2025自然语言处理工程师秋招试题及答案

2025自然语言处理工程师秋招试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.在Transformer架构中，以下哪一项操作最直接地引入了位置信息？A.多头自注意力B.层归一化C.正弦位置编码D.前馈全连接层答案：C解析：Transformer本身对序列顺序无感知，正弦位置编码通过显式加入位置向量使模型感知token顺序；其余选项均不直接编码位置。2.使用BERTbase进行中文文本分类时，若将最大序列长度从128扩展到512，显存占用大约增加多少倍？（假设batchsize、head数等不变）A.1.0B.1.4C.2.0D.4.0答案：C解析：注意力机制显存复杂度O(n²)，长度扩大4倍，显存理论增加16倍，但激活值占比并非全部；实际profiling显示约2倍，因嵌入层与参数显存不变。3.在训练GPTstyle自回归模型时，若将学习率warmup步数从4k降到1k，其余超参不变，最可能出现的训练现象是：A.训练loss收敛更快，验证ppl更低B.训练loss震荡，验证ppl升高C.训练loss下降变慢，验证ppl不变D.梯度爆炸导致NaN答案：B解析：warmup过短使早期更新步长过大，破坏预训练权重，导致震荡；验证指标变差。4.对于中文拼写纠错任务，以下哪种解码方式最适合直接输出纠错后完整句子？A.CTCgreedydecodeB.序列标注+BIOtaggingC.指针网络复制+生成混合D.纯编辑距离后处理答案：C解析：中文纠错需同时处理“多字、少字、替换”，指针生成混合可拷贝正确字或生成新字，灵活度最高。5.在LoRA参数高效微调中，若原矩阵W∈ℝ^{d×k}，秩r=8，则新增可训练参数量占比约为：A.8/(d+k)B.16/(d+k)C.8r/(dk)D.2r(d+k)/(dk)答案：D解析：LoRA引入两个低秩矩阵B,A，总参数量2rk；原参数量dk；占比=2r(d+k)/(dk)。6.使用F1score评估命名实体识别时，若预测结果将“北京天安门”整体识别为LOC，而标注为“北京/LOC天安门/LOC”两个实体，则：A.精确率分母+1，召回率分母+2B.精确率分母+1，召回率分母+1C.精确率分母+2，召回率分母+1D.精确率分母+2，召回率分母+2答案：A解析：预测1个实体，精确率分母+1；标注2个实体，召回率分母+2；无真正例，故分子不变。7.在对比学习SimCSE中，dropout作为噪声生成正样本对，若将dropout率从0.1调至0.5，则InfoNCEloss温度系数τ=0.05时，梯度方差会：A.增大B.减小C.不变D.先增后减答案：A解析：dropout增大使正样本对距离期望变大，梯度估计方差上升，需减小τ补偿，但题设τ固定，故方差增大。8.将BERT蒸馏到BiLSTM轻量模型时，若使用隐态MSE作为中间层损失，则对[CLS]向量最好的处理策略是：A.直接对齐B.舍弃不参与C.乘以0.1权重再对齐D.先PCA降维再对齐答案：B解析：BiLSTM无[CLS]概念，强行对齐引入噪声；通常仅对齐各token隐态或平均池化后向量。9.在RLHF阶段使用PPO训练对话模型时，若KL惩罚系数β=0，最可能出现的风险是：A.模型崩溃输出空串B.训练不稳定，策略快速偏离参考模型C.奖励模型过拟合D.显存溢出答案：B解析：无KL约束，策略可迅速利用奖励模型缺陷，输出高奖励但无意义文本，导致分布外坍缩。10.将30B参数模型在A10080G单卡上做8bit量化推理，理论上峰值显存约为：A.30GBB.36GBC.45GBD.60GB答案：B解析：8bit权重30B×1Byte=30GB；激活与KVcache约6GB；合计≈36GB。二、多项选择题（每题3分，共15分；多选少选均不得分）11.以下哪些技术可直接缓解文本生成中的“重复解码”问题？A.重复惩罚（repetitionpenalty）B.对比度搜索（contrastivesearch）C.温度采样（temperaturesampling）D.后处理ngramblocking答案：A,B,D解析：温度采样仅调节随机性，不直接惩罚重复；其余三项均显式抑制重复token。12.关于RoPE位置编码，下列说法正确的是：A.显式添加绝对位置向量B.通过旋转矩阵注入相对位置C.可外推到比训练更长的序列D.在attention计算前注入答案：B,C解析：RoPE利用复数旋转矩阵编码相对位置，具备外推能力；非绝对位置向量，也不提前加在embedding。13.在中文文本匹配任务中，以下哪些数据增强方法可能引入伪标签错误？A.同音字替换B.EDA随机词替换C.回译（zh→en→zh）D.同义句生成（SGPT）答案：A,B,C解析：同音/回译可能改变句意；SGPT基于大模型生成，通常人工校验，但理论上仍可能出错，故全选。14.使用DeepSpeedZeRO3训练大模型时，以下哪些组件状态会被切分到所有GPU？A.优化器状态B.梯度C.参数D.激活值答案：A,B,C解析：ZeRO3对参数、梯度、优化器状态均做分片；激活值仍按activationcheckpointing策略保存，不切片。15.在构建领域大模型继续预训练语料时，以下哪些指标可用于自动评估语料质量？A.困惑度（perplexity）B.重复ngram比例C.语言识别置信度D.文档长度方差答案：A,B,C解析：PPL可反映与参考模型的契合度；重复、语言混杂均降低质量；长度方差仅反映分布，非直接质量指标。三、填空题（每空2分，共20分）16.在Transformer注意力计算中，若Q,K,V维度均为64，序列长度n=256，则一次注意力头的理论乘法次数为________。答案：2×256²×64=8,388,608解析：QK^T为256×256×64，再乘V为256×256×64，合计2n²d。17.将SentenceBERT用于语义检索时，常用________距离度量保证向量可比，其公式为________。答案：余弦；cos(u,v)=u·v/(‖u‖‖v‖)18.若使用ALBERT参数共享方案，将12层Transformer共享为1层循环，则模型文件大小约缩小为原来的________。答案：1/12解析：仅存储一层参数，其余层共享；embedding与pooler不变，占比小，可忽略。19.在中文分词任务中，采用BMES标注法，句子“我爱自然语言处理”应标注为________。答案：BEBBEBEBE20.若将GPT2的词汇表从50257扩展到60000，embedding层新增参数量为________。答案：(60000−50257)×768=7,488,384解析：embedding维度768；新增9743个token。21.使用FSDP（FullyShardedDataParallel）时，设置`reshard_after_forward=True`的作用是________。答案：在反向传播前将完整参数重新分片，节省峰值显存。22.在指令微调中，若采用“用户助手脚本”模板，特殊token<|im_start|>应加入模型的________部分，以保证推理时正确识别角色。答案：词汇表与tokenizer.json23.将float32模型权重转换为bfloat16后，模型大小减半，但动态范围与________相同。答案：float32解析：bfloat16指数位8位，与fp32一致，动态范围相同；精度降低。24.在知识蒸馏中，若教师模型输出概率为q，学生为p，温度τ=4，则软标签损失为________。答案：τ²·KL(p_τ‖q_τ)25.使用DeepspeedMiCS加速训练时，通信压缩算法采用________，可将梯度通信量压缩至原来的1/2。答案：PowerSGD四、判断题（每题1分，共10分；正确打“√”，错误打“×”）26.ELECTRA的生成器与判别器共享所有参数。答案：×解析：仅embedding共享；生成器与判别器参数独立。27.在BeamSearch中，beam宽度越大，生成结果多样性越高。答案：×解析：beam宽增大倾向于搜索高概率共性路径，多样性反而下降。28.使用ReLU激活的Transformer在梯度回传时比GELU更易出现神经元死亡。答案：√29.在LoRA微调时，将秩r设为0等价于冻结原模型。答案：√解析：r=0时低秩矩阵退化为0，无更新。30.对比学习损失InfoNCE在batchsize增大时，梯度方差一定减小。答案：×解析：负样本增多可降低方差，但温度τ固定时，极端大batch可能因梯度冲突导致方差回升。31.将RMSNorm替换LayerNorm可略微降低推理延迟，因为省去了均值计算。答案：√32.在中文文本中，全角标点与半角标点语义等价，可直接映射到同一token。答案：×解析：模型分词后可能不同，直接映射会引入歧义。33.使用8bit量化时，outlier通道若直接裁剪为±127，会显著降低生成质量。答案：√34.在指令数据集中，若每条样本均包含“答案长度≤256token”的约束，可显著缓解RLHF阶段的rewardhacking。答案：×解析：长度约束与hacking无直接因果，需结合KL正则。35.将Adam优化器β2从0.999降至0.95，可略微提升大模型预训练后期稳定性。答案：√解析：降低β2使二阶矩更新更快，适应后期梯度变小场景。五、简答题（每题8分，共24分）36.描述如何在不修改模型结构的前提下，仅通过数据侧方法提升中文拼写纠错模型的召回率，并给出实验验证方案。答案与解析：1)构造伪纠错预训练数据：利用OCR引擎对3500万干净中文维基句加噪声（同音、形近、删字、加字），生成“脏净”平行对。2)动态样本加权：训练时若模型对某脏句预测完全正确，则降低其采样权重，聚焦难例。3)迭代回注：用初版模型在1亿网页语料上预测高置信纠错句，经规则过滤后回炉训练。实验：基线F1=68.2，召回62.1；加入伪数据后召回升至71.4，F1=73.8；再经回注召回74.6，F1=75.9，验证有效。37.解释为何在超长文本（>8ktokens）场景下，FlashAttention仍比标准Attention节省显存，并给出复杂度对比。答案与解析：标准Attention需物化n×n注意力矩阵，显存O(n²)；FlashAttention采用分块softmax与在线归一化，将大矩阵拆为SRAM可放下的块，每块计算完即写回输出，无需存储中间S、P矩阵，显存降为O(n)。复杂度仍为O(n²)FLOPs，但显存瓶颈解除，故可处理超长序列。38.对比“继续预训练+指令微调”与“直接指令微调”在领域大模型落地时的成本与效果差异，给出量化数据。答案与解析：以法律领域40万条指令数据为例：A)直接指令微调：在LLaMA7B上训练3epoch，耗时8h，GPU×8A100，最终法律选择题acc=58.3%。B)先继续预训练200Btoken法律语料，再指令微调：预训练40h，微调同8h，acc=71.2%。成本：A≈64GPU·h，B≈384GPU·h；效果提升+12.9acc，ROI需结合业务阈值权衡。六、编程与计算题（共31分）39.（10分）手写PyTorch实现带相对位置偏置的MultiHeadAttention，要求：输入：Q,K,V∈ℝ^{b×n×d}，偏置B∈ℝ^{n×n}输出：O∈ℝ^{b×n×d}禁止调用torch.nn.MultiheadAttention。答案：```pythonimporttorch,mathdefrel_multi_head_attn(Q,K,V,B,h):b,n,d=Q.shaped_h=d//hQ=Q.view(b,n,h,d_h).transpose(1,2)(b,h,n,d_h)K=K.view(b,n,h,d_h).transpose(1,2)V=V.view(b,n,h,d_h).transpose(1,2)scores=torch.matmul(Q,K.transpose(2,1))/math.sqrt(d_h)(b,h,n,n)scores=scores+B.unsqueeze(0)broadcastattn=torch.softmax(scores,dim=1)O=torch.matmul(attn,V)(b,h,n,d_h)O=O.transpose(1,2).contiguous().view(b,n,d)returnO```解析：手动分头、缩放点积、加偏置、softmax、加权求和，再合并头。40.（10分）给定一个batch对数its=(logits_pos,logits_neg)，其中logits_pos∈ℝ^B为positive得分，logits_neg∈ℝ^{B×K}为K负样本得分，请用一行代码实现InfoNCEloss（温度τ=0.05），并计算当B=2,K=4时的数值示例。答案：```pythonloss=torch.log(torch.softmax(torch.cat([logits_pos[:,None],logits_neg],dim=1)/0.05,dim=1)[:,0]).mean()```示例：logits_pos=[1.2,0.8],logits_neg=[[0.9,0.5,0.3,0.1],[0.7,0.6,0.2,0.0]]计算得loss≈0.61541.（11分）假设需将7B参数模型权重按通道量化到INT4（groupsize=64），请计算