核心機制是A.卷積窗口B.自注意力C.門控循環(huán)單元D.池化層答案：B解析：自注意力通過QueryKeyValue計算，使任意位置token無需逐步傳遞即可直接交互，解決長距離依賴。2.當使用RoPE（旋轉(zhuǎn)位置編碼）時，位置信息注入方式與正弦位置編碼最大的差異在于A.用復(fù)數(shù)旋轉(zhuǎn)矩陣乘Query/KeyB.在Embedding層直接加絕對位置向量C.用可學(xué)習(xí)向量拼接D.完全拋棄位置信息答案：A解析：RoPE將絕對位置編碼轉(zhuǎn)化為復(fù)數(shù)域的旋轉(zhuǎn)操作，兼具絕對與相對位置優(yōu)點，且保持線性形式。3.在混合專家模型MoE中，若Top2門控被激活，下列說法正確的是A.所有專家參數(shù)都被更新B.僅被選中的兩個專家參數(shù)被更新C.門控網(wǎng)絡(luò)不反向傳播D.負載均衡損失不參與訓(xùn)練答案：B解析：稀疏激活保證計算量恒定，僅Topk專家參與前向與反向，門控與負載均衡損失均需梯度回傳。4.為緩解生成模型曝光偏差，以下數(shù)據(jù)增強策略最直接的是A.隨機遮蓋輸入tokenB.訓(xùn)練時以一定概率用模型自身預(yù)測替換真值C.對標簽做MixUpD.增加dropout比例答案：B解析：ScheduledSampling在訓(xùn)練階段逐步用模型輸出替代真值，縮小訓(xùn)練與推理分布差距。5.當使用8bit量化推理LLM時，若采用LLM.int8()方案，對異常值通道的處理方式是A.直接舍棄B.轉(zhuǎn)為16bit計算C.混合精度：異常值用16bit，其余用8bitD.用指數(shù)位寬4bit答案：C解析：LLM.int8()通過離群值檢測，將~0.1%異常維度混合16bit，保持精度同時加速。6.在對比學(xué)習(xí)SimCSE中，"dropout噪聲"作為正例對的核心優(yōu)勢是A.無需人工標注B.提升負樣本數(shù)量C.降低GPU內(nèi)存D.增加預(yù)訓(xùn)練步數(shù)答案：A解析：同一文本兩次不同dropoutmask作為正例，無需標注即可構(gòu)建正負對，實現(xiàn)無監(jiān)督句子表示學(xué)習(xí)。7.當使用LoRA進行參數(shù)高效微調(diào)時，若秩r=16，原矩陣維度為4096×4096，則可訓(xùn)練參數(shù)量占比約為A.0.2%B.0.78%C.1.2%D.2.0%答案：B解析：LoRA引入兩個低秩矩陣BA，參數(shù)量=2×4096×16=131072，原矩陣16777216，占比≈0.78%。8.在RLHF階段，PPO算法中優(yōu)勢估計采用GAE(λ)的主要目的是A.降低方差并保持偏差可控B.增大策略熵C.減少GPU通信D.避免重要性采樣答案：A解析：GAE通過λ加權(quán)平衡偏差與方差，使策略梯度更穩(wěn)定。9.當使用思維鏈CoT提示時，若模型輸出出現(xiàn)"推理步驟跳躍"，最有效的干預(yù)手段是A.提高溫度系數(shù)B.增加"讓我們一步步思考"顯式提示C.減小toppD.使用greedy解碼答案：B解析：顯式提示可激活逐步推理模式，顯著降低跳躍錯誤。10.在多模態(tài)CLIP訓(xùn)練中，對比損失InfoNCE的溫度參數(shù)τ調(diào)小會導(dǎo)致A.對比分布更尖銳，難負例權(quán)重上升B.梯度消失C.批內(nèi)正例權(quán)重下降D.圖像編碼器學(xué)習(xí)率自動減小答案：A解析：τ越小，softmax分布越尖銳，難負例貢獻增大，模型對細微差異更敏感。二、多項選擇題（每題3分，共15分。每題至少有兩個正確答案，多選、漏選、錯選均不得分）11.以下技術(shù)可直接提升Transformer推理吞吐量的有A.KVCache復(fù)用B.動態(tài)批處理C.激活重計算D.張量并行答案：ABD解析：KVCache避免重復(fù)計算；動態(tài)批處理合并不同長度樣本；張量并行拆分矩陣乘；激活重計算降低顯存但增加計算，不直接提升吞吐。12.關(guān)于指令微調(diào)InstructionTuning，下列說法正確的有A.通常使用語言建模損失B.需人工撰寫多樣化指令模板C.可提升零樣本泛化D.必須與RLHF聯(lián)合使用答案：ABC解析：指令微調(diào)僅用語言建模損失即可；RLHF是可選后續(xù)階段。13.在DiffusionModel用于文本生成時，需解決的關(guān)鍵問題包括A.離散token空間的去噪B.步長采樣加速C.連續(xù)潛空間建模D.梯度爆炸答案：ABC解析：離散空間需特殊嵌入；DDIM加速；潛擴散降低維度；梯度爆炸非核心難點。14.以下屬于中文大模型預(yù)訓(xùn)練語料清洗環(huán)節(jié)的有A.簡繁轉(zhuǎn)換B.敏感詞過濾C.重復(fù)段落去重D.句法依存標注答案：ABC解析：句法標注屬于后續(xù)精標，非清洗。15.當使用DeepSpeedZeRO3訓(xùn)練千億模型時，ZeRO3相對ZeRO2新增的特性有A.參數(shù)分區(qū)到每個GPUB.梯度分區(qū)C.優(yōu)化器狀態(tài)分區(qū)D.動態(tài)精度縮放答案：A解析：ZeRO3將參數(shù)也分區(qū)，ZeRO2僅梯度與優(yōu)化器狀態(tài)分區(qū)。三、判斷題（每題1分，共10分。正確打"√"，錯誤打"×"）16.在Transformer中，LayerNorm放在殘差分支之后被稱為PostLN，其訓(xùn)練早期梯度通常更小。答案：√解析：PostLN在殘差后，歸一化尺度較大，梯度早期較小，需warmup。17.BPE與WordPiece最大差異在于是否使用頻率合并優(yōu)先級。答案：×解析：兩者均用頻率，但WordPiece按似然比合并并保留""標記。18.使用FlashAttention時，內(nèi)存復(fù)雜度從O(n2)降至O(n)。答案：√解析：通過分塊與重計算，將顯存降至線性。19.在對比學(xué)習(xí)中，批大小越大，負樣本越多，效果一定越好。答案：×解析：過大批度引入假負例，需配合難負例挖掘。20.指令微調(diào)后模型出現(xiàn)"對齊稅"現(xiàn)象，指在部分下游任務(wù)性能下降。答案：√解析：對齊提升遵循指令能力，但可能犧牲部分知識密集型任務(wù)。21.使用INT4量化時，GPTQ比LLM.int8()對內(nèi)存節(jié)省更顯著。答案：√解析：INT4位寬減半，內(nèi)存再降50%。22.在PPO中，若剪切范圍ε設(shè)置過大，策略更新可能不穩(wěn)定。答案：√解析：ε過大允許激進更新，易破壞訓(xùn)練。23.思維鏈提示對參數(shù)量低于1B的小模型同樣有效。答案：×解析：小模型缺乏復(fù)雜推理能力，CoT反而增加錯誤。24.使用LoRA微調(diào)時，推理階段必須將低秩矩陣合并回原權(quán)重。答案：×解析：可合并亦可在推理時動態(tài)加和，合并可減少延遲。25.多模態(tài)大模型訓(xùn)練中，圖像編碼器通常使用隨機初始化，不加載預(yù)訓(xùn)練權(quán)重。答案：×解析：加載CLIP視覺權(quán)重可加速收斂并提升對齊效果。四、填空題（每空2分，共20分）26.Transformer中，自注意力的計算復(fù)雜度隨序列長度n呈________階，使用FlashAttention后，內(nèi)存復(fù)雜度降為________。答案：O(n2)，O(n)27.在RoPE中，對Query向量q與位置t的旋轉(zhuǎn)矩陣R(t)做________乘，可注入相對位置信息。答案：復(fù)數(shù)/旋轉(zhuǎn)矩陣乘28.MoE模型常用的負載均衡損失函數(shù)為________損失，其超名稱通常記為________。答案：auxiliary，α29.RLHF階段，獎勵模型通常采用________架構(gòu)，輸出維度為________。答案：Transformer+回歸頭，130.使用INT8量化時，對稱量化零點z=________，非對稱量化可表示為________。答案：0，z=round(?min/scale)31.在對比學(xué)習(xí)SimCSE中，同一文本兩次dropout作為________對，批內(nèi)其他樣本作為________對。答案：正，負32.思維鏈提示的核心模板為"________，________"。答案：Let'sthinkstepbystep，Therefore33.使用DeepSpeedZeRO3時，參數(shù)分區(qū)后，前向傳播需通過________通信收集完整權(quán)重。答案：allgather34.在多模態(tài)訓(xùn)練中，圖像掩碼策略通常采用________掩碼，掩碼比例約________%。答案：blockwise，4035.指令微調(diào)數(shù)據(jù)集通常包含________、________、________三元組。答案：指令，輸入，輸出五、簡答題（每題8分，共24分）36.描述KVCache的原理及其在自回歸生成中的內(nèi)存優(yōu)化技巧。答案：原理：在解碼階段，當前步的Key、Value向量與歷史KV拼接，避免重復(fù)計算。優(yōu)化：1.多查詢注意力MQA：多head共享單組KV，顯存減半。2.窗口KV：僅緩存最近L個token，遠距丟棄。3.量化KVCache：8bit存儲，內(nèi)存再降50%。4.分頁緩存：按塊分配，支持動態(tài)擴縮，減少碎片。解析：KVCache使復(fù)雜度從O(n2d)降至O(nd)，但長序列仍顯存爆炸，需結(jié)合MQA與量化。37.解釋LoRA的低秩假設(shè)為何適用于大模型微調(diào)，并給出秩選擇的實驗依據(jù)。答案：低秩假設(shè)：模型更新ΔW位于低維子空間，因預(yù)訓(xùn)練已捕獲通用語義，下游任務(wù)僅需小量方向調(diào)整。實驗：在GLUE上微調(diào)LLaMA7B，r=4、8、16、64，發(fā)現(xiàn)r=16與r=64性能差距<0.3%，但參數(shù)量差4倍；r=2下降>1%。故常用r=16~32。解析：奇異值分布呈長尾，前5%奇異值貢獻90%能量，低秩足以擬合。38.對比RLHF與DPO（DirectPreferenceOptimization）在訓(xùn)練目標與實現(xiàn)復(fù)雜度上的差異。答案：RLHF：兩階段，先訓(xùn)練RM，再用PPO優(yōu)化πθ，需超參多（ε,β,KL系數(shù)），訓(xùn)練不穩(wěn)定。DPO：將獎勵函數(shù)隱式表達為r(x,y)=βlogπθ(y|x)/πref(y|x)，直接用偏好數(shù)據(jù)最大化似然，無需顯式RM與PPO，實現(xiàn)<150行代碼。實驗：在1B模型上，DPO達到與RLHF同等Winrate，訓(xùn)練時間減半。解析：DPO把偏好學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)化為分類問題，簡化流程且理論等價。六、計算與推導(dǎo)題（共31分）39.（10分）給定單頭自注意力，維度d=64，序列長度n=128，batch=1，計算標準實現(xiàn)與FlashAttention的顯存占用差。假設(shè)float16。答案：標準：QKV各n×d，共3×128×64×2B=48KB；注意力矩陣n×n，128×128×2B=32KB；輸出n×d，128×64×2B=16KB；總計96KB。FlashAttention：不存儲n×n矩陣，僅分塊累加，峰值顯存為分塊緩沖區(qū)O(n×d)=16KB。差值：96?16=80KB，降低83%。解析：FlashAttention通過重計算softmax歸一化因子，省去大矩陣。40.（10分）使用LoRA微調(diào)，原矩陣W∈?^{1024×4096}，r=16，學(xué)習(xí)率=3e4，訓(xùn)練步數(shù)=1000，batch=4，序列長度=512，計算可訓(xùn)練參數(shù)量與總浮點運算量FLOPs。答案：參數(shù)量：2×1024×16=32768。FLOPs：每步前向+反向，LoRABA乘加≈2×(1024×16+16×4096)×512×4=2×(16384+65536)×2048≈2×81920×2048≈3.36×10^8。1000步總計≈3.36×10^11FLOPs。解析：LoRA將大矩陣乘法拆成兩個小矩陣，計算量遠小于全參微調(diào)。41.（11分）推導(dǎo)對比學(xué)習(xí)InfoNCE損失對溫度τ的梯度，并解釋τ→0時的極限行為。答案：設(shè)損失L=?log(exp(s+/τ)/Σexp(si/τ))，s+為正例相似度。?L/?τ=1/τ2·(s+?Σpisi)，其中pi=exp(si/τ)/Σexp(sj/τ)。當τ→0，pi趨onehot，梯度趨1/τ2·(s+?s+)=0，但數(shù)值不穩(wěn)定，分布極尖銳，模型僅關(guān)注最難負例，易崩潰。解析：τ可視為softmax銳度控制器，需配合大batch與warmup。七、綜合應(yīng)用題（共30分）42.（15分）某企業(yè)需部署70B中文對話模型至8×A10080GB，要求首token時延<500ms，吞吐>30req/s，平均輸出長度=512token。請給出量化、并行與推理框架的綜合方案，并估算最大batch。答案：方案：1.量化：采用GPTQINT4，顯存≈70×0.5=35GB，單卡可載。2.并行：使用張量并行TP=8，流水線并行PP=1，減少通信。3.框架：vLLM+PagedAttention，連續(xù)批處理。估算：KVCache≈batch×(seq+512)×d×2×layers×2B，設(shè)d=8192，layers=80，首seq=1024，則單卡KV≈batch×1536×8192×160B≈batch×2GB。單卡可用顯存≈80?35=45GB，留10GB余量，batch_max≈15。8卡并發(fā)，吞吐≈8×15/avglatency，avglatency≈(1024+512)/throughput_gpu，解方程得系統(tǒng)吞吐≈35req/s，滿足>30。首token時延：allgather+計算≈180ms<500ms。解析：INT4+TP8+連續(xù)批處理是工業(yè)級標配。43.（15分）設(shè)計一個多模態(tài)大模型評估基準，覆蓋圖文理解、推理與生成，要求指標可自動計算且避免數(shù)據(jù)泄露。請給出任務(wù)設(shè)置、指標與防泄漏策略。答案：任務(wù)：1.圖文推理：給定圖像+問題，需多步推理，答案為A/B/C/D。2.圖像描述生成：輸出一句中文描述，覆蓋關(guān)鍵實體。3.文本到圖像檢索：1k候選圖，選最匹配。指標：1.圖文推理：Accuracy。2.描述：CIDEr+CLIPScore，過濾與訓(xùn)練集相似度>0.9樣本。3.檢索：Recall@1。防泄漏：1.圖像采用2024年后CC0新圖，經(jīng)phash去重。2.問題模板人工改寫+LLM同義生成10變體，測試時隨機抽一。3.描述參考人工重寫，避免與網(wǎng)絡(luò)文本重疊。解析：動態(tài)模板+新圖+多模態(tài)指標，可穩(wěn)定評估且防刷榜。八、編程與實戰(zhàn)題（共20分）44.（20分）請用PyTorch實現(xiàn)一個帶RoPE的GroupedQueryAttention，要求：1.支持旋轉(zhuǎn)位置編碼；2.支持KV分組數(shù)=4；3.支持causalmask；4.輸入：QKV張量，形狀(batch,n_heads,seq_len,head_dim)，輸出同形狀。給出完整代碼與單元測試。答案：```pythonimporttorchimporttorch.nnasnnimportmathdefprecompute_rope_angle(seq_len,head_dim,device):inv_freq=1.0/(10000(torch.arange(0,head_dim,2).float()/head_dim))t=torch.arange(seq_len,device=device)angles=t.unsqueeze(1)inv_freq.unsqueeze(0)(seq,head_dim//2)returnanglesdefapply_rope(x,angles):x:(...,seq_len,head_dim)seq_len,head_dim=x.shape[2:]angles=angles[:seq_len](seq,head_dim//2)cos=torch.cos(angles)sin=torch.sin(angles)x1,x2=x[...,0::2],x[...,1::2]x_rot=torch.empty_like(x)x_rot[...,0::2]=x1cosx2sinx_rot[...,1::2]=x1sin+x2cosreturnx_rotclassGQAWithRoPE(nn.Module):def__init__(self,n_heads,n_kv_groups,head_dim):super().__init__()self.n_heads=n_headsself.n_kv_groups=n_kv_groupsself.head_dim=head_dimassertn_heads%n_kv_groups==0self.group_size=n_heads//n_kv_groupsdefforward(self,q,k,v,angles):b,h,s,d=q.shapek=k[:,::self.group_size].repeat_interleave(self.group_size,dim=1)v=v[:,::self.group_size].repeat_interleave(self.group_size,dim=1)q=apply_rope(q,angles)k=apply_r