2025自然语言处理工程师招聘试题及答案

2025自然语言处理工程师招聘试题及答案一、单项选择（每题2分，共20分）1.在Transformer架构中，用于将输入序列压缩为固定长度上下文向量的子层是A.多头自注意力 B.位置前馈网络 C.编码器最终层输出 D.解码器交叉注意力答案：C解析：编码器最终层输出即为整个输入序列的上下文表示，供解码器使用；其余选项均不直接承担“压缩”职责。2.下列哪项技术最直接缓解了BERT预训练阶段“预训练微调不一致”问题？A.WholeWordMasking B.NSP任务 C.RoBERTa移除NSP D.SpanBERT的SBO答案：D解析：SpanBERT提出的SpanBoundaryObjective显式训练边界表示，使掩码片段在微调阶段更一致地被利用，直接缓解不一致。3.在对比学习损失InfoNCE中，温度系数τ→0时，梯度主要流向A.所有负样本均匀 B.最难负样本 C.正样本 D.梯度消失答案：B解析：τ→0时softmax趋近于onehot，损失近似maxmargin，梯度集中在与正样本最接近的负样本。4.使用LoRA对大模型进行参数高效微调时，可训练参数量的数量级约为A.0.1% B.1% C.10% D.50%答案：A解析：LoRA在注意力权重中引入低秩分解，典型秩r=4~16，可训练参数量约为原模型0.1%。5.在文本生成任务中，若重复惩罚系数设置过大，最可能导致的副作用是A.生成过短 B.生成跑题 C.生成乱码 D.生成速度变慢答案：A解析：过度惩罚重复token会迫使模型选择概率低的新词，导致提前遇到EOS，输出变短。6.下列哪种位置编码可以天然外推到比训练时更长的序列？A.绝对正弦 B.ALiBi C.可学习绝对 D.相对TransformerXL答案：B解析：ALiBi将线性偏置直接加在注意力分数上，偏置与位置差呈固定线性关系，长度外推无需额外参数。7.在指令微调阶段加入“思维链”样本主要提升的是A.模型容量 B.推理可解释性 C.低资源泛化 D.推理深度答案：D解析：思维链显式生成中间推理步骤，使模型在复杂多跳推理任务上获得更深层次的计算路径。8.当使用FAISSIVF1024,PQ64索引时，PQ64的含义是A.64位量化 B.64维子空间乘积量化 C.64字节码本 D.64簇倒排答案：B解析：PQ64表示将原始向量拆成64个子向量分别量化，乘积量化压缩存储。9.在中文文本纠错任务中，若混淆集主要发生在“的得地”，最合适的评估指标是A.BLEU B.F1span C.M2 D.ERRANT答案：C解析：M2（MaxMatch）专为语法纠错设计，支持字符级粒度的正误边界匹配。10.当使用DeepSpeedZeRO3时，下列哪类参数被分区到各GPU？A.激活 B.优化器状态+梯度+模型参数 C.仅优化器状态 D.仅梯度答案：B解析：ZeRO3将模型参数、梯度、优化器状态全部按层分区，实现极致内存节省。二、多项选择（每题3分，共15分，多选少选均不得分）11.以下哪些方法可以显式降低大模型推理时延？A.KVcache复用 B.动态批处理 C.激活量化INT8 D.梯度检查点答案：A、B、C解析：KVcache减少重复计算；动态批处理提高吞吐；INT8加速矩阵乘；梯度检查点仅节省训练内存，不降低推理时延。12.关于PromptTuning与PTuningv2的区别，正确的是A.前者只在输入层加连续prompt B.后者在每一层加可训练向量 C.后者参数量更大 D.两者都不更新模型参数答案：A、B、C、D解析：PTuningv2将深度prompt引入所有层，参数量高于PromptTuning，但二者均冻结主干。13.在训练文本匹配模型时，使用难负样本挖掘（hardnegativemining）可能带来的风险有A.训练不稳定 B.过拟合噪声 C.收敛变慢 D.正样本梯度消失答案：A、B、C解析：难负样本可能含标签噪声导致过拟合；梯度方差大导致不稳定；需更多迭代才能收敛。14.下列哪些技术可直接用于“无监督中文分词”？A.PMI+频率阈值 B.BytePairEncoding C.基于Lattice的预训练 D.基于Transformer的Seq2Seq答案：A、B、C解析：PMI与BPE为经典无监督方法；LatticeLM可在无标注字符序列上预训练分词；纯Seq2Seq需标注。15.在RLHF阶段，如果奖励模型过度拟合人类偏好数据，可能导致A.PPO更新方差增大 B.策略模型生成短句 C.策略模型溜须拍马 D.策略模型利用奖励黑客答案：A、C、D解析：奖励模型过拟合会给出极端高分，策略模型利用漏洞生成“投其所好”却无意义文本，同时梯度方差变大。三、填空题（每空2分，共20分）16.在Transformer中，若隐藏维度d=512，头数h=8，则每个头的维度为______。答案：64解析：512/8=64。17.若使用F1score衡量实体识别性能，当实体边界必须完全匹配时，该准则称为______评估。答案：exactmatch解析：exactmatch要求起始、结束、类型三者完全一致。18.在对比学习里，若batchsize=N，则对于每个样本，InfoNCE损失中的负样本数量为______。答案：N1解析：除自身外的batch内其余样本均为负例。19.若将GPT3175B模型权重以FP16存储，所需内存约为______GB。答案：350解析：175×10^9×2Byte≈350GB。20.使用BeamSearch时，若beamwidth=k，则每步需要保留的候选序列数为______。答案：k解析：每步从k×V个token中选topk序列。21.在中文BERT中，若词汇表大小为21128，则Embedding层参数量约为______万。答案：21128×768≈1622万解析：21128×768/10^4≈1622。22.当使用混合精度训练时，损失缩放（lossscaling）的主要目的是防止______下溢。答案：梯度解析：FP16梯度易下溢，乘以scale因子后放大，更新前再缩放。23.在指令微调中，若采用“用户助手”对话格式，模板通常用______特殊token分隔角色。答案：<|im_start|>、<|im_end|>（或<|user|>、<|assistant|>，答出任意合理即可）解析：此类token帮助模型识别角色边界。24.若使用ROUGEL评估摘要，其本质是基于______最长公共子序列。答案：Fmeasure解析：ROUGEL计算LCS的precision、recall后取F1。25.当使用DeepspeedMiCS对参数做分片时，通信复杂度从O(G)降低到______。答案：O(G/N)解析：MiCS将通信量均摊到N卡，线性降低。四、简答题（每题8分，共24分）26.描述如何通过“旋转位置编码（RoPE）”实现长度外推，并给出数学表达式。答案：RoPE将查询q、键k与二维旋转矩阵相乘，使内积仅依赖于相对位置mn。具体地，对第d维向量x=[x0,x1,…,xd1]，按相邻两维分组，对第i组应用[cos(mθi)sin(mθi)][sin(mθi)cos(mθi)]其中θi=10000^(2i/d)。由于旋转仅依赖相对距离，训练时未见过的长距离仍可用相同公式计算，故可外推。27.解释“梯度累积”与“微批次”的关系，并给出在显存受限时计算有效批大小的公式。答案：设微批次大小为m，梯度累积步数为G，则有效批大小B=m×G。前向反向仅处理m条样本，但将梯度累加G次后才更新参数，等价于一次性处理B条样本的梯度。显存峰值由m决定，训练吞吐量由B决定。28.对比“知识蒸馏”与“模型融合”在提升小模型效果上的差异，并给出各自适用场景。答案：知识蒸馏利用大模型输出的软标签或中间特征作为监督，小模型学习模仿，适用于在线部署对延迟敏感场景；模型融合将多个模型预测加权，不改动原模型，适用于离线竞赛或容忍多倍计算场景。蒸馏可压缩十倍参数量，融合通常保持原规模但提升上限。五、计算与推导题（共21分）29.（10分）给定一个单头注意力，查询q∈R^1×d，键值对K,V∈R^n×d，d=64，n=128。假设采用标准缩放点积注意力，计算其FLOPs，并分析若采用FlashAttention分块大小为Bc=32，Br=32，则HBM读写量降低多少倍（忽略mask、dropout）。答案：(1)标准注意力FLOPs=2nd+nd+n=2×128×64+128×64+128=24576次乘加≈24.6KFLOPs。(2)标准HBM读写：QK^T需写128×1=128，Softmax读128写128，WeightedSum读128×64写64，共约128+128+128×64+64≈8576float。(3)FlashAttention分块后，QK^T在SRAM内完成，无需写回HBM，仅输出O需写回，共写64，读K,V每块32×64，共4块，读4×32×64×2=16384，但可流水线重叠，实际最小HBM通信为O的64+KV的16384=16448。降低倍数为8576/16448≈0.52，即通信反而略增；但若不统计KV缓存复用，仅统计中间矩阵写回，则从256降至64，降低4倍。评分以思路为主，答出“避免大中间矩阵写回”即可给满分。30.（11分）设使用PPO训练策略πθ，旧策略π_old，优势函数A^π_old，clip范围ε=0.1。给定某样本的概率比rt=πθ(a|s)/π_old(a|s)=1.15，A=+2，计算该样本对策略参数的梯度贡献（无需算期望，仅写出损失函数对rt的偏导），并解释符号含义。答案：L^CLIP=min(rtA,clip(rt,1ε,1+ε)A)当rt=1.15<1.1，实际取clip=1.1，故L=min(1.15×2,1.1×2)=2.2∂L/∂rt=0（因clip生效，梯度不回流到rt）若rt=1.05，则未触clip，∂L/∂rt=A=2符号负号表示：若A>0，应增加rt，即提升该动作概率；若A<0，应降低。六、编程与实战题（共30分）31.（15分）请用PyTorch实现一个带RoPE的多头自注意力模块，要求：(1)支持任意长度外推；(2)使用einsum实现批量矩阵乘；(3)返回注意力权重矩阵供可视化。答案：```pythonimporttorchimporttorch.nnasnnimportmathclassRoPEMultiHeadAttention(nn.Module):def__init__(self,d_model,nhead,base=10000):super().__init__()assertd_model%nhead==0self.d_k=d_model//nheadself.nhead=nheadself.wq=nn.Linear(d_model,d_model)self.wk=nn.Linear(d_model,d_model)self.wv=nn.Linear(d_model,d_model)self.wo=nn.Linear(d_model,d_model)self.base=basedefrotary_embed(self,x,seq_len):device=x.devicehalf=self.d_k//2theta=1.0/(self.base(torch.arange(0,half,device=device).float()/half))seq=torch.arange(seq_len,device=device).float()freq=torch.outer(seq,theta)[seq,half]cos,sin=torch.cos(freq),torch.sin(freq)x1,x2=x[...,:half],x[...,half:]rx1=cosx1sinx2rx2=sinx1+cosx2returntorch.cat((rx1,rx2),dim=1)defforward(self,x):b,seq,d=x.size()q=self.wq(x).view(b,seq,self.nhead,self.d_k).transpose(1,2)k=self.wk(x).view(b,seq,self.nhead,self.d_k).transpose(1,2)v=self.wv(x).view(b,seq,self.nhead,self.d_k).transpose(1,2)q=self.rotary_embed(q,seq)k=self.rotary_embed(k,seq)scores=torch.einsum('bhqd,bhkd>bhqk',q,k)/math.sqrt(self.d_k)attn=torch.softmax(scores,dim=1)out=torch.einsum('bhqk,bhkd>bhqd',attn,v)out=out.transpose(1,2).contiguous().view(b,seq,d)returnself.wo(out),attn```解析：rotary_embed函数利用二维旋转矩阵对每对维度施加位置相关旋转，实现RoPE；einsum保持维度语义清晰；返回attn供可视化。32.（15分）给定一个包含100万条中文queryanswer对的数据集，请设计一个“难负样本”挖掘pipeline，要求：(1)训练初期与后期采用不同策略；(2)负样本需保证“语义相近但答案错误”；(3)给出伪代码并说明如何自动评估负样本难度。答案：伪代码：```阶段1：初始训练forepochin0..3:dataloader=random_negative_sampling(dataset,ratio=1)train(model,dataloader)build_index(model,dataset)编码所有answer阶段2：难负挖掘forepochin4..10:hard_examples=[]forq,a_posindataset:A=retrieve_topk(q,k=100)近似最近邻negatives=[]forainA:ifa!=a_posandanswer_wrong(a,gold=a_pos):score=dot(q_enc,a_enc)negatives.append((a,score))negatives.sort(key=lambdax:x[1],reverse=True)hard_examples.append((q,a_pos,negatives[:5]))dataloader=build_dataloader(hard_examples)train(model,dataloader)自动评估难度defdifficulty(q,a_neg):s=model.score(q,a_neg