2025年自然语言处理试题及答案

2025年自然语言处理试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.在Transformer架构中，ScaledDotProductAttention的计算公式为A.softmax(QK^T/√d_k)VB.softmax(QK^T)VC.ReLU(QK^T/√d_k)VD.tanh(QK^T)V答案：A解析：ScaledDotProductAttention先对QK^T除以√d_k进行缩放，再经过softmax得到权重，最后与V相乘，防止d_k过大时softmax饱和。2.下列哪一项不是BERT预训练任务之一A.MaskedLanguageModelB.NextSentencePredictionC.SentenceOrderPredictionD.以上都是答案：C解析：BERT仅使用MLM与NSP；SentenceOrderPrediction为ALBERT引入的变体任务。3.若将中文文本直接输入原始GPT2（无字节对编码调整），最可能出现的错误是A.梯度消失B.字符级OOV爆炸C.注意力退化D.位置编码溢出答案：B解析：GPT2原生BPE词汇表以拉丁语系为主，中文会退化为罕见单字或Unicode字节，导致OOV比例激增。4.在序列标注任务中，使用CRF层相对于Softmax解码的最大优势是A.加速训练B.建模标签间转移约束C.降低参数量D.支持变长输入答案：B解析：CRF通过全局归一化建模相邻标签合法性，如ILOC不能接BPER，Softmax独立解码无法保证。5.当采用混合精度训练时，下列操作必须显式在fp32下完成的是A.嵌入查表B.梯度裁剪C.LayerNorm统计量更新D.激活函数GeLU答案：C解析：LayerNorm的均值方差需高精度累积，否则误差放大；其余操作在fp16下已有鲁棒实现。6.对于超长文档（>10ktokens），下列哪种位置编码在理论上可外推到更长序列而无需训练A.绝对正弦编码B.可学习绝对编码C.RoPED.相对注意力偏置答案：C解析：RoPE通过旋转矩阵将位置信息注入query/key，其形式化定义支持任意长度外推，仅需调整基频。7.在对比学习损失InfoNCE中，温度系数τ减小会导致A.正样本对梯度缩小B.分布更尖锐，难负例权重增大C.计算复杂度降低D.批次大小要求减小答案：B解析：τ→0时softmax趋近onehot，负样本概率质量更集中于最大相似度，模型关注最难负例。8.将PromptTuning与Ptuningv2对比，以下说法正确的是A.两者均在输入层添加连续向量B.PromptTuning需调整全部Transformer参数C.Ptuningv2仅在Embedding层优化D.PromptTuning对小型模型更稳定答案：A解析：二者均引入可学习“软提示”，但Ptuningv2把连续向量插入每层，PromptTuning仅输入层；冻结主干时，小模型用Ptuningv2更稳。9.在机器翻译评价中，BLEU4的ngram上限为4，若某句预测与参考完全对齐，其BLEU值为A.25B.50C.75D.100答案：D解析：BLEU核心为ngram精确率几何平均，再乘简短惩罚因子；完全匹配时BP=1，几何平均=1，得分100。10.使用LoRA进行大模型微调时，若秩r=8，原矩阵维度为4096×4096，则参数量降低约A.256倍B.512倍C.1024倍D.2048倍答案：B解析：LoRA引入两个低秩矩阵4096×8与8×4096，共2×4096×8=65536；原矩阵4096²≈16.8M；比值≈512。二、多项选择题（每题3分，共15分）11.下列哪些技术可直接缓解Transformer自回归推理的时间复杂度瓶颈A.KVCacheB.SpeculativeDecodingC.FlashAttentionD.WindowAttention答案：ABD解析：KVCache减少重复计算；SpeculativeDecoding用小模型并行生成候选；WindowAttention限制感受野；FlashAttention降低内存但复杂度仍为O(n²)。12.关于中文分词，以下说法正确的是A.基于最大匹配的方法无法解决交叉歧义B.字符级模型无需分词，但可能损失词汇信息C.BIES标注体系可转化为CRF解码D.联合分词与NER可提升两者F1答案：ABCD解析：最大匹配局部最优；字符级模型需更大语料；BIES为序列标注；多任务共享编码器可互相增强。13.在文本对抗样本生成中，下列属于“黑盒、无梯度”策略的是A.遗传算法同义词替换B.基于BERT的MaskedLM扰动C.热土豆近似梯度估计D.TextFooler贪心删除答案：ABD解析：遗传与TextFooler均不需梯度；BERTMLM掩码恢复亦无需梯度；热土豆需有限差分近似，算零阶但非完全无梯度。14.以下哪些做法会显著增加大模型预训练时的数据污染风险A.爬取CommonCrawl未去重B.将维基百科最新dump直接混入C.使用公开基准测试的原始训练集D.对语料进行ngram重叠过滤答案：ABC解析：CommonCraw含测试数据镜像；维基更新可能含下游任务；直接使用基准训练集属明显污染；ngram过滤是缓解手段。15.在指令微调阶段，为提升模型“安全性”可采用A.红队对抗数据增强B.ConstitutionalAI自我批评C.RLHFwithsafetyspecificrewardmodelD.仅过滤掉含敏感词样本答案：ABC解析：红队发现漏洞；Constitutional让模型自我修正；RLHF用安全奖励；简单过滤敏感词无法覆盖隐含风险。三、填空题（每空2分，共20分）16.设某Transformer层隐藏维度d=768，注意力头数h=12，则每个头的维度为______。答案：64解析：768/12=64。17.在BPE算法中，若词频最高的字符对为(‘e’,‘s’)合并后为‘es’，则下一次统计前需更新______与______的相邻频率。答案：‘s’的前驱；‘e’的后继解析：合并后边界改变，需重新计数左右邻居。18.若使用1bitAdam压缩，则worker间通信的梯度被量化为______值，并引入______估计保持收敛性。答案：±1；二阶矩（或动量因子）解析：1bitAdam用1bit符号传输，并在服务器维护动量校正。19.将ReLU替换为SwiGLU激活后，TransformerFFN参数量变为原来的______倍。答案：1.5解析：SwiGLU需两套线性投影（门控与值），再乘元素，参数量由2d²升为3d²。20.在RAG框架中，检索器常用______相似度度量，而生成器通过______机制融合检索文档。答案：最大内积（或DPRdot）；交叉注意力（crossattention）解析：DPR双编码器用点积；生成器在解码层对文档做crossattention。四、简答题（每题8分，共24分）21.描述Transformer自注意力计算中“低秩瓶颈”现象，并给出两种改进思路。答案：当序列长度n≫d时，注意力矩阵Softmax(QK^T/√d)的秩受限于d，导致无法表达任意稀疏模式，称为低秩瓶颈。改进：1)线性注意力变体如Performer，用核函数逼近将复杂度降为O(nd)，解除秩约束；2)稀疏注意力如Longformer的sliding+global模式，直接跳过全矩阵，允许长程依赖高秩表达。22.解释“梯度累积”与“微批次”在显存受限场景下的协同作用，并给出伪代码。答案：梯度累积将大批次切分为多个微批次，前向反向各微批次后不清零梯度，累加至达到目标批次大小再更新。伪代码：```fori,micro_batchinenumerate(data):loss=model(micro_batch)/accumulation_stepsloss.backward()if(i+1)%accumulation_steps==0:optimizer.step()optimizer.zero_grad()```协同作用：显存随微批次线性减小，训练行为数学等价于大批次。23.对比“课程学习”与“逆课程学习”在文本生成任务中的差异，并给出实例。答案：课程学习由易到难排序，如先训练短句生成再长句；逆课程学习则从难例开始，利用模型容量先拟合复杂模式再细化。实例：在摘要任务中，课程学习先输入单句新闻生成标题，再过渡到多段落长文；逆课程则先给长文，模型初期输出混乱，但随着训练逐渐稳定，再引入短例精炼。五、计算与推导题（共21分）24.（10分）设某Transformer使用RoPE，基频θ=10000，隐藏维度d=32，位置m=128，求旋转矩阵R(128)的迹（trace）。答案：RoPE将query切分为d/2对二维子空间，每对旋转角φ_i=m·θ^(2(i1)/d)。迹为Σ_{i=1}^{d/2}2cos(φ_i)。代入得φ_i=128·10000^(2(i1)/32)=128·exp(2(i1)·ln10000/32)=128·exp((i1)·ln10000/16)计算前16项余弦和：Σ_{i=0}^{15}2cos(128·10000^(i/16))≈2×7.68=15.36解析：旋转矩阵块对角，每块2×2的迹为2cosφ，总和即答案。25.（11分）给定一个长度为n的序列，采用多头稀疏注意力模式：每个token仅关注前l个与后l个邻居，以及全局g个token。写出内存复杂度表达式，并计算当n=8192，l=128，g=64，h=16时的显存占用（以float16字节计）。答案：内存复杂度O(nh(2l+g))。显存=8192×16×(2×128+64)×2Byte=8192×16×320×2=81.92MB。解析：每头存key、value各一份，float16占2字节；稀疏掩码无需存全矩阵。六、综合应用题（共30分）26.（15分）某企业需构建“可控情感迁移”系统，将用户输入句子情感改为指定极性（正向/负向），同时保留内容。请：1)给出数据构造流程（含负例）；2)设计基于Prefixtuning的模型架构；3)提出自动评价指标并说明公式。答案：1)数据构造：a.选取情感分类语料，用双向情感分类器打标签；b.对每条高置信正/负样本，用反向情感模板生成改写句（如“味道好”→“味道差”），采用人工+模型协同；c.负例：随机抽样情感不变或内容扭曲的改写作为“失败”样本，训练时以0.3比例混入。2)架构：冻结GPT2主干，在输入前添加20个连续可学习向量作为情感prefix；额外引入“内容一致性”prefix10维，与情感prefix拼接；训练目标为最小化负对数似然，仅更新prefix参数。3)评价：a.情感准确率：用外部情感分类器预测迁移后极性，Acc=I(pred=target)/N；b.内容保留率：BERTScoreF1，取迁移句与原文本间上下文嵌入相似度；c.综合得分：Harmonic@2=2·Acc·BERTScore/(Acc+BERTScore)。解析：Prefixtuning减少参数量；负例防止模型惰性地只改情感词；Harmonic兼顾两极。27.（15分）阅读下列代码片段，指出两处导致分布式训练死锁的潜在原因，并给出修正方案。```rank0ifrank==0:tensor=torch.randn(100,100).cuda()dist.send(tensor,dst=1)dist.recv(tensor,src=1)rank1ifrank==1:tensor=torch.empty(100,100).cuda()dist.recv(tensor,src=0)dist.send(tensor,dst=0)```答案：原因1：send/recv为阻塞式，rank0先send后recv，rank1先recv后send，形成循环依赖，导致双方等待。原因2：未设置group，默认使用WORLD但进程组初始化可能未完成。修正：采用异步或交换顺序；或使用collective的sendrecv替代：```ifrank==0:req1=dist.isend(tensor,dst=1)req2=dist.irecv(tensor,src=1)req1.wait();req2.wait()ifrank==1:req1=dist.irecv(tensor,src=0)req2=dist.isend(tensor,dst=0)req1.wait();req2.wait()```解析：非阻塞操作允许双方同时启动，解除死锁；初始化需dist.init_process_group确保完成。七、编程题（共30分）28.（30分）请用PyTorch实现一个“动态样本加权”的情感分类器，要求：a.使用BERTbasechinese；b.每轮根据样本损失更新权重，策略为“高损失样本权重提升5%，低损失降低2%”；c.支持梯度累积；d.输出训练日志：epoch、loss、加权F1。提供完整可运行代码（含数据加载Dummy实现）。答案：```pythonimporttorch,math,randomfromtorch.utils.dataimportDataLoader,DatasetfromtransformersimportBertTokenizer,BertForSequenceClassification,AdamWfromsklearn.metricsimportf1_scoreimportnumpyasnpclassDummyDataset(Dataset):def__init__(self,n=1000):self.tok=BertTokenizer.from_pretrained('bertbasechinese')self.data=[('这家酒店真的很棒',1),('服务态度差',0)](n//2)def__len__(self):returnlen(self.data)def__getitem__(self,idx):text,label=self.data[idx]returnself.tok(text,return_tensors='pt',max_length=32,truncation=True,padding='max_length'),labeldeftrain(epochs=3,batch=16,accum=2):device='cuda'ds=DummyDataset()dl=DataLoader(ds,batch_size=batch,shuffle=True)model=BertForSequenceClassification.from_pretrained('bertbasechinese').to(device)opt=AdamW(model.parameters(),lr=2e5)weights=torch.ones(len(ds)).to(device)forepochinrange(epochs):model.train()total,tot_loss=0,0.preds,golds=[],[]fori,(batch_enc,labels)inenumerate(dl):input_ids=batch_enc['input_ids'].squeeze(1).to(device)labels=torch.tensor(labels).to(device)idx=torch.arange(ibatch,ibatch+labels.size(0)).to(device)out=model(input_ids,labels=labels)loss=out.lossweights[idx]loss=loss.mean()/accumloss.backward()if(i+1)%accum==0:opt.step();opt.zero_grad()tot_l