2025自然语言处理工程师招聘题库及答案

2025自然语言处理工程师招聘题库及答案一、语言模型与文本生成1.【单选】在GPT3175B参数模型中，若采用FP16精度进行推理，仅存储模型权重所需显存约为A.175GB B.350GB C.700GB D.1.4TB答案：B解析：175B参数×2Byte/参数=350GB，FP16每参数2字节，无需额外存储激活时即为350GB。2.【单选】为了在不重新训练的前提下降低30%推理延迟，以下哪种方法对GPT类decoderonly模型最无效？A.动态批处理 B.层间并行 C.8bit权重量化 D.将attention改为sparse局部窗口答案：B解析：层间并行（pipeline）主要提升吞吐而非单条延迟；动态批、量化、稀疏attention均可直接缩短单样本耗时。3.【填空】当使用Transformer进行长文本生成时，若采用旋转位置编码（RoPE），其外推长度与基频θ的关系满足θ与最大长度L成____比。答案：反解析：RoPE的θ=10000^{2i/d}，外推时需减小θ以压缩波长，故θ与L成反比。4.【代码补全】阅读以下HuggingFacegenerate代码片段，补全缺失参数，使得输出长度动态可至2048且不会出现长度截断警告。```pythonfromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelForCausalLMtok=AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2")model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2")inputs=tok("In2025,NLP",return_tensors="pt")outputs=model.generate(inputs,max_new_tokens=____,pad_token_id=____)```答案：2048tok(inputs["input_ids"][0],return_tensors=None).input_ids.shape[1]；tok.eos_token_id解析：max_new_tokens需减去提示长度；pad_token_id设为eos以避免警告。5.【简答】描述一种“可控文本生成”方法，使其在保持fluency的同时，把情感极性从negative翻转为positive，并给出评价指标。答案：采用PrefixContrastiveDecoding：对同一前缀，分别用负面与正面属性模型计算下一个token的分布，取加权差分logits后加回原模型，再采样。评价指标：1.情感翻转成功率（SentimentAccuracy）；2.BLEU与原始负面句保持ngram重叠；3.人工流畅度5级评分≥4。6.【计算】给定一个12层Transformer，隐藏维度768，注意力头数12，序列长度1024，batch=8，计算一次前向的浮点运算量（FLOPs）。答案：约1.07×10¹²FLOPs解析：自注意力：4×b×h×l×d+2×b×h×l²×d/h=4×8×12×1024×768+2×8×12×1024²=3.01×10¹¹FFN：8×b×l×d²×12=8×8×1024×768²×12=5.8×10¹¹合计≈8.8×10¹¹，再加layernorm、bias等约20%，得1.07×10¹²。7.【多选】以下哪些技术可在生成阶段减少重复（repetition）？A.RepetitionPenalty B.Ngramblocking C.Topksampling D.Beamsearchdiversitypromoting答案：ABD解析：Topk仅截断分布，不直接惩罚重复；其余三项均显式抑制重复token。8.【案例分析】某电商客服机器人上线后出现“答非所问”投诉率18%，日志显示用户问“我订单在哪”，模型答“订单需支付后发货”。请给出根因与改进方案。答案：根因：训练数据FAQ对缺失“订单物流状态”意图，且采用最大似然微调，导致模型在分布外问题下生成安全但无关回复。改进：1.引入5k真实“物流查询”标注，进行LoRA微调；2.在解码阶段加入意图分类器，若置信度<0.7则触发检索插件，走RAG路径；3.上线A/B，两周后投诉率降至3%。9.【证明】证明当softmax温度τ→∞时，Transformer解码器输出分布趋于均匀，且当τ→0时，分布趋于onehot。答案：设z为logits，p_i=exp(z_i/τ)/Σ_jexp(z_j/τ)。τ→∞：p_i≈(1+z_i/τ)/(n+Σz_j/τ)→1/n。τ→0：令z_max=maxz，p_i≈exp((z_iz_max)/τ)/Σexp((z_jz_max)/τ)，当z_i<z_max时分子→0，故仅z_i=z_max的p_i→1。10.【设计】设计一个“多语言故事续写”系统，支持40种语言零样本切换，要求单卡A10080G可跑13B模型，给出模型架构、量化方案、推理时延与质量指标。答案：架构：XGLM4.5B经继续预训练至13B，采用SwiGLU、RoPE、ALiBi混合位置，层数40，d=5120，heads=40。量化：4bitNormalFloat（NF4）+双量化，显存≈13×4/8=6.5GB权重，激活16G，共<30G。推理：vLLM+Continuousbatching，输入512输出512时单卡吞吐900tokens/s。质量：Flesch可读性≥60，跨语言BLiSS得分≥85，人工一致性κ=0.71。二、信息抽取与知识图谱11.【单选】在CASIE事件抽取数据集中，以下哪种角色类型出现频次最高？A.Victim B.Price C.Seller D.Artifact答案：A解析：CASIE聚焦网络安全事件，Victim占34%，其余均<10%。12.【填空】当使用BERT+CRF做中文命名实体识别时，若label体系采用BIO，则“北京市”应标注为____。答案：BLOCILOCILOC解析：单实体多字，首字B，其余I。13.【代码改错】指出并修正下面OpenNRE代码中的错误，使其能在自定义数据集上训练关系分类。```pythonfromopennreimportmodel,sentence_encoderencoder=sentence_encoder.BERTEncoder("bertbaseuncased")model=model.SoftmaxNN(sentence_encoder=encoder,num_class=42)```答案：SoftmaxNN已弃用，应改为```pythonfromopennreimportencoder,modelbert_encoder=encoder.BERTEncoder("bertbaseuncased")rel_model=model.SoftmaxLossEncoder(bert_encoder,num_class=42)```14.【计算】使用远程监督假设，在100万句语料中，已知Freebase三元组2.3M，若每句平均含3个实体对，则潜在训练样本量上限为____万。答案：300解析：100万句×3对=300万，但仅2.3M三元组，故上限300万，即300万/10000=300万单位。15.【简答】解释“实体歧义”对实体链接的影响，并给出基于对比学习的解决方案。答案：实体歧义指同一mention指向不同实体（如“苹果”可指公司或水果）。对比学习方案：构建mentionentity正负对，采用dualencoder，mention端输入左30右30字符，entity端输入实体描述文本，损失为InfoNCE，负样本1:64，训练后Hits@1提升6.3%。16.【多选】以下哪些指标直接适用于关系抽取的imbalanced评估？A.MacroF1 B.MicroF1 C.AUCPR D.MatthewsCorr答案：AC解析：MicroF1受多数类主导；MacroF1与AUCPR对少数类敏感；MCC用于二分类。17.【设计】设计一个“低资源事件抽取”系统，仅50条标注，给出prompt模板、解码策略、评估结果。答案：模板：“Giventhesentence:{sent},extracttheeventtypeandargumentsasJSON.”解码：Codex模型，temperature=0.2，top_p=0.95，重复5次投票。评估：ACE标准，50条测试，零样本触发词F1=42.3，+50条prompt学习后F1=71.8，接近全监督80.1。18.【证明】证明当CRF转移矩阵T满足T_ij=∞时，对应标签转移被禁止，且维特比解码可在O(n|L|²)完成。答案：禁止转移即令路径概率为0；维特比每步需遍历所有前一状态与当前状态，故复杂度O(n|L|²)。19.【案例分析】某医疗KG构建时发现“阿司匹林”与“阿司匹林肠溶片”被合并为同一实体，导致副作用三元组错误传播，请给出解决流程。答案：1.采用UMLS语义类型过滤，药品vs药品剂型分别赋予不同CUI；2.利用字符串编辑距离+词向量聚类，阈值0.85以上才合并；3.引入规则：若别名含“肠溶”“缓释”后缀，强制拆分为剂型子实体；4.重新训练知识嵌入，TransE损失下降0.21→0.09，副作用误报率由12%降至2%。20.【计算】在Wiki链接预测任务中，给定实体对(e1,e2)特征向量200维，训练100万正例400万负例，若采用1nearestneighbor预测，存储索引所需内存约____GB。答案：200×4×5M=4GB解析：5M实体×200维×4Byte=4GB。三、模型压缩与边缘部署21.【单选】将BERTbase剪枝40%参数后，若采用magnitudepruning，再训练3个epoch，其平均GLUE得分下降通常不超过A.0.5% B.1.5% C.3% D.5%答案：B解析：经验曲线显示magnitude+rewind下降1~2%。22.【填空】在TensorRT8中，若开启INT8校准，需额外提供____张代表性输入。答案：500解析：官方推荐500张即可达到饱和校准。23.【代码补全】使用ONNXRuntime在ARMCortexA78上运行量化BERT，补全C++代码以启用NNAPI委托。```cppOrt::SessionOptionssess_opts;sess_opts.SetIntraOpNumThreads(____);sess_opts.AppendExecutionProvider_NNAPI(____);```答案：4；Ort::NNAPIFlags::kNNAPIFlagUseFP1624.【计算】某6层TinyBERT，隐藏384，参数量14.5M，若采用8bit量化，权重存储占用____MB。答案：14.5解析：14.5M×1Byte=14.5MB。25.【简答】解释“知识蒸馏温度”对隐层蒸馏的影响，并给出最优温度搜索区间。答案：温度T升高软化分布，提升小梯度信号；对隐层MSE损失无直接影响，但配合注意力迁移时，T=5~8可使学生注意力矩阵秩降低15%，搜索区间建议3~10。26.【多选】以下哪些方法可同时降低内存与计算？A.Structuredpruning B.Lowrankfactorization C.Dynamicquantization D.Gradientcheckpointing答案：AB解析：Dynamicquantization仅减内存；checkpointing以时间换空间。27.【设计】设计一个“离线翻译笔”嵌入式方案，RAM仅256MB，给出模型选型、量化、延迟、BLEU。答案：选型：Transformerbase6层，d=512，共享embeddings，参数量48M。量化：混合INT8，嵌入8bit，attention输入16bit累加。延迟