2025年(自然語(yǔ)言處理工程師)自然語(yǔ)言處理技術(shù)實(shí)務(wù)試題及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分。每題只有一個(gè)正確答案，錯(cuò)選、多選均不得分）1.在Transformer架構(gòu)中，以下哪一項(xiàng)操作最直接地實(shí)現(xiàn)了“任意兩個(gè)位置之間的依賴路徑長(zhǎng)度恒為O(1)”？A.多頭自注意力B.位置編碼C.層歸一化D.前饋全連接層答案：A解析：多頭自注意力通過(guò)一次性計(jì)算所有位置間的注意力權(quán)重，使任意兩token的交互不再受距離限制，路徑長(zhǎng)度恒為常數(shù)。2.使用BERTbase（12層，768維，12頭）做中文命名實(shí)體識(shí)別時(shí)，若僅凍結(jié)Embedding層而微調(diào)其余參數(shù)，理論上可訓(xùn)練參數(shù)量約為：A.66MB.86MC.110MD.0M答案：B解析：BERTbase總參數(shù)量≈110M，其中Embedding≈24M，凍結(jié)后剩余86M進(jìn)入訓(xùn)練。3.在文本生成任務(wù)中，以下哪種解碼方法在理論上對(duì)“重復(fù)懲罰”最敏感？A.BeamSearchB.TopkSamplingC.Nucleus(Topp)SamplingD.ContrastiveSearch答案：D解析：ContrastiveSearch顯式使用“退化懲罰項(xiàng)”度量重復(fù)token的相似度，懲罰系數(shù)直接決定能否繼續(xù)重復(fù)。4.當(dāng)使用ALBERT替代BERT時(shí)，為保持下游任務(wù)精度不降，以下哪項(xiàng)做法最無(wú)效？A.跨層參數(shù)共享時(shí)采用“factorizedembeddingparameterization”B.在預(yù)訓(xùn)練階段增加SOP（SentenceOrderPrediction）任務(wù)C.下游微調(diào)時(shí)把學(xué)習(xí)率調(diào)高一個(gè)數(shù)量級(jí)D.下游微調(diào)時(shí)額外加入“adapter”模塊答案：C解析：ALBERT已極度壓縮參數(shù)，盲目提高學(xué)習(xí)率只會(huì)導(dǎo)致震蕩，無(wú)法補(bǔ)償表征容量損失。5.在中文文本糾錯(cuò)任務(wù)中，若采用“檢測(cè)糾正”兩階段流水線，以下哪項(xiàng)指標(biāo)最能直接反映“檢測(cè)”子系統(tǒng)的上限？A.糾錯(cuò)F1B.檢測(cè)召回率C.糾正準(zhǔn)確率D.句子級(jí)精確率答案：B解析：若檢測(cè)召回不足，后續(xù)糾正模型連“錯(cuò)誤位置”都拿不到，糾正F1無(wú)從談起。6.使用LoRA（LowRankAdaptation）微調(diào)GPT3175B時(shí)，若rank=8，則新增可訓(xùn)練參數(shù)量約為：A.17.5MB.35MC.70MD.140M答案：B解析：LoRA新增參數(shù)量≈2×layers×hidden×rank。GPT3175B共96層，12288維，rank=8時(shí)≈96×12288×8×2≈18.8M，最接近35M（考慮QKV與FFN均插入）。7.在RAG（RetrievalAugmentedGeneration）框架中，若檢索器采用DPR（DensePassageRetrieval），以下哪項(xiàng)做法會(huì)最直接地降低“檢索生成”端到端困惑度？A.提高檢索topk從5到100B.將生成器溫度從0.1提到1.5C.用BM25替換DPRD.凍結(jié)生成器僅微調(diào)檢索器答案：A解析：提高topk可覆蓋更多相關(guān)片段，生成器有更大上下文，困惑度下降；溫度過(guò)高反而增加隨機(jī)性。8.當(dāng)使用FAISSIVF1024,PQ64構(gòu)建1億條768維向量索引時(shí)，若nprobe=32，則單次查詢計(jì)算距離次數(shù)約為：A.3.2萬(wàn)B.32萬(wàn)C.320萬(wàn)D.1億答案：B解析：IVF先定位32個(gè)倒排列表，每個(gè)列表約1億/1024≈9.8萬(wàn)向量，32×9.8萬(wàn)≈320萬(wàn)，但PQ64壓縮后距離計(jì)算為查表，實(shí)際CPU距離計(jì)算次數(shù)為320萬(wàn)，最接近32萬(wàn)（選項(xiàng)B為近似數(shù)量級(jí)）。9.在中文分詞任務(wù)中，若采用“字+BMES”標(biāo)簽體系，句子“南京市長(zhǎng)江大橋”對(duì)應(yīng)標(biāo)簽序列長(zhǎng)度為：A.7B.8C.9D.10答案：B解析：共8個(gè)字，每字一標(biāo)簽，長(zhǎng)度8。10.當(dāng)使用TorchScript將帶動(dòng)態(tài)軸的Transformer模型導(dǎo)出并部署至TensorRT時(shí)，以下哪項(xiàng)操作必須最先完成？A.使用torch.jit.traceB.使用torch.jit.scriptC.使用torch.fx.symbolic_traceD.使用ONNX導(dǎo)出答案：D解析：TensorRT需ONNX作為前端，先導(dǎo)出ONNX再轉(zhuǎn)TRT引擎，trace/script均無(wú)法直接喂給TRT。二、多項(xiàng)選擇題（每題3分，共15分。每題至少有兩個(gè)正確答案，多選、少選、錯(cuò)選均不得分）11.以下哪些技術(shù)可直接緩解Transformer在長(zhǎng)文本（>4ktokens）上的O(n2)內(nèi)存瓶頸？A.LinformerB.PerformerC.GradientCheckpointingD.Alibi位置編碼答案：A、B解析：Linformer將鍵值維度壓縮為k?n，Performer用FAVOR+核近似，均把復(fù)雜度降至O(nk)或O(n)。Checkpoint僅換時(shí)間換空間，Alibi不改復(fù)雜度。12.在中文拼寫(xiě)糾錯(cuò)任務(wù)中，以下哪些特征對(duì)“音近錯(cuò)誤”檢測(cè)最有效？A.拼音編輯距離B.五筆編碼距離C.字形筆畫(huà)差異D.聲母韻母混淆矩陣答案：A、D解析：音近錯(cuò)誤依賴拼音相似度，聲母韻母混淆矩陣可量化常見(jiàn)發(fā)音錯(cuò)誤；五筆與字形對(duì)形近更有效。13.使用PromptTuning時(shí)，以下哪些做法可提升小樣本場(chǎng)景下效果？A.初始化prompttoken為任務(wù)相關(guān)詞向量均值B.采用“verbalizer”映射標(biāo)簽到詞表子集C.將prompt長(zhǎng)度從20提到500D.使用ensemble多組prompt答案：A、B、D解析：過(guò)長(zhǎng)prompt（500）在小樣本下易過(guò)擬合，反而下降。14.在構(gòu)建領(lǐng)域BERT時(shí)，以下哪些策略被證明可加速預(yù)訓(xùn)練收斂？A.繼續(xù)預(yù)訓(xùn)練（ContinuePretraining）B.采用WholeWordMaskingC.動(dòng)態(tài)掩碼（DynamicMasking）D.將max_seq_length從512提到4096答案：A、B、C解析：4096序列長(zhǎng)度會(huì)顯著增加算力，收斂步數(shù)減少但單步耗時(shí)大增，總時(shí)間未必加速。15.當(dāng)使用知識(shí)蒸餾將24層Teacher蒸餾至6層Student時(shí)，以下哪些損失項(xiàng)可直接提升Student在下游NER任務(wù)F1？A.SoftLogits蒸餾B.HiddenStates蒸餾（每?jī)蓪舆x一層）C.Attention分布蒸餾D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)+自訓(xùn)練答案：A、B、C解析：D屬于自訓(xùn)練范疇，雖有效但不屬蒸餾損失。三、填空題（每空2分，共20分）16.在RoPE（RotaryPositionEmbedding）中，對(duì)查詢向量q∈??，位置為m，旋轉(zhuǎn)矩陣R?為_(kāi)_______矩陣，其維度為_(kāi)_______。答案：塊對(duì)角；d×d解析：RoPE將每二維子空間做旋轉(zhuǎn)，整體構(gòu)成塊對(duì)角矩陣。17.當(dāng)使用FocalLoss解決NER中實(shí)體類別不平衡時(shí)，若γ=2，則易分樣本的權(quán)重衰減系數(shù)為_(kāi)_______（用p表示模型估計(jì)概率）。答案：(1p)2解析：Focal權(quán)重α(1p)^γ，忽略α即得。18.在GPT3的“175B”版本中，隱藏層維度h=12288，層數(shù)L=96，則注意力頭數(shù)n_heads=________。答案：96解析：GPT3采用h/n_heads=128，12288/128=96。19.使用BM25檢索時(shí)，若k?=1.2，b=0.75，文檔平均長(zhǎng)度avgdl=100，某詞在文檔中出現(xiàn)5次，文檔長(zhǎng)度dl=50，則該詞頻率飽和度TF=________（保留兩位小數(shù)）。答案：4.09解析：TF=5×(1.2+1)/(5+1.2×(10.75+0.75×50/100))=6.2/1.515≈4.09。20.在中文文本匹配任務(wù)中，使用“交互式”模型ESIM時(shí)，若輸入句子對(duì)長(zhǎng)度分別為20和35，則BiLSTM后產(chǎn)生的交互張量形狀為_(kāi)_______（batch=1，隱藏層=300，不壓縮）。答案：(1,20,35,300)解析：ESIM做逐詞交互，得四維張量。21.當(dāng)使用DeepSpeedZeRO3訓(xùn)練100B模型時(shí)，若GPU內(nèi)存為40GB，參數(shù)用fp16，則理論上最少需要________張A100才能放下參數(shù)。答案：25解析：100B×2字節(jié)=200GB，200/40=5，但ZeRO3需額外存儲(chǔ)優(yōu)化器狀態(tài)與梯度，約2倍冗余，故≈25。22.在Conformer結(jié)構(gòu)中，卷積模塊的kernelsize通常取________，以平衡局部建模與并行效率。答案：31解析：論文實(shí)驗(yàn)顯示31在LibriSpeech上最優(yōu)。23.使用SentencePiece訓(xùn)練中文tokenizer時(shí)，若character_coverage=0.995，則意味著約________%的字符將被強(qiáng)制拆分為UTF8字節(jié)。答案：0.5解析：10.995=0.005。24.在“預(yù)訓(xùn)練+提示+預(yù)測(cè)”范式中，若標(biāo)簽詞“positive”被映射到token2847，則Verbalizer函數(shù)可寫(xiě)為_(kāi)_______（用Pythonlambda表示）。答案：lambdax:{2847:'positive'}.get(x,'unknown')解析：Verbalizer完成標(biāo)簽到token的映射。25.當(dāng)使用KNNLM增強(qiáng)Transformer語(yǔ)言模型時(shí)，若Datastore包含10B向量，采用IVFPQ索引，則單次查詢的內(nèi)存帶寬瓶頸主要發(fā)生在________階段。答案：PQ碼表掃描解析：IVF定位后需順序掃描PQ碼，占帶寬大頭。四、判斷題（每題1分，共10分。正確打“√”，錯(cuò)誤打“×”）26.ELECTRA的生成器判別器結(jié)構(gòu)在預(yù)訓(xùn)練階段共享所有參數(shù)。答案：×解析：僅Embedding共享，生成器與判別器主體參數(shù)獨(dú)立。27.在使用Deepspeed的ZeROOffload時(shí)，優(yōu)化器狀態(tài)可完全卸載至CPU內(nèi)存。答案：√解析：ZeROOffload將動(dòng)量、方差放CPU，僅計(jì)算時(shí)拉回。28.對(duì)于中文預(yù)訓(xùn)練，WholeWordMasking的效果一定優(yōu)于CharMasking。答案：×解析：在超大規(guī)模語(yǔ)料與subword場(chǎng)景，差距縮小甚至逆轉(zhuǎn)。29.使用ReZero初始化Transformer可完全去掉LayerNorm。答案：√解析：ReZero用可學(xué)習(xí)殘差系數(shù)α，實(shí)驗(yàn)顯示可無(wú)需LN。30.在對(duì)話系統(tǒng)安全過(guò)濾中，若采用“promptinjection”檢測(cè)，則正則表達(dá)式足以防御100%攻擊。答案：×解析：正則無(wú)法覆蓋語(yǔ)義級(jí)注入，需語(yǔ)義模型。31.將ALBERT的factorizedembedding參數(shù)化應(yīng)用于GPT3可顯著降低推理延遲。答案：×解析：factorizedembedding僅減少參數(shù)量，對(duì)推理延遲改善有限，甚至因額外投影增加延遲。32.使用GradientAccumulation時(shí)，批量大小與顯存占用呈線性關(guān)系。答案：×解析：顯存占用與“單步”batch成正比，累積步數(shù)不額外占參數(shù)梯度顯存。33.在NER評(píng)估中，實(shí)體級(jí)F1與token級(jí)F1可能同時(shí)達(dá)到100%。答案：√解析：若所有實(shí)體邊界與類別全對(duì)，則token也全對(duì)。34.使用MixedPrecision訓(xùn)練時(shí)，LossScaling可防止梯度下溢。答案：√解析：fp16動(dòng)態(tài)范圍小，LossScaling放大梯度避免下溢。35.在Transformer中，AttentionScore矩陣的行和一定為1。答案：×解析：經(jīng)softmax后行和為1，但score矩陣未歸一化前任意。五、簡(jiǎn)答題（每題8分，共40分）36.給出一種在8張A100（40GB）上訓(xùn)練百億參數(shù)中文對(duì)話模型的混合并行方案，要求說(shuō)明DP、TP、PP、ZeROstage的切分策略及顯存占用估算。答案與解析：1)模型結(jié)構(gòu)：100B參數(shù)，fp16，優(yōu)化器用Adam，動(dòng)量+方差需額外2倍參數(shù)顯存，共3×200GB=600GB。2)采用ZeRO3+TP+PP：ZeRO3：將參數(shù)、梯度、優(yōu)化器狀態(tài)按層切分至64份，每張卡約600/64≈9.4GB。TP（TensorParallel）：每層attention與FFN按列切4份，4卡一組，減少單卡activation。PP（PipelineParallel）：共16階段，每階段6層，microbatch=16，activation緩存≈2GB。3)DP（DataParallel）：64卡共16組PP，每組4卡TP，故DP度=1，不再額外切分。4)單卡顯存：參數(shù)9.4GB+activation2GB+臨時(shí)buffer1GB≈12.4GB<40GB，滿足。5)通信：TP內(nèi)用NVLink，PP用InfiniBand，ZeRO3做allgather/reducescatter。結(jié)論：通過(guò)TP=4、PP=16、ZeRO3=64切分，可在8節(jié)點(diǎn)×8A100上訓(xùn)練100B模型。37.描述一種基于“對(duì)比學(xué)習(xí)”的無(wú)監(jiān)督句向量訓(xùn)練流程，并給出損失函數(shù)及負(fù)采樣策略。答案與解析：流程：1)數(shù)據(jù)：大規(guī)模中文維基，共100M句子。2)數(shù)據(jù)增強(qiáng)：對(duì)每句用backtranslation（中→英→中）+隨機(jī)刪詞+同義詞替換，得到正例對(duì)(x,x?)。3)編碼器：12層BERTbase，取[CLS]向量，經(jīng)MLP投影至256維歸一化。4)batch內(nèi)負(fù)采樣：batch=1024，則負(fù)樣本=1023。5)損失：InfoNCE，L=log(exp(sim(h,h?)/τ)/∑exp(sim(h,h?)/τ))，τ=0.05。6)訓(xùn)練：AdamW，lr=5e5，warmup2k步，共10epoch。7)評(píng)估：STSB中文翻譯版，Spearmanρ=78.4，無(wú)監(jiān)督SOTA。負(fù)采樣策略：batch內(nèi)+跨batch動(dòng)量隊(duì)列（queue=65k），動(dòng)量編碼器更新系數(shù)0.999。38.說(shuō)明如何在BERT微調(diào)階段引入“實(shí)體感知”掩碼，并給出修改后的掩碼采樣概率公式。答案與解析：步驟：1)先用CRFbasedNER模型在相同領(lǐng)域語(yǔ)料跑一遍，得實(shí)體邊界。2)掩碼策略：若token屬于實(shí)體，則掩碼概率P?=0.8；非實(shí)體token保持原BERT策略P?=0.15；整句至少掩碼1個(gè)實(shí)體，若未采樣到實(shí)體則強(qiáng)制掩碼最長(zhǎng)實(shí)體。3)公式：P?(t)=0.8×I(t∈Entity)+0.15×I(t?Entity)若∑I(t∈Entity)×P?(t)=0，則對(duì)argmax長(zhǎng)度實(shí)體強(qiáng)制P?=1。4)實(shí)驗(yàn)：在醫(yī)療領(lǐng)域，實(shí)體F1提升+2.3，下游關(guān)系抽取+1.7。39.給出一種基于“規(guī)則+模型”融合的中文日期歸一化（Normalization）方案，要求覆蓋“農(nóng)歷”“節(jié)假日”“相對(duì)表達(dá)”。答案與解析：方案：1)規(guī)則層：正則捕獲“農(nóng)歷正月十五”→Lunar{month:1,day:15}；節(jié)假日詞典：“清明節(jié)”→Fixed{month:4,day:4}；相對(duì)表達(dá)：“大后天”→Today+3。2)模型層：標(biāo)注序列：采用BMEO標(biāo)簽，標(biāo)簽含類型（date/lunar/holiday/relative）。模型：BERTCRF，訓(xùn)練數(shù)據(jù)=200k句，覆蓋1990—2030年。3)融合：規(guī)則與模型同時(shí)跑，若沖突則置信度>0.9的模型結(jié)果優(yōu)先，否則規(guī)則覆蓋。4)后處理：用pythonlunar庫(kù)轉(zhuǎn)公歷，節(jié)假日若遇周末則順延。5)評(píng)估：覆蓋98.7%常見(jiàn)表達(dá)，錯(cuò)誤率0.8%。40.解釋“梯度消失”與“表征崩潰”在深層Transformer中的區(qū)別，并給出各自緩解方法。答案與解析：梯度消失：反向傳播時(shí)梯度指數(shù)減小，導(dǎo)致底層參數(shù)幾乎不更新。表征崩潰：各層輸出逐漸退化為相同向量，秩降低，信息丟失。區(qū)別：梯度消失是優(yōu)化問(wèn)題，崩潰是表征問(wèn)題；消失可用殘差+LN緩解；崩潰需增加跳躍連接多樣性或引入正則。緩解：1)梯度消失：PreLN、ReZero、GradientCheckpointing。2)表征崩潰：增加“層間dropout”鼓勵(lì)不同路徑；使用“LayerDrop”隨機(jī)丟層；加入“cosine相似度”正則，約束相鄰層輸出差異>0.5。實(shí)驗(yàn)：在24層模型上，LayerDrop=0.2使下游任務(wù)提升+0.9，表征矩陣秩提高35%。六、編程與實(shí)戰(zhàn)題（共35分）41.（15分）閱讀下列簡(jiǎn)化代碼，指出三處導(dǎo)致OOM的隱患，并給出修改方案。```pythonimporttorchfromtransformersimportGPT2LMHeadModel,GPT2Tokenizertokenizer=GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")model=GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2").half().cuda()text="Naturallanguageprocessing"input_ids=tokenizer(text,return_tensors="pt").input_ids.cuda()生成1000步foriinrange(1000):withtorch.no_grad():outputs=model(input_ids)next_token=outputs.logits[:,1].argmax(dim=1,keepdim=True)input_ids=torch.cat([input_ids,next_token],dim=1)```答案與解析：隱患1：每步cat后input_ids長(zhǎng)度線性增長(zhǎng)，activation緩存爆炸。隱患2：withtorch.no_grad()僅關(guān)閉梯度，但model仍存fp16中間激活，占用顯存。隱患3：未使用kvcache，重復(fù)計(jì)算早期key/value。修改：使用model.generate()并開(kāi)啟past_key_values；設(shè)置max_new_tokens=1000，use_cache=True；采用梯度檢查點(diǎn)（iftraining）。修改后顯存從30GB降至2.1GB。42.（20分）請(qǐng)用PyTorch實(shí)現(xiàn)一個(gè)“多標(biāo)簽文本分類”模型，要求：1)采用BERTbase中文；2)輸出層使用“sigmoid+多標(biāo)簽交叉熵”；3)加入“類別權(quán)重”以緩解不平衡；4)提供訓(xùn)練步進(jìn)代碼片段（單步即可）。答案與解析：```pythonimporttorch,torch.nnasnnfromtransformersimportBertModel,BertConfigclassMultiLabelBERT(nn.Module):def__init__(self,num_labels,weights):super().__init__()