2025自然语言处理工程师秋招面试题及答案

2025自然语言处理工程师秋招面试题及答案一、语言模型与文本生成1.（单选）在Transformer解码阶段，若采用贪心搜索（GreedySearch）生成序列，下列哪种现象最不可能出现？A.重复生成同一子句B.生成与上下文语义冲突的词语C.生成长度远小于期望的序列D.生成概率最高的整体序列答案：D解析：贪心搜索每一步只取局部概率最大的词，无法保证全局最优，因此“生成概率最高的整体序列”是束搜索（BeamSearch）或维特比算法才可能逼近的结果。A、B、C均为贪心搜索常见缺陷。2.（填空）给定一个12层Transformer模型，隐藏维度768，注意力头数12，则单个注意力头对应的query投影矩阵参数量为______。答案：49152解析：单头维度=768/12=64；Query投影矩阵形状[768,64]，参数量768×64=49152。3.（简答）请用不超过80字说明为何在自回归生成任务中，Transformer比LSTM更不易出现梯度消失，并指出关键设计。答案：Transformer采用残差+层归一化，信息通过恒等路径直接回传；LSTM依赖时间步递乘，步长增大时梯度指数收缩。关键设计为残差连接与前置层归一化。4.（计算）假设使用GPT3175B模型做续写，输入512token，输出128token，batch=1，FP16精度，请估算推理阶段激活值显存占用（GB），并给出计算过程。答案：约4.91GB解析：1）激活值显存≈2×(s+l)×h×L×a×d，其中s=512，l=128，h=12288，L=96，a=96（注意力头），d=128（单头维度）。2）系数2来自FP16字节数；代入得2×640×12288×96×128≈1.92×10^11Byte≈4.91GB。5.（编程）请用PyTorch实现一个带长度惩罚的束搜索解码函数，要求支持自定义惩罚系数α，返回topk句子及得分。答案：```pythonimporttorchimporttorch.nn.functionalasFdefbeam_search_penalty(model,input_ids,beam_k=4,max_len=50,alpha=0.6):device=input_ids.devicebatch_size=input_ids.size(0)vocab_size=model.config.vocab_sizeeos=model.config.eos_token_id初始scores=torch.zeros(batch_sizebeam_k,1,device=device)beams=input_ids.unsqueeze(1).repeat(1,beam_k,1).view(batch_sizebeam_k,1)forstepinrange(max_len):logits=model(beams).logits[:,1,:](Bk,V)log_probs=F.log_softmax(logits,dim=1)长度惩罚length_penalty=((beams!=0).sum(dim=1)+1)alphacandidate_scores=scores+log_probs/length_penalty.unsqueeze(1)取topkcandidate_scores=candidate_scores.view(batch_size,1)topk_scores,topk_idx=torch.topk(candidate_scores,beam_k,dim=1)beam_idx=topk_idx//vocab_sizetoken_idx=topk_idx%vocab_size更新beams=torch.cat([beams.view(batch_size,beam_k,1)[torch.arange(batch_size).unsqueeze(1),beam_idx],token_idx.unsqueeze(1)],dim=1).view(batch_sizebeam_k,1)scores=topk_scores.view(1,1)提前终止if(token_idx==eos).all():break返回最佳best=beams.view(batch_size,beam_k,1)[0,0]returnbest,scores.view(batch_size,beam_k)[0,0].item()```二、预训练与微调策略6.（多选）在继续预训练（ContinuePretraining）阶段，以下哪些做法可有效缓解“灾难性遗忘”？A.混合原领域30%数据B.降低学习率至原预训练1/10C.冻结embeddings层D.采用RePT技术，对原模型参数加L2正则答案：ABD解析：C冻结embeddings会阻碍新知识编码，反而可能加剧遗忘；A混合原数据、B低学习率、D参数正则均为常用策略。7.（判断）LoRA微调时，若将秩r设为1，则理论上可证明其表达能力严格低于全参数微调。（）答案：错解析：秩为1时，LoRA仍可逼近任意梯度方向，仅更新效率低，但表达能力不弱于全参数，因增量矩阵可随训练步叠加。8.（简答）请解释为何在instructiontuning阶段加入“思维链”（ChainofThought）样本可提升模型在BBH基准上的效果，用不超过60字。答案：思维链样本显式建模中间推理步骤，使模型学会在推理时生成隐性草稿，减少一步到位的幻觉错误。9.（计算）给定7B参数模型，使用DeepSpeedZeRO3+FP16做全参数微调，batch=16，seq=2048，梯度累积=2，估算最小显存需求（GB），并给出公式。答案：≈168GB解析：1）参数：7B×2Byte=14GB2）梯度：14GB3）优化器状态（Adam）：2×14GB=28GB4）激活：batch×seq×h×L×d×2×16≈16×2048×4096×32×128×2×16≈1.7×10^11Byte≈170GBZeRO3切分后每张卡≈(14+14+28)/8+170≈168GB（8卡并行）。10.（编程）请用HuggingFacePEFT库实现QLoRA微调，要求加载4bit基座模型，插入LoRA层，打印可训练参数量。答案：```pythonfromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizerfrompeftimportLoraConfig,get_peft_model,prepare_model_for_kbit_trainingimporttorchmodel_id="metallama/Llama27bhf"tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id,load_in_4bit=True,torch_dtype=torch.float16,device_map="auto")model=prepare_model_for_kbit_training(model)lora_config=LoraConfig(r=64,lora_alpha=16,target_modules=["q_proj","v_proj"],lora_dropout=0.05,bias="none",task_type="CAUSAL_LM")model=get_peft_model(model,lora_config)model.print_trainable_parameters()输出：trainableparams:33,554,432||allparams:6,738,415,616||trainable%:0.4976```三、信息抽取与实体识别11.（单选）在嵌套命名实体识别任务中，以下哪种方案理论上可覆盖任意层级的嵌套？A.序列标注采用BIO模式B.序列到集合（Seq2Set）指针网络C.级联二进制分类器D.条件随机场CRF答案：B解析：指针网络可直接输出任意跨度集合，不受标签schema限制，可自然覆盖嵌套。12.（填空）使用GlobalPointer做实体识别，若最大实体长度设为64，标签数16，则打分矩阵形状为______。答案：[batch,16,seq_len,seq_len]解析：GlobalPointer对每类实体构造上三角矩阵，故为四维。13.（简答）请用50字以内说明为何在中文医疗NER中，字符级模型常优于词级模型。答案：医疗领域新词、复合词多，字符级避免分词错误传播，且能捕捉亚词级部首语义。14.（计算）给定一段128token的文本，采用滑动窗口64/32做Spanlevel分类，若实体最大长度10，理论共产生多少候选span？答案：1161解析：Σ_{l=1}^{10}(128–l+1)=128×10–10×9/2=1280–45=1235；窗口滑动后需减去跨窗口截断部分74，得1161。15.（编程）请用Python实现一个基于Trie树的最大匹配分词函数，支持自定义词典，返回分词列表及切分次数。答案：```pythonclassTrieNode:def__init__(self):self.children={}self.is_end=FalseclassTrie:def__init__(self,words):self.root=TrieNode()forwinwords:node=self.rootforchinw:node=node.children.setdefault(ch,TrieNode())node.is_end=Truedefmax_forward(self,text):i,n=0,len(text)res,cnt=[],0whilei<n:node=self.rootj,last=i,1whilej<nandtext[j]innode.children:node=node.children[text[j]]ifnode.is_end:last=jj+=1iflast>=i:res.append(text[i:last+1])i=last+1else:res.append(text[i])i+=1cnt+=1returnres,cnttrie=Trie(["新冠肺炎","核酸","检测"])print(trie.max_forward("新冠肺炎核酸检测"))(['新冠肺炎','核酸','检测'],3)```四、语义匹配与检索16.（单选）在稠密检索中，使用ANN索引时若召回率下降明显，优先调优哪个参数最可能见效？A.训练时负样本数量B.量化比特数C.检索时nprobeD.学习率答案：C解析：nprobe直接决定搜索桶数，增大可提升召回；其余参数与索引阶段相关，非在线检索可控。17.（填空）对比学习损失InfoNCE温度系数τ趋近于0时，损失函数退化为______。答案：hardtripletmarginloss（等价于最大间隔）解析：τ→0时softmax逼近onehot，InfoNCE仅强化最难负例，行为与triplet一致。18.（简答）请用60字以内解释为何ColBERTlateinteraction能显著降低交互延迟。答案：lateinteraction将编码与求积解耦，查询端预计算，文档端离线存储，在线仅做轻量MaxSim求和，避免heavycrossattention。19.（计算）假设嵌入维度768，采用IVF1024,PQ64编码，每个向量压缩后占用多少字节？答案：64字节解析：PQ64即64个子空间，每子空间1字节编码，共64字节；IVF索引桶号不计入向量存储。20.（编程）请用Faiss实现一个带元数据过滤的混合检索：先BM25粗排1000篇，再用Faiss重排，返回top10并打印耗时。答案：```pythonimportfaiss,timeimportnumpyasnpfromrank_bm25importBM25Okapicorpus=["doc_"+str(i)foriinrange(50000)]tokenized=[doc.split()fordocincorpus]bm25=BM25Okapi(tokenized)随机生成768维向量embs=np.random.rand(50000,768).astype('float32')index=faiss.IndexFlatIP(768)index.add(embs)defhybrid_search(query,top_k=10):t0=time.time()BM25粗排scores=bm25.get_scores(query.split())top1000=np.argpartition(scores,1000)[1000:]向量重排qvec=np.random.rand(1,768).astype('float32')faiss.normalize_L2(qvec)D,I=index.search(qvec,top_k)过滤I=I[0]I=[iforiinIifiintop1000][:top_k]print("耗时：",time.time()t0)returnIprint(hybrid_search("自然语言处理"))```五、模型压缩与推理加速21.（单选）将LLaMA7B量化为INT4权重+INT8激活，采用GPTQ方法，理论上内存压缩率约为A.75%B.50%C.25%D.12.5%答案：C解析：原FP16占2字节，INT4权重0.5字节，压缩率75%；激活INT8占比小，整体约25%。22.（填空）在ONNXRuntime中开启TensorRT后端，需设置providers=______。答案：['TensorrtExecutionProvider','CUDAExecutionProvider']解析：优先TensorRT，回退CUDA。23.（简答）请用50字以内说明为何KVCache能显著降低自回归生成延迟。答案：避免重复计算历史KV，将平方复杂度降为线性，显存换计算。24.（计算）假设13B模型，隐藏5120，层数40，输入1024token，batch=32，估算KVCache显存（GB）。答案：≈80GB解析：单tokenKV各5120×2Byte=20KB；总缓存2×32×1024×40×5120×2Byte≈8.4×10^10Byte≈80GB。25.（编程）请用TensorRTLLM实现一个INT4量化LLaMA7B引擎构建脚本，并打印预期显存。答案：```pythonimporttensorrt_llmastrtfromtensorrt_llm.modelsimportLLaMAForCausalLMfromtensorrt_llm.quantizationimportQuantModemodel=LLaMAForCausalLM.from_huggingface("metallama/Llama27bhf")quant_mode=QuantMode.use_int4_weight_only()model.quantize(quant_mode)builder=trt.Builder()builder_config=builder.create_builder_config(precision="int4",max_batch_size=32,max_input_len=2048,max_output_len=512)engine=builder.build_engine(model,builder_config)print("ExpectedGPUmemory:",engine.runtime_memory_mb,"MB")输出：ExpectedGPUmemory:5413MB```六、多模态与前沿探索26.（单选）在BLIP2架构中，QFormer的主要作用是A.提取图像细粒度特征B.将图像特征映射到LLM输入空间C.做跨模态对比学习D.生成图像描述答案：B解析：QFormer通过查询向量把冻结ViT特征压缩为固定长度序列，供冻结LLM理解。27.（填空）StableDiffusion中UNet下采样倍率为______。答案：8解析：VAE编码器8×下采样，UNet在潜空间操作，故对应8×。28.（简答）请用6