2025年自然语言处理培训试卷含答案

2025年自然语言处理培训试卷含答案一、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.词嵌入矩阵B.注意力权重C.正弦位置编码D.LayerNorm答案：C解析：正弦位置编码通过不同频率的正弦/余弦函数为每个位置生成唯一向量，使模型感知token顺序，且具备外推更长序列的能力。2.下列哪项技术最直接缓解了BERT预训练时的“预训练微调不一致”问题A.WholeWordMaskingB.NextSentencePredictionC.SpanBERT的span边界目标D.RoBERTa的动态掩码答案：A解析：WholeWordMasking强制完整词汇被掩码，避免子词片段掩码带来的训练与微调阶段分词差异，显著降低不一致性。3.当使用LoRA进行大模型参数高效微调时，可训练参数通常注入在A.Embedding层B.注意力矩阵的旁路低秩分解C.LayerNorm权重D.输出softmax层答案：B解析：LoRA将权重更新表示为低秩矩阵乘积，仅训练这两个小矩阵，冻结原线性层，实现参数高效微调。4.在文本风格迁移任务中，若采用“无平行语料”的解耦方法，通常需要额外引入的约束是A.对抗判别器B.回译损失C.内容保持正则项D.温度缩放答案：C解析：无平行语料时，需显式约束内容编码器输出与风格无关，常用内容重构损失或互信息最小化保持语义不变。5.下列关于Falcon模型描述正确的是A.采用Alibi位置编码B.使用RMSNorm前置C.训练语料完全开源可商用D.在1Ttoken上训练了MoE架构答案：B解析：Falcon在注意力前使用RMSNorm，提升训练稳定性；其语料RefinedWeb经清洗但未完全开源；标准版为稠密模型。6.在指令微调阶段，为缓解“谄媚”(sycophancy)现象，最有效的数据策略是A.增加拒绝采样样本B.引入反驳性（counterargued）偏好对C.提高学习率D.使用RLHF而非SFT答案：B解析：反驳性偏好对让模型学习“即使用户观点偏激，也应给出客观回答”，直接抑制谄媚倾向。7.关于MMLU基准，下列说法错误的是A.涵盖57个学科B.采用5shot评估C.题目均为四选一D.中文测评需人工翻译后准确率会提升答案：D解析：人工翻译可能引入偏差，通常导致准确率下降而非提升，因部分文化背景题翻译后歧义增加。8.在DiffusionLM中，控制生成文本属性的关键步骤是A.调节前向噪声方差B.在反向去噪阶段引入分类器梯度C.修改词嵌入范数D.增加采样步数答案：B解析：通过分类器引导（classifierguideddiffusion）将属性判别器梯度注入反向过程，实现细粒度控制。9.当使用INT8权重量化LLM时，出现显著perplexity上升，最可能的原因是A.离群通道未做分组量化B.使用了对称量化C.量化粒度为token级D.校准数据集过大答案：A解析：离群通道数值分布极端，直接线性量化导致巨大精度损失；分组量化（groupwise）可隔离离群通道。10.在检索增强生成（RAG）中，解决“LostintheMiddle”现象的最新思路是A.增加chunk大小B.使用递归SummarizethenRetrieveC.在训练时随机打乱文档顺序D.引入positionalinterpolation答案：B解析：递归SummarizethenRetrieve将中间结果压缩再检索，避免长上下文中间信息被稀释，缓解LostintheMiddle。二、多项选择题（每题3分，共15分）11.以下哪些方法可直接用于中文文本的繁简转换且保持语义一致A.OpenCC的“台湾标准”配置B.基于T5的繁简平行微调C.简单Unicode归一化D.基于BERT的掩码预测纠错答案：A、B、D解析：C仅做码位映射，无法处理“發/髮”等一对多；OpenCC内置词典与转换规则；T5微调可学上下文转换；BERT纠错可后验校准。12.关于RLHF中的PPO算法，下列超参数对训练稳定性影响显著的有A.KL惩罚系数βB.裁剪范围εC.优势估计λD.批次大小答案：A、B、C、D解析：β控制与参考策略偏离；ε防止策略突变；λ影响优势方差；批次大小小会导致估计噪声大，均显著影响稳定。13.在构建代码生成模型时，为提升长函数补全准确率，可采取A.FIM（FillintheMiddle）目标B.基于抽象语法树(AST)的片段采样C.使用BPE而非SentencePieceD.引入仓库级跨文件上下文答案：A、B、D解析：FIM让模型学会中间空缺补全；AST采样保持语法合法；仓库级上下文提供跨文件API；BPE与SP本质类似，非关键。14.以下哪些指标可用于评估大模型的事实性（factuality）A.FactScoreB.BLEURTC.基于实体链接的F1D.TrueTeacher的NLI评分答案：A、C、D解析：FactScore将生成拆分为原子事实再人工/模型验证；实体链接F1衡量可验证实体准确率；TrueTeacher用NLI判断声明真伪；BLEURt侧重语义相似度。15.在联邦学习场景下微调百亿级模型，可采用的技术包括A.参数高效微调+SecureAggregationB.差分隐私+梯度压缩C.全参数微调+同态加密D.局部低秩适应+知识蒸馏答案：A、B、D解析：全参数微调加同态加密计算开销极高，目前不可行；其余组合兼顾效率与隐私。三、判断题（每题2分，共10分）16.使用GroupQueryAttention可以显著减少KV缓存显存占用。答案：正确解析：GQA让多个query头共享同一组key/value头，减少缓存量约head_num倍，保持性能基本不降。17.在DPO（DirectPreferenceOptimization）中仍需训练奖励模型。答案：错误解析：DPO直接把偏好对转化为最大似然目标，无需显式奖励模型，简化RLHF流程。18.对于中文拼写纠错任务，基于混淆集构造的候选召回比纯BPE子词召回覆盖度低。答案：错误混淆集含音近/形近字，覆盖常见错误，BPE子词可能切分错误边界，覆盖度反而更低。19.将LayerNorm替换为RMSNorm会显著改变Transformer的表达能力，导致其在下游任务上必然下降。答案：错误大量实验表明RMSNorm在多数任务上持平或略升，且训练更稳定。20.使用YaRN（YetanotherRoPEextensioN）可以在不继续训练的情况下把LLaMA24K上下文扩展到128K。答案：错误YaRN需少量继续训练（约0.1%原数据）调整缩放因子，纯零样本外推性能会崩。四、填空题（每空2分，共20分）21.在Transformer注意力机制中，点积结果除以√d_k的目的是________。答案：缓解梯度消失解析：防止QK^T值过大进入softmax饱和区，保持梯度稳定。22.BERT的掩码语言模型任务中，被掩码的token有80%概率用[MASK]、10%随机词、10%________。答案：保持原词解析：保持原词可缓解预训练与微调阶段[MASK]符号不匹配。23.指令微调常用的自回归损失函数交叉熵中，标签平滑参数设为0.1时，正确类别的目标概率变为________。答案：0.9解析：剩余0.1均匀分给词汇表其他词，抑制过拟合。24.在SentencePiece中，把字符级与________级之间的子词作为基本单元，可兼顾未知词与压缩率。答案：词解析：SP采用字符+词混合切分，自动平衡词表大小与OOV。25.使用DeepSpeedZeRO3时，优化器状态、梯度与________被划分到不同GPU，实现显存线性扩展。答案：模型参数解析：ZeRO3对三者全部切片，每卡仅保存1/N，支持千亿模型。26.在检索器中，采用ANCE（ApproximateNearestneighborNegativeContrastiveEstimation）的关键是维护一个________队列。答案：异步刷新解析：异步刷新负样本队列，保证对比学习难度，避免模型“看透”负例。27.为评估模型安全性，红队攻击常使用________树系统化枚举潜在有害prompt。答案：语义扩充解析：通过同义改写、模板递归生成，系统覆盖风险场景。28.在MoE路由中，引入loadbalancingloss的系数通常记为________。答案：α解析：α控制专家使用均匀度，防止路由崩塌。29.对于中文古诗词生成，常使用________韵律格式作为硬约束，采用动态规划解码。答案：平仄解析：平仄模式可转有限状态机，DP保证格律合规。30.在RLHF中，若人类偏好标注采用Elo评分，则两模型对战胜率p与评分差Δ的关系公式为________。答案：1/(1+10^(Δ/400))解析：标准Elo公式，将胜率映射到对数优势。五、简答题（每题10分，共30分）31.请阐述“位置插值”（PositionInterpolation,PI）将RoPE扩展到更长上下文的核心思想，并给出至少两项实验现象说明其有效性。答案与解析：核心思想：对原始RoPE的绝对位置m乘以缩放因子s<1，把长序列位置“压缩”到训练区间[0,L_train)内，再微调少量步数让模型适应新分布。实验现象：1.LLaMA27B4K→8K，PI微调200Btoken后，Pass@1在SCROLLS基准提升18.3%，而直接外推下降42%。2.可视化注意力熵显示，PI微调后低层注意力熵分布与原始4K模型接近，说明未破坏原有局部模式；直接外推熵显著升高，出现退化。32.对比“知识编辑”中Finetune、ROME、GRACE三种方法在定位、训练数据、副作用三方面的差异。答案与解析：定位：Finetune不定位，全参数更新；ROME用因果追踪定位前馈层MLP；GRACE用键值记忆定位注意力。训练数据：Finetune需数千反事实样本；ROME仅需一条目标事实+原句；GRACE构建键值记忆对，无需反事实。副作用：Finetune易过拟合，导致无关事实下降；ROME局部编辑，邻近事实波动<1%；GRACE插入记忆，不影响原参数，但增加推理延迟。33.描述如何构建一个“中文医疗对话事实性评估”pipeline，要求包含数据构造、自动指标、人工复核、错误归因四步，并给出每步关键技术。答案与解析：数据构造：从医学指南抽取<症状,检查,诊断,治疗>四元组，用GPT4生成患者提问，医生校对，得1万轮QA。自动指标：实体链接至SNOMEDCT，计算疾病/药物实体F1；用MedNLI判断陈述与指南一致性得entail%。人工复核：3名主治医生盲审，采用Delphi法达成一致，标注“事实错误/信息缺失/过度推断”。错误归因：将错误样本输入诊断分类器，归因于“知识过期/幻觉/上下文缺失/数值错误”，建立热力图指导后续微调。六、综合应用题（共25分）34.某公司拟在边缘设备（8GB显存）部署70B参数的LLM用于实时客服，要求首token延迟<500ms，吞吐量>5req/s。请给出完整落地方案，含模型压缩、推理框架、服务架构、评估结果，并计算显存占用与带宽需求。答案与解析：1.模型压缩：采用GPTQINT4权重量化，groupsize128，压缩率≈3.5倍，70B→20GB。使用LoRA合并，秩r=64，合并后无额外推理开销。2.推理框架：选择ExLlamaV2，支持INT4CUDAkernel，激活用16BF，KV缓存分页管理。3.服务架构：4块RTX407012GB通过NVLink2路环形，总显存48GB，采用张量并行度=4。部署NVIDIATriton+FasterTransformerbackend，动态批处理最大batch=8。4.显存计算：权重20GB÷4=5GB/卡KV缓存：平均输入2ktoken，输出256