2025年秋季人工智能自然语言处理培训试卷含答案

2025年秋季人工智能自然语言处理培训含答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.在Transformer架构中，用于捕捉序列位置信息的核心组件是A.卷积核B.位置编码C.层归一化D.残差连接答案：B解析：Transformer完全摒弃递归与卷积，位置编码（PositionalEncoding）以正弦函数或可学习向量形式注入词向量，使模型感知token顺序。2.当使用BERT进行中文命名实体识别时，最合理的标签体系是A.IOB.BIOC.BIESOD.IOBES答案：C解析：中文无空格，字符级标注需精细区分实体边界，BIESO五元组比BIO更紧凑，实验表明在繁体与简体混合语料上F1平均提升1.8%。3.下列哪项技术最直接缓解大模型“幻觉”生成A.TemperatureScalingB.RAGC.LabelSmoothingD.Dropout答案：B解析：RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）先生成上下文相关文档再回答，可验证事实，降低幻觉率约42%。4.在对比学习损失InfoNCE中，温度系数τ趋近于0时，梯度行为表现为A.消失B.爆炸C.不变D.趋近one-hot答案：B解析：τ→0使softmax分布更尖锐，负样本梯度权重指数级放大，导致梯度爆炸，需用梯度裁剪。5.继续预训练（ContinuePre-training）阶段若仅更新5%参数，最佳策略是A.随机冻结B.层间交错冻结C.稀疏掩码D.LoRA答案：D解析：LoRA引入低秩旁路，仅训练A、B两个小矩阵，参数量<1%，效果与全参数微调相差<0.3%BLEU。6.在指令微调中，为避免“对齐税”（alignmenttax）导致下游任务掉点，可加入A.KL散度正则B.对抗样本C.知识蒸馏D.多任务混合答案：A解析：KL正则约束微调后分布不远离原始模型，保持通用能力，平均掉点减少0.7%。7.文本风格迁移评价指标中，与人类一致性最高的是A.BLEUB.ROUGEC.BERTScoreD.StyleAccuracy+内容保留人工打分答案：D解析：自动指标无法捕捉风格细微差异，人工打分与风格分类器联合，Spearmanρ=0.81，显著高于BERTScore的0.63。8.使用8-bit量化推理时，出现层间激活溢出，首要干预手段是A.降低学习率B.动态缩放因子C.增加batchD.换用16-bit答案：B解析：动态缩放（DynamicScalling）在每次前向校准零点，可将溢出率从3%降至0.05%，几乎无损ppl。9.多模态模型BLIP-2中，Q-Former的作用是A.编码图像B.对齐图文C.生成文本D.过滤噪声答案：B解析：Q-Former用32个可学习query抽取视觉特征，与文本空间对齐，参数量仅188M，实现高效跨模态。10.在RLHF中，若人类偏好数据存在15%噪声标签，最佳鲁棒算法是A.DPOB.PPO-ClipC.R-DPOD.IPO答案：C解析：R-DPO在损失中加入置信度加权，对噪声标签梯度抑制，实验显示胜率提升4.2%。二、多项选择题（每题3分，共15分）11.关于RoPE（旋转位置编码）描述正确的是A.外推长度线性增加B.基于复数旋转矩阵C.可插拔任意注意力变体D.需额外训练答案：ABC解析：RoPE通过复数域旋转注入位置，无需训练；与线性注意力、FlashAttention兼容；外推时频率基线性插值即可。12.以下哪些方法可直接降低Transformer解码延迟A.KV-CacheB.SpeculativeDecodingC.BeamSearchD.MedusaHeads答案：ABD解析：KV-Cache消除重复计算；Speculative用小型草稿模型并行验证；Medusa多头并行预测后续3-5个token，延迟降低2.3×。13.造成大模型“逆转诅咒”(ReversalCurse)的潜在原因包括A.训练语料方向性不对称B.自回归目标单向C.位置编码缺陷D.激活函数饱和答案：AB解析：数据中正序事实远多于逆序，单向生成难以泛化到逆序提问；与位置编码、激活函数无显著相关。14.在联邦学习场景下保护NLP模型隐私的技术有A.差分隐私B.安全多方计算C.同态加密D.梯度压缩答案：ABC解析：梯度压缩仅降低通信，不保护隐私；其余三项均可提供理论隐私保证。15.关于参数高效微调PET方法，正确的是A.Adapter插入FFN后B.Prefix-tuning冻结全部参数C.LoRA可叠加使用D.BitFit仅偏置可训练答案：ABCD解析：四项描述均与原文一致，LoRA多秩叠加可进一步提升0.4%F1。三、填空题（每空2分，共20分）16.在Transformer中，自注意力计算复杂度为________，而FlashAttention-2通过分块将内存复杂度降至________。答案：O(n²d)，O(n)解析：FlashAttention-2重排GPU读写，避免实例化n×n矩阵。17.使用SentencePiece训练32000词中文模型时，若出现大量“▁”前缀，说明算法采用________切分，可通过调高________参数减少子词碎片。答案：BPE，character_coverage解析：character_coverage默认0.995，调高至0.9995可合并罕见字。18.在对比学习损失中，若batch内负样本不足，可采用________技术从最近邻库中补充，该方法在MoCo中称为________。答案：动量更新队列，MomentumQueue解析：队列长度65536可即时提供大量负样本，无需超大batch。19.指令微调模板中，若加入“Thinkstepbystep.”属于________提示，可显著提升模型在________任务上的准确率。答案：链式思考（CoT），数学推理解析：GSM8K上准确率从18%提升至56%。20.将7B模型量化为4-bit后，若采用双量化（DoubleQuant），对缩放系数再次量化，额外节省________显存，推理速度下降约________。答案：0.4GB，3%解析：二次量化节省0.4GB，反量化多一次移位，延迟仅增3%。四、判断题（每题1分，共10分）21.ELECTRA使用生成器-判别器框架，其参数共享比例越高，下游GLUE分数一定越高。答案：错解析：共享过高导致判别器欠拟合，最佳比例为50%。22.在RLHF中，奖励模型越大，PPO阶段策略模型性能一定越好。答案：错解析：过大奖励模型易过拟合人类偏好，出现奖励黑客，3B奖励模型在7B策略上表现最佳。23.使用DeepSpeedZeRO-3时，优化器状态、梯度、参数均分区，可训练万亿级模型。答案：对解析：ZeRO-3将三者全部分散到多卡，单卡显存占用O(1)。24.中文文本纠错任务中，混淆音“的-地-得”属于音近错误，可用拼音增强提升召回。答案：对解析：拼音嵌入后F1提升2.1%。25.在DiffusionLM中，前向加噪过程为马尔可夫链，反向去噪也为马尔可夫链。答案：对解析：双向均满足马尔可夫性，可用DDPM框架统一。26.使用FSDP训练时，设置transformer_layer_cls为LlamaDecoderLayer可避免额外内存碎片。答案：对解析：FSDP自动按层包装，减少激活碎片15%。27.在知识编辑（KnowledgeEditing）中，ROME通过修改MLP权重，可实现单条事实更新而不影响邻近知识。答案：对解析：ROME定位FFN键值神经元，编辑后一致性测试通过率92%。28.大模型出现“梯度消失”时，优先增大学习率即可解决。答案：错解析：梯度消失常因深度与激活，增大学习率或致发散，应检查残差与归一化。29.使用FlashAttention训练时，开启dropout需重新编写CUDAkernel。答案：错解析：FlashAttention2.1已原生支持dropout，无需重写。30.在多语言训练中，增加“语言标记”如<fr>、<de>可提升零样本跨语迁移。答案：对解析：语言标记帮助模型区分分布，XNLI上平均提升1.4%。五、简答题（每题8分，共24分）31.描述“长度外推”问题的本质，并给出三种最新解决方案及对比。答案：本质：训练长度有限，推理时输入远超训练长度，导致注意力分数分布偏移，ppl激增。方案：1)RoPE+LinearScaling：将位置索引乘以缩放因子s=L'/L，无需训练即可外推2×，但3×后性能下降。2)PI(PositionInterpolation)：在微调阶段以s倍线性插值，仅需1000步即可外推4×，ppl与训练长度持平。3)YaRN(YetanotherRoPEextensioN)：结合高频分量温度缩放与插值，8×外推ppl仅增5%，优于PI的12%。对比：YaRN>PI>RoPE+Linear，但YaRN需重训500步，计算成本最高。32.解释“知识神经元”概念，并给出一种定位方法与编辑实验步骤。答案：知识神经元指FFN中特定神经元，其激活值与某条事实呈线性相关。定位方法：1)给定提示“巴黎是____之国”，记录各神经元激活。2)干预激活：对top-5神经元做因果消融，发现输出概率下降90%。3)验证跨提示：替换为“法国的首都是____”，相同神经元仍top。编辑步骤：a)构造优化目标：最小化KL(p_edit||p_target)+λ||ΔW||²。b)仅更新FFN权重矩阵W_down的行向量，用牛顿步求解。c)评估：一致性测试1000条，通过率92%，邻近知识扰动率<1%。33.对比“speculativedecoding”与“Medusadecoding”在算法复杂度、加速比、适用场景的差异。答案：speculative：-算法：小模型草稿k个token，大模型并行验证，复杂度O(k)。-加速比：2.2×（k=4）。-场景：通用，无需修改大模型。Medusa：-算法：大模型自身训练多个头预测1-5步，复杂度O(1)。-加速比：3.1×（5头）。-场景：需额外训练，适合自有模型。差异：Medusa加速更高但需训练；speculative零成本，但依赖高质量小模型。六、计算与推导题（共21分）34.（10分）给定单头注意力输入Q∈ℝ^{n×d_k}，K∈ℝ^{n×d_k}，V∈ℝ^{n×d_v}，掩码M∈ℝ^{n×n}为下三角−∞，其余0。(1)写出带掩码的softmax表达式。(2)推导maskedsoftmax对q_i的梯度。(3)若n=2048，d_k=128，GPU显存40GB，计算标准实现与FlashAttention的峰值内存差。答案：(1)P=softmax((QK^T)/√d_k+M)(2)令s_ij=(q_i^Tk_j)/√d_k+M_ij，∂L/∂q_i=∑_j(∂L/∂s_ij)·k_j/√d_k其中∂L/∂s_ij=(P_ij−𝟙_{j≤i})·∂L/∂P_ij(3)标准：需存储n×n=2048²=4M浮点，16MB；FlashAttention：分块128×128，仅128²=16K，128KB；峰值差：16MB−128KB≈15.9MB，可忽略，但n=8k时差1GB。35.（11分）使用LoRA微调时，设原始权重W∈ℝ^{d×d}，秩r=16，α=32。(1)写出前向公式。(2)推导梯度∂L/∂A,∂L/∂B。(3)若d=4096，计算可训练参数量与全参数比例。答案：(1)W'=W+α/r·BA，B∈ℝ^{d×r}，A∈ℝ^{r×d}(2)令h=xW'^T，则∂L/∂B=α/r·(∂L/∂h)^TxA^T∂L/∂A=α/r·B^T(∂L/∂h)^Tx(3)可训练：2dr=2×4096×16=131072；全参数：d²=16777216；比例：131072/16777216≈0.78%。七、编程与实战题（共30分）36.（15分）请用PyTorch实现一个带RoPE的多头因果自注意力，支持长度外推2×，要求：-使用线性缩放；-支持FlashAttention开关；-返回注意力权重（可选）。写出完整代码并给出测试用例，输入shape(2,1024,768)，输出shape验证。答案：```pythonimporttorch,mathfromtorchimportnnfromeinopsimportrearrangetry:fromflash_attnimportflash_attn_funcHAS_FLASH=Trueexcept:HAS_FLASH=FalseclassRoPEAttention(nn.Module):def__init__(self,d_model=768,n_head=12,max_len=2048,scale=2.0,use_flash=True):super().__init__()assertd_model%n_head==0self.n_head=n_headself.d_k=d_model//n_headself.scale=scaleself.use_flash=use_flashandHAS_FLASHself.qkv=nn.Linear(d_model,3d_model)self.out=nn.Linear(d_model,d_model)freqs=1.0/(10000(torch.arange(0,self.d_k,2).float()/self.d_k))t=torch.arange(max_lenscale)freqs=torch.outer(t,freqs)(max_lenscale,d_k/2)self.register_buffer("cos",torch.cos(freqs))self.register_buffer("sin",torch.sin(freqs))defrotate(self,x,pos_ids):x:(B,n_head,L,d_k)cos=self.cos[pos_ids](B,L,d_k/2)sin=self.sin[pos_ids]x1,x2=x[...,0::2],x[...,1::2]x_rot=torch.cat([x1cos-x2sin,x1sin+x2cos],dim=-1)returnx_rotdefforward(self,x,pos_ids=None):B,L,_=x.shapeifpos_idsisNone:pos_ids=torch.arange(L,device=x.device).unsqueeze(0).expand(B,-1)qkv=self.qkv(x).chunk(3,dim=-1)q,k,v=map(lambdat:rearrange(t,'bl(hd)->bhld',h=self.n_head),qkv)q=self.rotate(q,pos_ids)k=self.rotate(k,pos_ids)ifself.use_flashandL%128==0:out=flash_attn_func(q,k,v,causal=True)attn=Noneelse:scores=torch.einsum('bhid,bhjd->bhij',q,k)/math.sqrt(self.d_k)causal_mask=torch.triu(torch.full((L,L),-torch.inf,device=x.device),diagonal=1)scores+=causal_maskattn=torch.softmax(scores,dim=-1)out=torch.einsum('bhij,bhjd->bhid',attn,v)out=rearrange(out,'bhld->bl(hd)')returnself.out(out),attn测试model=RoPEAttention(scale=2.0,use_flash=False)x=torch.randn(2,1024,768)y,attn=model(x)asserty.shape==(2,1024,768)print("RoPEattentionoutputshape:",y.shape)```37.（15分）使用HuggingFaceTransformers与PEFT，完成一个中文指令微调脚本，要求：-基础模型：baichuan-7B；-数据：2000条中文问答对（自行构造）；-方法：QLoRA+4-bitNormalFloat+双量化；-输出：训练3步后的loss、GPU峰值显存、推理示例。写出完整可运行脚本（含数据生成、训练、推理、显存打印）。答案：```pythonimporttorch,gc,timefromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizer,TrainingArgumentsfrompeftimportLoraConfig,get_peft_model,prepare_model_for_kbit_trainingfromdatasetsimportDatasetimportpsutil,osdefmake_data(n=2000):importrandomtemplates=["人类:{}\n助手:{}","问：{}答：{}"]questions=["中国的首都是哪里？","1+1等于几？","李白是哪个朝代的？"]answers=["北京","2","唐朝"]data=[]foriinrange(n):q=random.choice(questions)+str(i)a=random.choice(answers)t=random.choice(templates)data.append({"text":t.format(q,a)})returnDataset.from_list(data)tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("baichuan-inc/Baichuan-7B",trust_remote_code=True,use_fast=False)tokenizer.pad_token=tokenizer.eos_tokendeftokenize(examples):tokens=tokenizer(examples["text"],truncation=True,max_length=256)tokens["labels"]=tokens["input_ids"].copy()returntokensmodel=AutoModelForCausalLM.from_pretrained("baichuan-inc/Baichuan-7B",load_in_4bit=True,bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16,bnb_4bit_use_double_quant=True,trust_remote_code=True)model=prepare_model_for_kbit_training(model)lora_config=LoraConfig(r=64,lora_alpha=32,target_modules=["W_pack","o_proj"],lora_dropout=0.05,bias="none",task_type="CAUSAL_LM")model=get_peft_model(model,lora_config)data=make_data().map(tokenize,batched=True,remove_columns=["text"])args=TrainingArguments(output_dir="tmp",per_device_train_batch_size=1,gradient_accumulation_steps=4,num_train_epochs=1,max_steps=3,fp16=True,logging_steps=1,report_to=[])fromtransformersimportTrainertrainer=Trainer(model=model,args=args,train_dataset=data)torch.cuda.reset_peak_memory_stats()trainer.train()peak=torch.cuda.max_memory_allocated()/10243print("PeakGPUmemory:",round(