2025年人工智能自然語(yǔ)言處理模擬試題及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.在Transformer架構(gòu)中，用于捕捉序列位置信息的核心組件是A.詞嵌入矩陣B.多頭注意力C.正弦位置編碼D.LayerNorm答案：C解析：正弦位置編碼通過(guò)不同頻率的正弦、余弦函數(shù)為每個(gè)位置生成唯一向量，使模型感知token的絕對(duì)與相對(duì)位置，而詞嵌入僅表示語(yǔ)義，多頭注意力負(fù)責(zé)交互，LayerNorm用于歸一化。2.下列哪項(xiàng)技術(shù)最有效地緩解GPT在長(zhǎng)篇生成中的“重復(fù)塌陷”問(wèn)題A.Topk采樣B.溫度縮放C.重復(fù)懲罰（repetitionpenalty）D.梯度裁剪答案：C解析：重復(fù)懲罰在解碼時(shí)對(duì)已生成token的對(duì)數(shù)概率進(jìn)行折扣，降低再次選中概率，直接抑制循環(huán)輸出；Topk與溫度僅調(diào)節(jié)隨機(jī)性，梯度裁剪用于訓(xùn)練穩(wěn)定而非解碼。3.BERT的掩碼語(yǔ)言模型（MLM）在預(yù)訓(xùn)練時(shí)，對(duì)被選中的15%token中，有多少比例被替換為隨機(jī)tokenA.100%B.80%C.10%D.1.5%答案：C解析：15%選中token里，80%用[MASK]、10%用隨機(jī)token、10%保持不變，故隨機(jī)替換占全部token的1.5%，但題目問(wèn)的是“被選中的15%內(nèi)部”比例，因此為10%。4.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)場(chǎng)景下，客戶(hù)端上傳梯度而非原始文本，主要為了防止A.梯度爆炸B.數(shù)據(jù)泄露C.通信開(kāi)銷(xiāo)D.標(biāo)簽不平衡答案：B解析：梯度可能反推原始輸入，上傳原始文本直接泄露隱私；聯(lián)邦學(xué)習(xí)核心即“數(shù)據(jù)不出域”，梯度雖也有泄露風(fēng)險(xiǎn)，但比原始文本低，故選B。5.使用INT8量化后，模型權(quán)重從32bit壓縮到8bit，理論上模型體積縮小約A.2倍B.4倍C.8倍D.16倍答案：B解析：32/8=4，體積與位寬成正比，故縮小4倍；實(shí)際因激活、緩存等仍部分保持FP16/32，壓縮比略低于理論值。6.在RLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback）中，用于擬合人類(lèi)偏好的獎(jiǎng)勵(lì)模型通常采用A.交叉熵分類(lèi)B.均方回歸C.BradleyTerry對(duì)比損失D.負(fù)對(duì)數(shù)似然答案：C解析：BradleyTerry模型將成對(duì)偏好轉(zhuǎn)化為勝敗概率，用對(duì)比損失訓(xùn)練獎(jiǎng)勵(lì)模型，使獎(jiǎng)勵(lì)差與偏好概率對(duì)齊；分類(lèi)或回歸損失不直接建模序關(guān)系。7.下列哪項(xiàng)不是稀疏注意力（SparseAttention）的典型模式A.SlidingWindowB.RandomSparseC.GlobalD.CausalLefttoRight答案：D解析：Causal僅表示自回歸掩碼，可稠密可稀疏；其余三項(xiàng)均為稀疏模式，通過(guò)限制感受野降低計(jì)算。8.在中文文本糾錯(cuò)任務(wù)中，若將“以經(jīng)”糾正為“已經(jīng)”，屬于A.音近錯(cuò)誤B.形近錯(cuò)誤C.語(yǔ)法錯(cuò)誤D.知識(shí)性錯(cuò)誤答案：A解析：“以經(jīng)”與“已經(jīng)”拼音相同（yǐjīng），屬音近替換；形近指筆畫(huà)視覺(jué)相似，語(yǔ)法錯(cuò)誤指搭配不當(dāng)，知識(shí)性錯(cuò)誤指事實(shí)不符。9.當(dāng)使用Adapter微調(diào)大模型時(shí)，新增參數(shù)量通?？刂圃谠Ｐ蛥?shù)的A.0.1%–2%B.10%–20%C.50%D.100%答案：A解析：Adapter模塊插入FFN后，瓶頸維度遠(yuǎn)小于原隱藏層，實(shí)驗(yàn)顯示0.1%–2%新增參數(shù)即可達(dá)到全參數(shù)90%以上效果，實(shí)現(xiàn)參數(shù)高效微調(diào)。10.在信息抽取中，若實(shí)體嵌套（如“北京大學(xué)人民醫(yī)院”內(nèi)部同時(shí)存在“北京大學(xué)”“人民醫(yī)院”），最適采用的標(biāo)注模式是A.BIOB.BIESOC.NestedBIOD.IO答案：C解析：NestedBIO通過(guò)為每層嵌套分配獨(dú)立標(biāo)簽序列，可重疊標(biāo)注；傳統(tǒng)BIO僅支持平面標(biāo)簽，無(wú)法處理嵌套。二、多項(xiàng)選擇題（每題3分，共15分；多選少選均不得分）11.以下哪些方法可直接用于零樣本（zeroshot）文本分類(lèi)A.將標(biāo)簽轉(zhuǎn)為自然語(yǔ)言推斷（NLI）前提假設(shè)對(duì)B.Prompt模板加標(biāo)簽詞預(yù)測(cè)C.使用Siamese網(wǎng)絡(luò)做有監(jiān)督對(duì)比學(xué)習(xí)D.訓(xùn)練多層感知機(jī)分類(lèi)頭答案：AB解析：A利用預(yù)訓(xùn)練NLI模型判斷“文本蘊(yùn)含標(biāo)簽描述”，無(wú)需分類(lèi)數(shù)據(jù)；B通過(guò)提示詞讓掩碼模型直接輸出標(biāo)簽詞；C、D均需標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練，不屬于零樣本。12.造成大模型“幻覺(jué)”（hallucination）的關(guān)鍵因素包括A.訓(xùn)練語(yǔ)料中的錯(cuò)誤事實(shí)B.最大似然目標(biāo)鼓勵(lì)高頻模式C.解碼溫度過(guò)低D.模型參數(shù)過(guò)大答案：AB解析：A使模型記憶并復(fù)現(xiàn)錯(cuò)誤；B導(dǎo)致模型傾向生成統(tǒng)計(jì)上常見(jiàn)但可能錯(cuò)誤的陳述；溫度低反而減少隨機(jī)幻覺(jué)，參數(shù)規(guī)模大并非幻覺(jué)主因。13.關(guān)于對(duì)比學(xué)習(xí)損失InfoNCE，下列說(shuō)法正確的是A.負(fù)樣本越多，梯度方差越小B.溫度系數(shù)τ越小，對(duì)困難負(fù)樣本懲罰越強(qiáng)C.損失函數(shù)形式包含logSoftmaxD.可用于學(xué)習(xí)句子嵌入答案：BCD解析：A錯(cuò)誤，負(fù)樣本增加會(huì)增大梯度方差；τ減小使分布更尖銳，放大困難負(fù)例梯度；InfoNCE本質(zhì)為多類(lèi)logSoftmax；SentenceBERT采用對(duì)比損失訓(xùn)練句向量。14.在中文分詞中，以下屬于基于標(biāo)注（tagging）策略的算法A.BiLSTMCRFB.最大匹配法C.Transformer+SoftmaxD.BERT+MLP序列標(biāo)注答案：ACD解析：最大匹配屬基于詞典的無(wú)監(jiān)督方法；其余三項(xiàng)均將分詞轉(zhuǎn)化為字符級(jí)標(biāo)簽序列預(yù)測(cè)。15.為評(píng)估文本摘要的事實(shí)一致性（faithfulness），可采用的自動(dòng)化指標(biāo)有A.BERTScoreB.QuestEvalC.SummaCD.MoverScore答案：BC解析：QuestEval利用問(wèn)答范式檢測(cè)摘要是否包含原文事實(shí)；SummaC基于NLI句子對(duì)判斷一致性；BERTScore與MoverScore主要衡量語(yǔ)義相似，非專(zhuān)門(mén)事實(shí)一致性。三、判斷題（每題1分，共10分；正確打“√”，錯(cuò)誤打“×”）16.Word2vec的Skipgram模型使用softmax歸一化時(shí)，時(shí)間復(fù)雜度與詞表大小呈線(xiàn)性關(guān)系。答案：√解析：標(biāo)準(zhǔn)softmax需計(jì)算整個(gè)詞表歸一化項(xiàng)，復(fù)雜度O(|V|)。17.在Transformer解碼器自注意力層中，未來(lái)token掩碼矩陣的元素為1表示允許關(guān)注。答案：×解析：掩碼矩陣中1表示屏蔽（mask），0表示可見(jiàn)；上三角為1以禁止窺視未來(lái)。18.使用混合精度（FP16+FP32）訓(xùn)練時(shí)，損失縮放（lossscaling）是為解決FP16表示范圍不足導(dǎo)致梯度下溢。答案：√解析：FP16最小正數(shù)約為6×10??，梯度可能更小，乘以縮放因子后移可表示區(qū)間，更新前再縮放回去。19.ELECTRA的生成器與判別器共享所有參數(shù)。答案：×解析：生成器為小型MLM，判別器檢測(cè)替換token，兩者參數(shù)獨(dú)立；僅輸入嵌入層可共享。20.在對(duì)話(huà)系統(tǒng)中，使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化用戶(hù)滿(mǎn)意度時(shí)，即時(shí)獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)通?？芍苯訌挠脩?hù)點(diǎn)贊按鈕獲得。答案：√解析：點(diǎn)贊/點(diǎn)踩提供稀疏但直接的即時(shí)獎(jiǎng)勵(lì)，可用于策略梯度更新。21.對(duì)于超長(zhǎng)文本>16ktoken，Transformer的內(nèi)存占用與序列長(zhǎng)度呈平方增長(zhǎng)。答案：√解析：自注意力矩陣占O(n2)顯存，16k時(shí)單頭即16k×16k×2字節(jié)≈0.5GB（FP16），顯存壓力巨大。22.在中文OCR后處理中，語(yǔ)言模型可糾正“柬”識(shí)別成“束”的形近錯(cuò)誤。答案：√解析：語(yǔ)言模型通過(guò)上下文概率將“請(qǐng)柬”糾正為更高概率組合，抑制形近誤識(shí)。23.對(duì)比學(xué)習(xí)中的hardnegative指與anchor語(yǔ)義無(wú)關(guān)的隨機(jī)樣本。答案：×解析：hardnegative為與anchor高度相似但標(biāo)簽不同的困難樣本，隨機(jī)樣本為easynegative。24.使用LoRA微調(diào)時(shí)，推理階段必須同時(shí)加載原模型與LoRA矩陣并做矩陣加法。答案：×解析：LoRA權(quán)重可與原權(quán)重合并（W=W+BA），推理時(shí)僅需合并后的單份參數(shù)，無(wú)需額外計(jì)算。25.在知識(shí)蒸餾中，教師模型輸出的softlabel溫度越高，分布越尖銳。答案：×解析：溫度越高，softmax曲線(xiàn)越平滑，分布越“軟”，利于學(xué)生學(xué)到暗知識(shí)。四、填空題（每空2分，共20分）26.BERTbase版本中，Transformer編碼器層數(shù)______層，隱藏維度______。答案：12，768解析：BERT_base=12層，768隱層，12頭，110M參數(shù)。27.GPT3175B的“175B”指模型共約______億個(gè)參數(shù)。答案：1750解析：1B=10?，175B=175×10?=1750億。28.在序列標(biāo)注任務(wù)中，若標(biāo)簽集為{BPER,IPER,BLOC,ILOC,O}，則標(biāo)簽______與______之間的轉(zhuǎn)移分?jǐn)?shù)應(yīng)為負(fù)無(wú)窮以禁止非法序列。答案：IPER→BLOC，ILOC→BPER解析：CRF轉(zhuǎn)移矩陣中，實(shí)體內(nèi)部跳轉(zhuǎn)到另一實(shí)體開(kāi)頭為非法，需置?∞。29.將ReLU替換為GeLU的動(dòng)機(jī)之一是GeLU具備______可微性，使梯度更平滑。答案：處處解析：ReLU在0點(diǎn)不可微，GeLU為連續(xù)可微，緩解神經(jīng)元死亡。30.在RLHF的PPO階段，裁剪參數(shù)ε通常取______左右。答案：0.2解析：OpenAI論文默認(rèn)ε=0.2，用于限制策略更新幅度，避免訓(xùn)練不穩(wěn)定。31.中文文本中，將數(shù)字“123456789”按三位分節(jié)可讀性改寫(xiě)，應(yīng)寫(xiě)作______。答案：1,2345,6789解析：中文計(jì)數(shù)習(xí)慣四位分節(jié)（萬(wàn)、億），但題目要求三位分節(jié)，按西方千位分隔，結(jié)果為123,456,789，但需保留中文語(yǔ)境，故加逗號(hào)每三位：1,2345,6789（混合風(fēng)格，考察格式意識(shí)）。32.若使用4bit量化，原始FP32權(quán)重壓縮比為_(kāi)_____倍。答案：8解析：32/4=8，體積縮小8倍。33.在multiheadattention中，若隱藏維度為512，頭數(shù)為8，則每個(gè)頭的維度為_(kāi)_____。答案：64解析：512/8=64。34.為緩解曝光偏差（exposurebias），訓(xùn)練階段可采用______策略，將上一時(shí)刻的預(yù)測(cè)token以一定概率替換為真實(shí)token。答案：scheduledsampling解析：通過(guò)線(xiàn)性或指數(shù)衰減控制替換概率，逐步從teacherforcing過(guò)渡到模型自身輸出。35.在中文拼寫(xiě)檢查評(píng)測(cè)集SIGHAN2015中，主要錯(cuò)誤類(lèi)型包括音近、形近和______。答案：義近解析：音形義三類(lèi)錯(cuò)誤，義近指同義或近義替換，如“美麗→漂亮”雖正確但語(yǔ)境不符。五、簡(jiǎn)答題（每題8分，共24分）36.描述Transformer中多頭注意力機(jī)制如何實(shí)現(xiàn)并行計(jì)算，并解釋為何多頭能提升表示能力。答案與解析：多頭注意力將輸入線(xiàn)性投影為h組Query、Key、Value，每組維度為d_k=d_model/h。對(duì)每組獨(dú)立執(zhí)行縮放點(diǎn)積注意力，得到h個(gè)輸出矩陣，拼接后再線(xiàn)性投影回d_model。并行性體現(xiàn)在：1)組間無(wú)依賴(lài)，可并行矩陣乘法；2)GPU上通過(guò)批量矩陣乘（bmm）一次完成。多頭提升表示能力原因：1)不同頭可捕獲不同子空間語(yǔ)義（如句法、共指、實(shí)體關(guān)系）；2)單頭受限于d_k維度，多頭等效高秩矩陣，增強(qiáng)表達(dá)能力；3)類(lèi)似卷積多通道，提供多樣特征圖，后續(xù)層可組合利用。37.對(duì)比學(xué)習(xí)中的溫度系數(shù)τ對(duì)訓(xùn)練動(dòng)態(tài)有何影響？請(qǐng)給出數(shù)學(xué)解釋并說(shuō)明調(diào)參經(jīng)驗(yàn)。答案與解析：InfoNCE損失：L=?log(exp(sim(x,x?)/τ)/∑exp(sim(x,x_i)/τ))。溫度τ出現(xiàn)在分母，τ→0時(shí)分布趨近onehot，梯度主要來(lái)自hardestnegative，訓(xùn)練聚焦困難樣本，但易崩潰；τ→∞時(shí)分布均勻，所有負(fù)樣本梯度權(quán)重相近，學(xué)習(xí)信號(hào)變?nèi)?。?shù)學(xué)上，?L/?sim(x,x?)=(1?P?)/τ，梯度幅值與τ成反比。經(jīng)驗(yàn)：初始τ=0.07–0.1（圖像）、0.05（文本），若訓(xùn)練不穩(wěn)定適當(dāng)增大；觀測(cè)負(fù)樣本梯度方差，若過(guò)大則升溫，若學(xué)習(xí)緩慢則降溫?？梢胱赃m應(yīng)τ，根據(jù)batch內(nèi)相似度分布動(dòng)態(tài)調(diào)整。38.列舉三種緩解大模型推理延遲的技術(shù)，并比較其優(yōu)缺點(diǎn)。答案與解析：1)動(dòng)態(tài)批處理（continuousbatching）：將不同長(zhǎng)度的請(qǐng)求拼接為統(tǒng)一batch，迭代級(jí)調(diào)度，提高GPU利用率；優(yōu)點(diǎn)：吞吐提升2–4倍，缺點(diǎn)：實(shí)現(xiàn)復(fù)雜，需框架級(jí)支持。2)KVCache壓縮：對(duì)歷史token的Key、Value緩存進(jìn)行窗口滑動(dòng)或稀疏化，減少內(nèi)存拷貝與顯存；優(yōu)點(diǎn)：延遲下降20–40%，缺點(diǎn)：可能損失長(zhǎng)程依賴(lài)，需重算部分注意力。3)投機(jī)解碼（speculativedecoding）：用小草稿模型并行生成多token，大模型并行驗(yàn)證，接受即跳過(guò)；優(yōu)點(diǎn)：解碼步數(shù)減少2–3倍，延遲近似線(xiàn)性下降，缺點(diǎn)：需維護(hù)兩套模型，顯存增加，草稿模型選擇困難。六、計(jì)算與推導(dǎo)題（共31分）39.（10分）給定單頭注意力，Q∈?^{n×d},K∈?^{n×d},V∈?^{n×d}，掩碼矩陣M∈?^{n×n}（下三角為0，其余?∞），寫(xiě)出帶掩碼的注意力輸出O的表達(dá)式，并推導(dǎo)當(dāng)n=3,d=2，Q=[[1,0],[0,1],[1,1]],K=[[1,1],[0,1],[1,0]],V=[[2,3],[4,5],[6,7]]時(shí)，O的第一行具體數(shù)值。答案與解析：O=softmax((QK^T+M)/√d)VQK^T=[[1,1,1],[0,1,0],[1,2,1]]M=[[0,?∞,?∞],[0,0,?∞],[0,0,0]](QK^T+M)=[[1,?∞,?∞],[0,1,?∞],[1,2,1]]對(duì)第1行取softmax：輸入[1,?∞,?∞]→exp([1,0,0])→[e,0,0]→歸一化[1,0,0]加權(quán)V：1×[2,3]+0×[4,5]+0×[6,7]=[2,3]故O第一行為[2,3]。40.（10分）假設(shè)使用LoRA微調(diào)，低秩r=16，原權(quán)重W∈?^{512×768}，計(jì)算新增參數(shù)量，并比較相對(duì)原參數(shù)的比例。答案與解析：LoRA新增B∈?^{512×r},A∈?^{r×768}，參數(shù)量=512×16+16×768=8192+12288=20480。原參數(shù)=512×768=393216。比例=20480/393216≈5.21%，即新增約5%參數(shù)即可微調(diào)。41.（11分）在RLHF的PPO階段，策略比值r_t(θ)=π_θ(a_t|s_t)/π_{θ_old}(a_t|s_t)，clippedsurrogateobjective為L(zhǎng)^{CLIP}=E[min(r_t(θ)A_t,clip(r_t,1?ε,1+ε)A_t)]。假設(shè)ε=0.2，A_t=?2，r_t=1.5，計(jì)算L^{CLIP}的取值，并說(shuō)明裁剪如何防止策略崩潰。答案與解析：clip(1.5,0.8,1.2)=1.2未裁剪項(xiàng)：1.5×(?2)=?3裁剪項(xiàng)：1.2×(?2)=?2.4min(?3,?2.4)=?3故L^{CLIP}=?3。裁剪限制r_t范圍，防止一次更新使π_θ與舊策略差距過(guò)大，避免重要性采樣權(quán)重爆炸，抑制策略分布劇烈偏移，從而提升訓(xùn)練穩(wěn)定性。七、綜合應(yīng)用題（共30分）42.（15分）某企業(yè)需構(gòu)建垂直領(lǐng)域客服機(jī)器人，知識(shí)庫(kù)為內(nèi)部FAQ，約5萬(wàn)條問(wèn)答對(duì)。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)基于檢索增強(qiáng)生成（RAG）的解決方案，涵蓋：1)知識(shí)索引構(gòu)建；2)檢索模塊；3)生成模塊；4)評(píng)測(cè)指標(biāo)；5)線(xiàn)上更新機(jī)制。要求技術(shù)選型合理，可落地。答案與解析：1)知識(shí)索引：將FAQ拆分為問(wèn)答對(duì)，使用領(lǐng)域微調(diào)后的BERT做句向量編碼，維度768，采用FAISSIVF1024,PQ64量化索引，壓縮比8倍，單機(jī)內(nèi)存<2GB；同時(shí)保留原文本用于后續(xù)生成。2)檢索：用戶(hù)問(wèn)題經(jīng)同模型編碼，取L2歸一化后查T(mén)op5，距離閾值0.75以下丟棄，避免低置信召回；引入混合檢索，先BM25粗排100條，再向量精排，提升長(zhǎng)尾命中率。3)生成：選用7B規(guī)模的領(lǐng)域微調(diào)Llama，Prompt模板：“根據(jù)以下參考信息回答用戶(hù)問(wèn)題，若無(wú)法回答請(qǐng)說(shuō)明。\n參考：{retrievedQ&A}\n問(wèn)題：{user}\n答案：”。使用4bit量化，單卡A100可推理，batch=8，首token延遲