2025年《自然語(yǔ)言處理高級(jí)技術(shù)》試卷附答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.以下哪項(xiàng)不是大語(yǔ)言模型（LLM）上下文學(xué)習(xí)（In-ContextLearning）的關(guān)鍵影響因素？A.示例的質(zhì)量與多樣性B.模型參數(shù)規(guī)模C.輸入文本的長(zhǎng)度D.梯度反向傳播頻率2.在多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練中，跨模態(tài)對(duì)齊（Cross-ModalAlignment）的核心目標(biāo)是：A.使不同模態(tài)的特征空間維度一致B.建立模態(tài)間語(yǔ)義的對(duì)應(yīng)關(guān)系C.提升單模態(tài)任務(wù)的性能D.減少多模態(tài)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)開銷3.低資源語(yǔ)言的自然語(yǔ)言處理中，基于遷移學(xué)習(xí)的解決方案通常優(yōu)先選擇：A.直接在目標(biāo)語(yǔ)言上訓(xùn)練小模型B.利用高資源語(yǔ)言的預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行適配C.完全依賴目標(biāo)語(yǔ)言的手動(dòng)標(biāo)注數(shù)據(jù)D.采用基于規(guī)則的傳統(tǒng)方法4.神經(jīng)符號(hào)系統(tǒng)（Neural-SymbolicSystem）中，符號(hào)推理模塊的主要作用是：A.處理非結(jié)構(gòu)化文本的特征提取B.實(shí)現(xiàn)邏輯規(guī)則的顯式表達(dá)與演繹C.優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的梯度傳播D.降低模型的計(jì)算復(fù)雜度5.大模型涌現(xiàn)能力（EmergentAbilities）的典型特征是：A.隨著模型規(guī)模增大，小模型不具備的能力突然出現(xiàn)B.模型在訓(xùn)練初期即表現(xiàn)出穩(wěn)定的任務(wù)性能C.僅在特定領(lǐng)域任務(wù)中體現(xiàn)的泛化能力D.依賴人工規(guī)則注入的特定功能6.以下哪種技術(shù)不屬于參數(shù)高效微調(diào)（Parameter-EfficientFine-Tuning）方法？A.LoRA（Low-RankAdaptation）B.FullFine-Tuning（全參數(shù)微調(diào)）C.P-Tuning（提示微調(diào)）D.AdapterModules（適配器模塊）7.對(duì)話系統(tǒng)中的意圖檢測(cè)（IntentDetection）任務(wù)，若需處理多輪上下文依賴，最適合的模型架構(gòu)是：A.前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FFN）B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）D.Transformer編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)8.文本提供任務(wù)中，為避免模型提供重復(fù)內(nèi)容，常用的策略是：A.增加溫度參數(shù)（Temperature）B.采用核采樣（NucleusSampling，top-p）C.降低學(xué)習(xí)率D.減少注意力頭數(shù)9.情感分析（SentimentAnalysis）的細(xì)粒度任務(wù)（Aspect-Based）與粗粒度任務(wù)的主要區(qū)別在于：A.輸入文本的長(zhǎng)度B.情感極性的類別數(shù)量C.是否需要識(shí)別具體評(píng)價(jià)對(duì)象D.模型的參數(shù)量級(jí)10.自然語(yǔ)言處理中的倫理風(fēng)險(xiǎn)不包括：A.提供內(nèi)容的偏見與歧視B.模型參數(shù)的可解釋性C.用戶隱私數(shù)據(jù)的泄露D.自動(dòng)化文本提供的版權(quán)爭(zhēng)議二、填空題（每空2分，共20分）1.大語(yǔ)言模型的訓(xùn)練通常采用________損失函數(shù)，其核心是最大化給定前文的下一個(gè)詞的條件概率。2.多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練中，對(duì)比學(xué)習(xí)（ContrastiveLearning）的典型目標(biāo)函數(shù)是________，用于區(qū)分正樣本對(duì)與負(fù)樣本對(duì)。3.低資源語(yǔ)言處理中，________技術(shù)通過(guò)共享不同語(yǔ)言的參數(shù)或特征，實(shí)現(xiàn)跨語(yǔ)言知識(shí)遷移。4.神經(jīng)符號(hào)系統(tǒng)結(jié)合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的________能力與符號(hào)系統(tǒng)的邏輯推理能力。5.大模型的上下文學(xué)習(xí)能力依賴于模型在預(yù)訓(xùn)練階段習(xí)得的________知識(shí)。6.參數(shù)高效微調(diào)方法中，LoRA通過(guò)對(duì)________矩陣進(jìn)行低秩分解，僅更新少量參數(shù)。7.對(duì)話系統(tǒng)的________模塊負(fù)責(zé)管理對(duì)話狀態(tài)，跟蹤用戶意圖與歷史交互信息。8.文本提供任務(wù)中，________技術(shù)通過(guò)約束提供內(nèi)容的語(yǔ)法或語(yǔ)義規(guī)則，提升輸出的合理性。9.細(xì)粒度情感分析需要同時(shí)識(shí)別文本中的________（如產(chǎn)品、服務(wù)）及其對(duì)應(yīng)的情感極性。10.自然語(yǔ)言處理模型的可解釋性方法包括________（如注意力可視化）和基于規(guī)則的邏輯分解。三、簡(jiǎn)答題（每題8分，共40分）1.對(duì)比全參數(shù)微調(diào)和參數(shù)高效微調(diào)（如LoRA）在大模型適配下游任務(wù)中的優(yōu)缺點(diǎn)。2.解釋多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練中“對(duì)齊（Alignment）”與“融合（Fusion）”的區(qū)別，并舉例說(shuō)明典型技術(shù)。3.簡(jiǎn)述大語(yǔ)言模型涌現(xiàn)能力的定義及其驗(yàn)證方法。4.低資源語(yǔ)言的自然語(yǔ)言處理面臨哪些核心挑戰(zhàn)？請(qǐng)列舉3種解決方案。5.對(duì)話系統(tǒng)中，如何處理用戶的隱含意圖（如間接請(qǐng)求或反諷）？請(qǐng)說(shuō)明關(guān)鍵技術(shù)步驟。四、綜合題（每題10分，共20分）1.設(shè)計(jì)一個(gè)基于大語(yǔ)言模型的多模態(tài)對(duì)話系統(tǒng)技術(shù)方案，要求包含輸入處理、模態(tài)交互、對(duì)話提供三個(gè)核心模塊，并說(shuō)明各模塊的技術(shù)選擇及可能的挑戰(zhàn)。2.某法律文本理解任務(wù)需要模型自動(dòng)提取法律條款中的“主體-行為-客體”三元組（如“公司A不得泄露用戶B的個(gè)人信息”），請(qǐng)結(jié)合信息抽取技術(shù)，設(shè)計(jì)具體實(shí)現(xiàn)流程，并分析大模型在此任務(wù)中的優(yōu)勢(shì)與潛在問(wèn)題。答案一、單項(xiàng)選擇題1.D（上下文學(xué)習(xí)不涉及梯度更新）2.B（跨模態(tài)對(duì)齊的核心是語(yǔ)義關(guān)聯(lián)）3.B（遷移學(xué)習(xí)是低資源場(chǎng)景的主流方法）4.B（符號(hào)模塊負(fù)責(zé)顯式邏輯推理）5.A（涌現(xiàn)能力的關(guān)鍵是“規(guī)模驅(qū)動(dòng)的突然出現(xiàn)”）6.B（全參數(shù)微調(diào)需更新所有參數(shù)，不屬于參數(shù)高效方法）7.D（Transformer的長(zhǎng)程依賴建模更適合多輪對(duì)話）8.B（top-p采樣通過(guò)限制概率質(zhì)量范圍減少重復(fù)）9.C（細(xì)粒度需定位具體評(píng)價(jià)對(duì)象）10.B（參數(shù)可解釋性是技術(shù)問(wèn)題，非倫理風(fēng)險(xiǎn)）二、填空題1.交叉熵（或“自回歸”）2.InfoNCE（或“對(duì)比損失函數(shù)”）3.多語(yǔ)言預(yù)訓(xùn)練（或“跨語(yǔ)言遷移”）4.感知（或“模式識(shí)別”）5.世界（或“隱式”）6.注意力（或“權(quán)重”）7.對(duì)話狀態(tài)跟蹤（或“狀態(tài)管理”）8.約束提供（或“引導(dǎo)提供”）9.方面詞（或“評(píng)價(jià)對(duì)象”）10.基于注意力的方法（或“可視化方法”）三、簡(jiǎn)答題1.全參數(shù)微調(diào)的優(yōu)點(diǎn)：能充分適配下游任務(wù)，理論上性能上限更高；缺點(diǎn)：需存儲(chǔ)所有參數(shù)的梯度，計(jì)算與存儲(chǔ)成本高，易過(guò)擬合小樣本數(shù)據(jù)。參數(shù)高效微調(diào)（如LoRA）的優(yōu)點(diǎn)：僅更新少量參數(shù)（如低秩矩陣），顯著降低計(jì)算/存儲(chǔ)開銷，適配性強(qiáng)；缺點(diǎn)：可能因參數(shù)凍結(jié)導(dǎo)致部分預(yù)訓(xùn)練知識(shí)丟失，性能上限可能低于全參數(shù)微調(diào)。2.對(duì)齊（Alignment）指建立不同模態(tài)語(yǔ)義的對(duì)應(yīng)關(guān)系（如文本“貓”與圖像中貓的區(qū)域?qū)?yīng)），典型技術(shù)如CLIP的對(duì)比學(xué)習(xí)；融合（Fusion）指將多模態(tài)信息整合為統(tǒng)一表示（如圖像特征與文本特征拼接后輸入全連接層），典型技術(shù)如ViLBERT的多模態(tài)Transformer。對(duì)齊關(guān)注“關(guān)聯(lián)”，融合關(guān)注“整合”。3.涌現(xiàn)能力指小模型不具備、僅當(dāng)大模型達(dá)到一定規(guī)模（如參數(shù)超千億）時(shí)突然出現(xiàn)的能力（如復(fù)雜推理、跨語(yǔ)言翻譯）。驗(yàn)證方法：①控制變量實(shí)驗(yàn)（固定任務(wù)與數(shù)據(jù)，逐步增大模型規(guī)模，觀察能力是否“非連續(xù)”出現(xiàn)）；②跨任務(wù)遷移測(cè)試（驗(yàn)證能力是否為模型內(nèi)隱習(xí)得，而非特定任務(wù)訓(xùn)練結(jié)果）。4.核心挑戰(zhàn)：標(biāo)注數(shù)據(jù)稀缺、語(yǔ)言資源（如詞典/語(yǔ)法庫(kù)）不足、語(yǔ)言特性復(fù)雜（如多詞素語(yǔ)言）。解決方案：①跨語(yǔ)言遷移（利用高資源語(yǔ)言預(yù)訓(xùn)練模型適配）；②無(wú)監(jiān)督/弱監(jiān)督學(xué)習(xí)（如基于互信息的無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)挖掘）；③低資源特定架構(gòu)（如輕量級(jí)多任務(wù)學(xué)習(xí)模型）。5.處理隱含意圖的關(guān)鍵步驟：①上下文建模（用Transformer捕捉多輪對(duì)話依賴）；②情感與語(yǔ)境分析（識(shí)別反諷中的情感極性反轉(zhuǎn)）；③常識(shí)知識(shí)注入（如通過(guò)知識(shí)圖譜補(bǔ)全隱含邏輯）；④后處理驗(yàn)證（提供候選意圖后，用規(guī)則或小模型校驗(yàn)合理性）。四、綜合題1.技術(shù)方案設(shè)計(jì)：輸入處理模塊：多模態(tài)輸入（文本、圖像、語(yǔ)音）通過(guò)各自編碼器（如文本用LLM、圖像用ViT、語(yǔ)音用Wav2Vec）轉(zhuǎn)換為嵌入向量，采用模態(tài)特定歸一化（如LayerNorm）處理異質(zhì)特征。挑戰(zhàn)：不同模態(tài)的特征尺度差異大，需設(shè)計(jì)適配的歸一化策略。模態(tài)交互模塊：使用跨模態(tài)注意力機(jī)制（如將圖像區(qū)域特征作為鍵值對(duì)，文本嵌入作為查詢），或采用雙編碼器-交叉編碼器結(jié)構(gòu)（如CLIP的對(duì)齊+Fusion的交叉注意力）。挑戰(zhàn)：跨模態(tài)注意力可能引入噪聲（如圖像無(wú)關(guān)區(qū)域干擾文本理解），需設(shè)計(jì)動(dòng)態(tài)注意力掩碼。對(duì)話提供模塊：基于LLM的解碼器，輸入融合后的多模態(tài)表征與對(duì)話歷史，采用top-k/top-p采樣提供回復(fù)。挑戰(zhàn)：需平衡多模態(tài)信息的相關(guān)性（如避免圖像細(xì)節(jié)過(guò)度影響回復(fù)），同時(shí)保持對(duì)話的連貫性。2.法律文本三元組抽取流程：①預(yù)處理：法律文本分詞，標(biāo)注法律術(shù)語(yǔ)（如“公司”“用戶”）；②實(shí)體識(shí)別：用命名實(shí)體識(shí)別（NER）模型定位“主體”“客體”（如組織、自然人）；③關(guān)系抽取：通過(guò)序列標(biāo)注或指針網(wǎng)絡(luò)識(shí)別“行為