2025年自然語言處理AI技術(shù)培訓(xùn)模擬試題庫及答案一、單選題（每題1分，共20分）1.在Transformer架構(gòu)中，用于將輸入序列映射到查詢、鍵、值向量的線性變換矩陣的維度為A.d_model×d_modelB.d_model×d_kC.d_model×d_vD.d_model×(d_k+d_k+d_v)答案：D解析：每個注意力頭需要Q、K、V三組投影，總參數(shù)量為d_model×(d_k+d_k+d_v)，其中d_k=d_v=d_model/h。2.當(dāng)使用BERT進行中文命名實體識別時，若出現(xiàn)“BLOCIPER”標(biāo)簽序列，CRF層輸出的正確路徑得分相對于非法路徑得分A.一定更高B.一定更低C.可能相等D.取決于學(xué)習(xí)率答案：A解析：CRF通過轉(zhuǎn)移矩陣強制合法標(biāo)簽轉(zhuǎn)移，訓(xùn)練階段合法路徑得分被最大化，推理階段Viterbi算法保證輸出合法。3.在LoRA微調(diào)中，若原始線性層權(quán)重為W∈?^{m×n}，秩r=8，則新增可訓(xùn)練參數(shù)量為A.8(m+n)B.8mnC.8(m+n)+mnD.mn答案：A解析：LoRA將ΔW分解為BA，其中B∈?^{m×r}，A∈?^{r×n}，總參數(shù)量mr+rn=8(m+n)。4.使用GPT3175B模型進行fewshot提示時，若示例順序從“正→反”改為“反→正”，模型在SST2上的準(zhǔn)確率下降3.2%，這主要體現(xiàn)了A.梯度消失B.位置偏差C.曝光偏差D.域偏移答案：B解析：大語言模型對示例順序敏感，屬于promptbased的位置偏差，與訓(xùn)練數(shù)據(jù)分布無關(guān)。5.在對比學(xué)習(xí)SimCSE中，dropout作為噪聲被用作正樣本對，其理論依據(jù)是A.數(shù)據(jù)增強B.互信息最大化C.梯度懲罰D.變分推斷答案：B解析：同一輸入經(jīng)不同dropoutmask的表示應(yīng)互信息最大，因而構(gòu)成正樣本對。6.當(dāng)使用Fairseq訓(xùn)練多語言模型時，若采用“l(fā)angtoken”策略，下列說法正確的是A.encoder與decoder均需在首層添加langembeddingB.僅在encoder輸入前添加特殊token即可C.需在每一層selfattention添加langbiasD.無需任何修改答案：B解析：Fairseq的多語言方案僅在源端句首插入langtoken，模型通過注意力機制隱式學(xué)習(xí)語言特定表示。7.在文本風(fēng)格遷移任務(wù)中，若使用CycleGAN+RL，reward設(shè)計為A.BLEUB.styleclassifier置信度?λ×BLEUC.styleclassifier置信度D.perplexity答案：B解析：需平衡風(fēng)格準(zhǔn)確度與內(nèi)容保留，reward=style_acc?λ·content_sim，常用BLEU衡量內(nèi)容相似度。8.使用DeepspeedZeRO3時，下列哪項不會被分片A.優(yōu)化器狀態(tài)B.梯度C.參數(shù)D.激活值答案：D解析：ZeRO3僅對模型狀態(tài)（參數(shù)、梯度、優(yōu)化器狀態(tài)）做分片，激活仍按microbatch保留。9.在中文文本糾錯中，若將“因該”誤糾為“應(yīng)該”，但原句為“因該問題導(dǎo)致”，則該錯誤屬于A.假陽性B.假陰性C.真陽性D.真陰性答案：A解析：系統(tǒng)錯誤觸發(fā)糾錯，實際無需修改，屬于假陽性。10.使用RAG檢索增強生成時，若檢索器返回的文檔均與問題無關(guān)，生成器最可能A.拒絕回答B(yǎng).生成幻覺答案C.輸出空字符串D.觸發(fā)梯度爆炸答案：B解析：生成器缺乏外部知識支撐，會基于參數(shù)記憶生成看似合理卻錯誤的答案，即幻覺。11.在指令微調(diào)中，若訓(xùn)練樣本均包含“請逐步思考”字段，推理時去掉該字段導(dǎo)致性能驟降，這種現(xiàn)象稱為A.指令過擬合B.提示脆弱性C.分布外失敗D.負(fù)遷移答案：B解析：模型對特定提示模板過度依賴，輕微變動即失效，屬于提示脆弱性。12.使用ALiBi位置編碼時，注意力得分直接加上一個與A.token嵌入維度相關(guān)的偏置B.相對距離成線性比例的負(fù)斜率偏置C.絕對位置成正弦的偏置D.可學(xué)習(xí)的向量答案：B解析：ALiBi在注意力得分前向傳播時直接添加m×|i?j|的負(fù)斜率偏置，無需額外位置嵌入。13.在文本摘要任務(wù)中，若使用BRIO模型，其訓(xùn)練目標(biāo)包含A.最大化候選摘要似然B.最小化候選摘要排序交叉熵C.最大化ROUGED.最小化負(fù)對數(shù)似然答案：B解析：BRIO將摘要生成轉(zhuǎn)化為對比排序，使用候選摘要間的ROUGE差值作為標(biāo)簽訓(xùn)練排序損失。14.當(dāng)使用8bit量化加載LLaMA7B時，模型顯存占用約為A.13GBB.7GBC.3.5GBD.28GB答案：A解析：7B參數(shù)≈7×4=28GBFP32，8bit量化壓縮至約1/4，加上激活與KVcache，實測約13GB。15.在中文分詞中，若使用Transformer+CRF，當(dāng)CRF轉(zhuǎn)移矩陣所有元素設(shè)為0，則等價于A.獨立分類B.HMMC.最大匹配D.維特比失效答案：A解析：轉(zhuǎn)移分?jǐn)?shù)恒為0，標(biāo)簽間無依賴，退化為獨立softmax分類。16.使用PPO訓(xùn)練RLHF時，若KL懲罰系數(shù)β=0，可能出現(xiàn)A.訓(xùn)練不穩(wěn)定，策略崩潰B.收斂更快C.生成更短D.熵增答案：A解析：無KL約束，策略會迅速偏離參考模型，導(dǎo)致獎勵黑客與崩潰。17.在DiffusionLM中，前向加噪過程若采用線性schedule，則T=2000時，β_T約為A.0.9999B.0.02C.0.5D.0.0001答案：B解析：線性schedule從0.0001到0.02，T=2000步時β_T=0.02。18.使用TensorRTLLM推理時，若開啟KVcacheINT8量化，其關(guān)鍵校準(zhǔn)指標(biāo)為A.激活的絕對最大值B.激活的平滑度C.權(quán)重的熵D.perplexity變化答案：B解析：KVcache數(shù)值分布平滑，需使用smoothQuant方法避免異常值導(dǎo)致精度損失。19.在零樣本跨語言遷移中，若源語言為英語，目標(biāo)語言為阿拉伯語，最佳策略是A.在目標(biāo)語言上繼續(xù)預(yù)訓(xùn)練B.使用羅馬化阿拉伯語C.增加語言特定位置編碼D.凍結(jié)全部參數(shù)答案：B解析：阿拉伯語形態(tài)復(fù)雜，羅馬化可緩解子詞碎片化，提升零樣本性能。20.當(dāng)使用LongLoRA擴展上下文至100k時，其稀疏注意力模式為A.全局+局部+跳躍B.僅局部C.僅全局D.隨機稀疏答案：A解析：LongLoRA采用shiftedsparseattention，結(jié)合全局、局部與跳躍窗口，兼顧長程依賴與計算效率。二、多選題（每題2分，共20分）21.下列哪些技術(shù)可有效緩解大模型推理時KVcache顯存占用A.MultiQueryAttentionB.GQAC.FlashAttentionv2D.KVcache量化答案：ABD解析：MQA/GQA共享KV頭，量化降低位寬，F(xiàn)lashAttention僅優(yōu)化計算未減少緩存。22.在中文拼寫糾錯中，基于BERT的檢測糾正級聯(lián)模型可能存在的誤差傳播包括A.檢測假陽性導(dǎo)致誤糾B.檢測假陰性導(dǎo)致漏糾C.糾正候選排序錯誤D.檢測與糾正聯(lián)合優(yōu)化過擬合答案：ABC解析：級聯(lián)結(jié)構(gòu)使前一階段錯誤會傳遞，聯(lián)合優(yōu)化可緩解但可能過擬合。23.使用DeepSpeedMoE訓(xùn)練時，下列哪些設(shè)置可降低alltoall通信開銷A.專家并行度=1B.使用EP+DP混合C.開啟tensorfp32通信D.使用ZeROoffload答案：BD解析：EP+DP混合減少跨節(jié)點通信，ZeROoffload將專家參數(shù)卸載至CPU，降低GPU間流量。24.在文本對抗攻擊中，針對BERT的基于梯度替換方法，下列哪些防御有效A.對抗訓(xùn)練B.隨機平滑C.同義詞表過濾D.增加dropout答案：ABC解析：對抗訓(xùn)練直接提升魯棒性，隨機平滑提供概率保證，同義詞過濾縮小搜索空間，dropout對梯度攻擊效果有限。25.使用Llama2chat進行安全推理時，內(nèi)置安全機制包括A.拒絕采樣B.RLHF安全獎勵模型C.prompt模板過濾D.藍隊紅隊迭代測試答案：ABCD解析：Llama2chat通過多輪紅隊對抗、安全RM、拒絕采樣與模板過濾綜合提升安全性。26.在信息抽取中，若使用UIE統(tǒng)一框架，其提示模板包含A.任務(wù)模式描述B.結(jié)構(gòu)化模式提示C.負(fù)樣本示例D.spot標(biāo)記答案：ABD解析：UIE使用schemabasedprompt與spot標(biāo)記，負(fù)樣本非必需。27.當(dāng)使用FSDP訓(xùn)練GPT3時，下列哪些操作可減少顯存峰值A(chǔ).激活檢查點B.混合精度C.預(yù)取策略D.梯度累積答案：ABC解析：梯度累積僅增加間隔，不降低峰值。28.在文檔級關(guān)系抽取中，若使用DocRED，其評估指標(biāo)包括A.IgnF1B.F1C.AUCD.微平均答案：AB解析：DocRED官方提供F1與IgnF1（忽略多關(guān)系實例），無AUC。29.使用ChatGLM36B進行工具調(diào)用時，其工具描述格式包含A.函數(shù)名B.參數(shù)JSONschemaC.返回值類型D.使用示例答案：ABC解析：ChatGLM3工具模板需函數(shù)名、參數(shù)schema、返回類型，示例可選。30.在零樣本聲音克隆+TTSpipeline中，下列哪些損失用于保證說話人相似度A.GE2EB.L1mellossC.CLAPD.SpeakerclassifierCE答案：AD解析：GE2E與speakerCE直接優(yōu)化說話人嵌入，L1mel關(guān)注音質(zhì)，CLAP用于文本音頻對齊。三、判斷題（每題1分，共10分）31.使用RoPE位置編碼的模型無法直接外推至更長序列。答案：F解析：RoPE可通過頻率基修改實現(xiàn)外推，如NTKRoPE。32.在RLHF中，獎勵模型越大，PPO訓(xùn)練越穩(wěn)定。答案：F解析：過大獎勵模型易過擬合，反而放大噪聲，導(dǎo)致PPO不穩(wěn)定。33.使用QLoRA微調(diào)時，可訓(xùn)練參數(shù)量與原始模型大小無關(guān)。答案：T解析：QLoRA僅訓(xùn)練低秩適配器，參數(shù)量由r與α決定，與原始模型規(guī)模無關(guān)。34.在中文文本分類中，使用MacBERT做預(yù)訓(xùn)練時，其糾錯任務(wù)可提升下游魯棒性。答案：T解析：MacBERT引入糾錯型MLM，增強對噪聲的容忍度。35.FlashAttention的內(nèi)存復(fù)雜度與序列長度呈線性關(guān)系。答案：T解析：FlashAttention通過分塊+重計算將O(n2)降至O(n)。36.使用BPE分詞時，詞表大小越大，OOV率一定越低。答案：F解析：過大詞表可能引入低頻片段，反而增加OOV。37.在擴散模型中，DDIM采樣步數(shù)越少，生成質(zhì)量一定越差。答案：F解析：DDIM為確定性采樣，少步數(shù)配合高階調(diào)度仍可保持質(zhì)量。38.使用INT4量化時，groupsize=128意味著每128個權(quán)重共享一個zeropoint。答案：T解析：groupwise量化按128元素分組，減少量化誤差。39.在文本摘要中，使用copy機制可減少重復(fù)現(xiàn)象。答案：F解析：copy機制易復(fù)制重復(fù)片段，需額外coverage機制抑制。40.使用LoRA進行多任務(wù)學(xué)習(xí)時，不同任務(wù)可共享B矩陣而獨立A矩陣。答案：T解析：共享B可壓縮存儲，任務(wù)特定A實現(xiàn)個性化。四、填空題（每空2分，共20分）41.在Transformer中，若d_model=512，h=8，則每個頭的維度d_k=______。答案：64解析：d_k=d_model/h=512/8=64。42.使用ChatGPTAPI時，若max_tokens=200，temperature=0，則模型輸出具有______性。答案：確定解析：temperature=0等價于貪心解碼，輸出確定。43.在BERT預(yù)訓(xùn)練中，若MASK概率為15%，其中80%替換為[MASK]，10%替換為隨機詞，剩余______%保持不變。答案：10解析：15%×10%=1.5%總詞數(shù)保持不變。44.使用ROUGE1評估摘要時，若生成摘要含20個詞，參考摘要含25個詞，其中15個詞重疊，則召回率為______。答案：0.6解析：召回率=15/25=0.6。45.在PPO中，若clip系數(shù)ε=0.2，則策略比值r_t超出區(qū)間______時會被截斷。答案：[0.8,1.2]解析：clip區(qū)間[1?ε,1+ε]。46.使用DeepSpeed訓(xùn)練時，若開啟ZeRO2，optimizerstate被劃分到______個數(shù)據(jù)并行rank。答案：全部解析：ZeRO2對optimizerstate全分片。47.在中文反諷檢測中，若使用CNN+selfattention，卷積核大小設(shè)為3、4、5，則共______種ngram特征。答案：3解析：每種kernel尺寸對應(yīng)一種ngram。48.使用DiffusionLM時，若T=1000，α?_t=0.9，則對應(yīng)噪聲強度約為______。答案：0.1解析：噪聲強度=1?α?_t=0.1。49.在FAISS索引中，若使用IVF1024,PQ64，則粗量化中心數(shù)為______。答案：1024解析：IVF1024表示1024個倒排列表。50.使用LoRA推理時，可將適配器權(quán)重與原始權(quán)重合并，合并公式為W′=W+______。答案：BA/r解析：ΔW=BA/r，合并后W′=W+ΔW。五、簡答題（每題10分，共30分）51.描述如何使用GradientCheckpointing+FlashAttentionv2訓(xùn)練長上下文LLM，并給出顯存節(jié)省的定量分析。答案：GradientCheckpointing在前向時丟棄激活，后向時重計算，將激活顯存從O(n)降至O(√n)。FlashAttentionv2通過分塊softmax將注意力內(nèi)存從O(n2)降至O(n)。以Llama7B、序列長度32k、batch=1為例，原始激活≈32k×4096×40×4B≈20GB，注意力≈32k2×4B≈4GB，合計24GB。開啟Checkpointing后激活降至2GB，F(xiàn)lashAttention消除4GB注意力緩存，總顯存降至6GB，節(jié)省75%。52.解釋RLHF中獎勵模型過擬合的表現(xiàn)、原因及至少兩種緩解方案。答案：表現(xiàn)：訓(xùn)練集準(zhǔn)確率98%，驗證集準(zhǔn)確率75%，PPO訓(xùn)練后期獎勵值飽和但生成質(zhì)量下降。原因：1)獎勵模型容量過大，memorize偏好噪聲；2)偏好數(shù)據(jù)分布狹窄，缺乏多樣性。緩解：1)獎勵模型正則化，如dropout=0.2、earlystopping；2)數(shù)據(jù)增強，使用不同采樣溫度生成多回答，擴充偏好對；3)集成獎勵模型，取多個checkpoint平均，降低方差。53.對比Prefixtuning與LoRA在微調(diào)GPT3時的參數(shù)量、推理延遲及適用場景差異。答案：參數(shù)量：Prefixtuning僅訓(xùn)練前綴向量，GPT3175B需調(diào)參≈20×4096×12×2≈2M；LoRA秩r=16，參數(shù)量≈2×12288×16×96≈38M。推理延遲：Prefixtuning需拼接前綴，增加序列長度20，延遲+2%；LoRA可合并權(quán)重，延遲0%。適用場景：Prefixtuning適合多任務(wù)快速切換，前綴可插拔；LoRA適合單任務(wù)高性能，參數(shù)可合并部署。六、計算與推導(dǎo)題（共30分）54.（10分）給定Transformer自注意力得分矩陣S∈?^{n×n}，其中S_{ij}=q_i^Tk_j/√d_k，證明：經(jīng)過行softmax后，若q_i=k_i且‖q_i‖=1，則對角線元素softmax(S)_{ii}≥1/n。答案：令α_i=q_i^Tk_i/√d_k=1/√d_k。對任意j，|q_i^Tk_j|≤‖q_i‖‖k_j‖=1，故S_{ij}≤1/√d_k。softmax(S)_{ii}=exp(α_i)/∑_jexp(S_{ij})≥exp(α_i)/(nexp(α_i))=1/n，當(dāng)且僅當(dāng)所有S_{ij}相等時取等。55.（10分）使用INT8量化時，權(quán)重矩陣W∈?^{m×n}，groupsize=g，推導(dǎo)壓縮后顯存節(jié)省比例。答案：原始顯存=m×n×4B。INT8權(quán)重=m×n×1B，scale與zeropoint每組各4B，總數(shù)=m×n/g×8B。壓縮比例=(4mn)/(mn+8mn/g)=4/(1+8/g)。當(dāng)g=128，比例≈4/(1+0.0625)=3.76，節(jié)省約73%。56.（10分）在對比學(xué)習(xí)SimCSE中，batchsize=N，溫度τ，推導(dǎo)InfoNCE損失對第i個樣本的梯度。答案：損失L_i=?logexp(s_{i,i}/τ)/∑_{k=1}^{2N}exp(s_{i,k}/τ)，其中s_{i,k}=h_i^Th_k。令P_{i,k}=exp(s_{i,k}/τ)/Z_i，Z_i=∑_kexp(s_{i,k}/τ)。則?L_i/?h_i=?(1/τ)(h_i?∑_kP_{i,k}h_k)。梯度將h_i拉向自身正樣本，推離所有負(fù)樣本，權(quán)重為softmax概率。七、綜合應(yīng)用題（共40分）57.（20分）某企業(yè)需構(gòu)建垂直領(lǐng)域客服大模型，數(shù)據(jù)含20萬條對話，平均長度80