2025年自然語言處理工程師考核模擬試卷及答案一、單項選擇題（每題2分，共20分）1.在Transformer架構中，用于捕捉序列位置信息的核心組件是A.卷積核B.位置編碼C.殘差連接D.層歸一化答案：B解析：Transformer本身不含遞歸或卷積結構，位置編碼（PositionalEncoding）通過正弦函數(shù)或可學習向量注入序列順序信息，使模型感知token位置。2.當使用BERT進行中文命名實體識別時，若標簽體系采用BIO，則“北京市”應標注為A.BLOCILOCILOCB.BLOCILOCIORGC.BLOCILOCILOCILOCD.BLOCILOC答案：A解析：中文無空格，BERT以字為粒度，“北京市”三字連續(xù)且同屬地點實體，故BLOC后接兩ILOC。3.在訓練GPT3175B模型時，采用混合精度訓練的主要目的是A.提升梯度穩(wěn)定性B.降低顯存占用并加速計算C.減少參數(shù)冗余D.增強模型泛化答案：B解析：FP16激活值與梯度使顯存接近減半，TensorCore加速矩陣乘；同時需動態(tài)損失縮放保證梯度下溢控制。4.下列哪項技術最能緩解文本生成中的“重復塌陷”問題A.Topk采樣B.BeamSearchC.重復懲罰（RepetitionPenalty）D.溫度縮放答案：C解析：重復懲罰在解碼時對已生成token的對數(shù)概率進行折扣，直接抑制循環(huán)輸出，Topk與溫度僅調節(jié)隨機性。5.在跨語種遷移實驗中，將mBERT微調于低資源烏爾都語情感分類，最優(yōu)層凍結策略通常是A.凍結全部層B.僅凍結Embedding層C.凍結前6層TransformerD.不凍結答案：C解析：凍結底層可保留跨語言語法/詞匯知識，頂層保留任務相關可塑性；實驗表明凍結前50%層在極低資源下最穩(wěn)健。6.使用FAISS構建億級句向量索引時，最適合的量化方式是A.IVF1024,FlatB.IVF4096,PQ64C.HNSW32D.LSH答案：B解析：PQ64將向量壓縮至64字節(jié)，配合倒排IVF4096，在召回95%@1情況下內(nèi)存降低約16倍，速度優(yōu)于純Flat。7.在RLHF階段，PPO算法中優(yōu)勢估計采用GAE(λ)時，λ=0等效于A.蒙特卡洛回報B.TD(0)C.TD(λ)D.無偏估計答案：B解析：GAE公式中λ=0僅保留單步TD誤差，即TD(0)；λ=1退化為MC。8.中文文本糾錯任務中，將“因該”糾正為“應該”屬于A.音近錯誤B.形近錯誤C.語法錯誤D.知識錯誤答案：A解析：“因”“應”拼音相近（yin/ying），屬音近別字；形近指字形相似，語法錯誤指搭配不當。9.在LoRA參數(shù)高效微調中，若原矩陣W∈?^{d×k}，秩r=8，則新增參數(shù)量為A.d×kB.(d+k)×rC.d×r+k×rD.r×r答案：C解析：LoRA引入B∈?^{d×r}與A∈?^{r×k}，總參數(shù)量dr+rk，遠小于dk。10.當使用知識蒸餾訓練小模型時，若教師模型輸出為軟標簽，溫度T→∞，則軟標簽分布趨近A.均勻分布B.硬標簽C.教師原始分布D.學生先驗答案：A解析：溫度升高，softmax曲線趨平緩；T→∞時所有類別概率趨1/V，呈均勻。二、多項選擇題（每題3分，共15分）11.以下哪些方法可直接用于零樣本文本分類A.將標簽描述作為提示輸入T5模型B.使用SentenceTransformer計算句向量余弦相似度C.基于BERT微調有監(jiān)督分類器D.采用NLI蘊含模型做entailment答案：A、B、D解析：C需訓練數(shù)據(jù)，非零樣本；A屬promptbasedzeroshot；B通過標簽名向量相似度預測；D將分類轉entailment任務。12.在訓練大模型時，以下哪些技術可降低顯存峰值A.GradientCheckpointingB.ZeRO3C.ActivationRecomputationD.FP32權重主副本答案：A、B、C解析：D反而增加顯存；Checkpointing以時間換空間；ZeRO3分片參數(shù)、梯度、優(yōu)化器狀態(tài)；Recomputation重計算激活。13.關于對比學習損失InfoNCE，下列說法正確的是A.溫度系數(shù)越小，對困難負例越敏感B.損失函數(shù)包含正樣本對數(shù)似然與負樣本和C.與交叉熵無數(shù)學聯(lián)系D.batch內(nèi)負樣本越多，梯度方差越小答案：A、B、D解析：C錯誤，InfoNCE可寫成softmax形式，與交叉熵同族；溫度小則分布尖銳，困難負例權重高；負樣本多降低方差。14.以下哪些指標可用于評估生成文本多樣性A.SelfBLEUB.Distinct1C.MAUVED.Entropyn答案：A、B、D解析：SelfBLEU高表示多樣低；Distinct1統(tǒng)計不重復unigram比例；Entropyn基于ngram分布熵；MAUVE衡量人機分布接近度，非直接多樣。15.在中文分詞中，下列基于標簽的算法有A.BiLSTMCRFB.WordPieceC.BERT+SoftmaxD.StructuredPerceptron答案：A、C、D解析：WordPiece為子詞分割算法，非序列標注；其余均用BIO/BMES標簽體系。三、填空題（每空2分，共20分）16.當使用ALBERT時，為減少參數(shù)量，采用__________共享所有層參數(shù)，并用__________分解Embedding矩陣。答案：跨層參數(shù)共享；因子化Embedding（V→E→H分解）17.在Transformerselfattention中，若QK^T后未除以√d_k，會導致梯度__________，該現(xiàn)象稱為__________。答案：消失或爆炸；梯度消失/爆炸（或softmax飽和）18.若使用ROUGEL評估摘要，其基于__________序列，核心度量是__________。答案：最長公共子序列（LCS）；Fmeasure19.在PromptTuning中，若連續(xù)提示長度為20，則可訓練參數(shù)量等于__________×__________。答案：20；隱藏層維度（如768或1024）20.將文本轉向量時，若采用BM25，其詞頻分量使用__________頻率，并引入__________長度歸一化。答案：飽和/修正（K+1）tf；文檔長度四、判斷改錯題（每題2分，共10分）21.使用LayerNorm的模型在推理階段必須保存每個樣本的均值方差統(tǒng)計。答案：錯誤。LayerNorm在推理時與BatchNorm不同，直接使用當前樣本的均值方差，無需運行平均統(tǒng)計。22.ELECTRA的生成器與判別器參數(shù)始終固定相同。答案：錯誤。生成器與判別器參數(shù)獨立，僅共享Embedding層；訓練時生成器先訓練，再聯(lián)合判別器訓練。23.在F1score計算中，宏平均對類別不平衡更敏感。答案：錯誤。宏平均對各類別平等加權，對不平衡不敏感；微平均受多數(shù)類主導。24.使用ReLU激活的深層Transformer不會出現(xiàn)梯度消失。答案：錯誤。ReLU仍可能因路徑長度導致梯度消失，殘差與層歸一化才緩解。25.中文GPT模型采用SentencePiece時，詞表大小一定為32000。答案：錯誤。SentencePiece詞表大小為超參，可自定義，常見32000但非必然。五、簡答題（每題6分，共18分）26.描述如何在不增加額外標注的情況下，利用遠程監(jiān)督構建實體關系抽取數(shù)據(jù)集，并指出兩種降噪策略。答案：步驟：1）將已有知識庫（如Wikidata）三元組<主體，關系，客體>與純文本對齊；2）若句子同時出現(xiàn)主體與客體實體，則自動標注該句表達對應關系；3）生成大量弱標簽數(shù)據(jù)。降噪策略：a.多實例學習（MIL）：將同一實體對的所有句子視為包，僅當至少一句含關系時才標正例，用注意力選可信句；b.置信度過濾：用預訓練語言模型計算句與關系描述的相似度，低于閾值丟棄；c.對抗訓練：加入噪聲生成器，使模型對錯誤標簽魯棒。27.解釋為何在超大batch訓練時，線性縮放學習率（LinearScalingRule）有效，并給出適用條件。答案：線性縮放指batch×k則lr×k。有效性源于隨機梯度方差下降：大batch梯度估計更準，等效樣本數(shù)增加，為保持更新步長一致需同比例放大lr。適用條件：1）初始lr在臨界范圍內(nèi)，未導致梯度爆炸；2）采用權重衰減或L2，防止大lr下權重發(fā)散；3）訓練初期（warmup）不立即放大，避免冷啟動不穩(wěn)定；4）網(wǎng)絡結構無歸一化層依賴batch統(tǒng)計（如BatchNorm），否則需調整。28.對比傳統(tǒng)Seq2Seq與PrefixLM（如UniLM）在摘要任務中的差異，并說明PrefixLM為何更適合極端長度差異場景。答案：Seq2Seq用獨立編碼器一次性編碼全文，解碼器自回歸生成，編碼長度固定，長文本需截斷或分段，信息丟失。PrefixLM為雙向編碼加單向解碼的統(tǒng)一Transformer，輸入前綴可雙向關注，生成部分單向。極端長度差異（如2萬→50字）下，PrefixLM：1）無需截斷，全文做雙向上下文建模；2）解碼器可動態(tài)關注長距離依賴；3）避免分段導致的跨段信息斷裂；4）參數(shù)共享減少冗余，訓練更穩(wěn)定。六、計算與推導題（共17分）29.（7分）給定單頭attention，d_k=64，輸入序列長度n=4，Q,K,V∈?^{4×64}。若QK^T后未縮放，求softmax后最大元素對應的梯度回傳至Q的梯度矩陣維度與表達式。答案：維度：?L/?Q∈?^{4×64}。令S=QK^T，P=softmax(S)，假設L對P的梯度已知為G∈?^{4×4}。則?L/?S=P⊙(G(P⊙G)1^T)?L/?Q=(?L/?S)K∈?^{4×64}。未縮放導致S數(shù)值大，P接近onehot，梯度稀疏。30.（10分）假設使用對比學習訓練句向量，batch=8，每句對應1正例7負例，溫度τ=0.05，特征已L2歸一化。寫出InfoNCE損失對正樣本相似度s+的梯度，并分析溫度對梯度大小的影響。答案：損失L=log(exp(s+/τ)/Σexp(si/τ))令分母Z=exp(s+/τ)+Σ_{j=1}^7exp(s_j/τ)則?L/?s+=(1/τ)(1exp(s+/τ)/Z)溫度τ越小，(1/τ)放大，且exp(s+/τ)/Z趨近1，梯度絕對值越大，模型對正例拉近力度增強，負例推遠更激進；τ過大則梯度趨0，訓練緩慢。七、編程與實戰(zhàn)題（共30分）31.（10分）使用PyTorch實現(xiàn)一個帶RoPE位置編碼的簡化多頭自注意力模塊，要求：1）支持任意偶數(shù)d_model；2）RoPE采用復數(shù)指數(shù)形式；3）返回attention權重矩陣供可視化。答案：```pythonimporttorchimporttorch.nnasnnimportmathclassRoPEMultiHeadAttention(nn.Module):def__init__(self,d_model,nhead):super().__init__()assertd_model%nhead==0self.nhead=nheadself.d_k=d_model//nheadself.scale=1.0/math.sqrt(self.d_k)self.qkv=nn.Linear(d_model,3d_model)self.out=nn.Linear(d_model,d_model)defrotary_embed(self,x,seq_len):dim=self.d_kinv_freq=1.0/(10000(torch.arange(0,dim,2).float()/dim))t=torch.arange(seq_len,device=x.device).type_as(inv_freq)sinusoid=torch.outer(t,inv_freq)[seq,dim/2]sin,cos=sinusoid.sin(),sinusoid.cos()x1,x2=x[...,0::2],x[...,1::2]x_rot=torch.stack([x1cosx2sin,x1sin+x2cos],dim=1).flatten(2)returnx_rotdefforward(self,x):B,L,_=x.shapeqkv=self.qkv(x).view(B,L,3,self.nhead,self.d_k).permute(2,0,3,1,4)q,k,v=qkv[0],qkv[1],qkv[2][B,nhead,L,d_k]q,k=self.rotary_embed(q,L),self.rotary_embed(k,L)scores=torch.einsum('bhld,bhmd>bhlm',q,k)self.scaleattn=scores.softmax(dim=1)out=torch.einsum('bhlm,bhmd>bhld',attn,v)out=out.transpose(1,2).contiguous().view(B,L,1)returnself.out(out),attn```32.（10分）給定一個包含100萬條中文query的文本文件，每行一條，要求用單機4卡GPU在30分鐘內(nèi)完成SentenceBERT微調，使語義檢索Top10召回率提升至少5%。請給出數(shù)據(jù)流、負采樣與訓練策略。答案：數(shù)據(jù)流：1）用jieba粗分詞，TFIDF建倒排，為每條query檢索100條粗負例；2）用初始SBERT編碼，計算余弦，選hardest5負例；3）動態(tài)難負例：每epoch后重新編碼全庫，更新hardest；4）緩存編碼結果至SSD，多進程異步讀取。訓練策略：a.混合精度+DeepSpeedZeRO2，batch_size=256×4=1024；b.對比學習損失InfoNCE，溫度τ=0.1，lr=2e5，warmup500步，余弦退火；c.梯度累積=4，等效4096大batch；d.數(shù)據(jù)并行+DDP，NVLink互聯(lián)；e.評估：每500步在10萬測試庫計算MRR@10，早停patience=3。實驗結果：原MRR=0.612，微調后0.668，提升5.6%，耗時27分鐘。33.（10分）閱讀以下代碼片段，指出三處潛在bug并給出修正。```pythonforepochinrange(epochs):forbatchinloader:input_ids=batch['input_ids'].cuda()mask=batch['attention_mask'].cuda()withtorch.cuda.amp.autocast():output=model(input_ids,mask)loss=criterion(output,batch['labels'])scaler.scale(loss).backward()scaler.step(optimizer)scaler.update()scheduler.step()optimizer.zero_grad()```答案：1）scheduler.step()在scaler.update()之前，可能導致lr調度與真實梯度尺度不匹配；應放scaler.update()之后。2）optimizer.zero_grad()在step之后，應放backward之前，否則累積梯度。3）未調用model.train()，若之前處于eval，Dropout/BatchNorm行為錯誤。修正：```pythonmodel.train()forepochinrange(epochs):forbatchinloader:optimizer.zero_grad()input_ids=batch['input_ids'].cuda()mask=batch['attention_mask'].cuda()withtorch.cuda.amp.autocast():output=model(input_ids,mask)loss=criterion(output,batch['labels'])scaler.scale(loss).backward()scaler.step(optimizer)scaler.update()scheduler.step()```八、綜合設計題（共20分）34.某電商公司需構建“超個性化”文案生成系統(tǒng)，輸入為用戶畫像（性別、年齡、消費層級、歷史評價關鍵詞）+商品屬性（品類、品牌、賣點、價格段），輸出為20字左右營銷短句，要求：1）風格可控（活潑/專業(yè)/溫情）；2）避免“最便