2025年自然语言处理技术培训模拟试题及答案

2025年自然语言处理技术培训模拟试题及答案一、单项选择（每题2分，共20分）1.在Transformer架构中，用于将输入序列中任意两个位置直接关联的核心组件是A.卷积核B.自注意力机制C.池化层D.循环单元答案：B解析：自注意力通过QueryKeyValue计算实现任意位置间的直接交互，卷积与池化仅局部关联，循环单元需顺序传递信息。2.当使用BERTbase进行中文命名实体识别时，若标签体系采用BIO，则“北京市”一词在分字后最多需要几个标签？A.2B.3C.4D.5答案：C解析：“北/BLOC京/ILOC市/ILOC”共3字，需3标签；若考虑[CLS]、[SEP]特殊标记，但标签仅针对实质token，故仍为3。3.在训练GPT3时，OpenAI采用的主要分布式策略是A.数据并行+张量并行+流水线并行B.仅数据并行C.模型并行+梯度累积D.单机多卡NCCL答案：A解析：175B参数远超单卡，需三维并行：数据并行切分batch，张量并行切分矩阵乘，流水线并行切分层。4.下列哪项技术最直接缓解Seq2Seq模型曝光偏差（exposurebias）？A.LabelSmoothingB.BeamSearchC.ScheduledSamplingD.GradientClipping答案：C解析：ScheduledSampling在训练时以一定概率将模型上一时刻预测作为下一时刻输入，缩小训练与推断差距。5.使用ALBERT替代BERT时，为保持层间参数共享，下列哪一层不参与共享？A.前馈网络B.注意力矩阵C.LayerNorm参数D.词嵌入矩阵答案：C解析：ALBERT仅共享Attention与FFN权重，LayerNorm的增益与偏置保持独立，以稳定各层分布。6.在中文文本纠错任务中，将“因该”纠正为“应该”属于A.语法错误B.拼写错误C.语义错误D.搭配错误答案：B解析：拼音相同或相近导致的形近/音近替换归为拼写（spelling）错误。7.若将RoBERTalarge用于句子对分类，最大序列长度设为256，batch=8，fp16精度，显存占用最接近A.3GBB.6GBC.11GBD.22GB答案：C解析：RoBERTalarge355M参数，激活值占主要，以字节/激活≈2Byte计，≈8×256×1024×24×2≈1.0GB，加上参数、梯度、优化器状态，总约11GB。8.在FewRel2.0基准中，评估模型在“新关系类”上性能的任务设定称为A.有监督学习B.迁移学习C.元学习/小样本学习D.多任务学习答案：C解析：FewRel2.0官方提供5way1shot等NwayKshot设定，典型小样本（metalearning）场景。9.使用BPE分词时，若词表已固定，下列哪种操作不会引入OOV？A.在句子中插入一个emojiB.将数字“2025”写成“②0②5”C.全角转半角D.将“COVID”写成“COVID”答案：C答案：全半角映射属于字符级归一化，不改变子词片段，故不会新增OOV。10.在T5模型中，用于区分不同下游任务的标识符是A.[CLS]B.<extra_id_0>C.taskspecificprefixD.decoder_start_token答案：C解析：T5采用文本到文本统一框架，通过在输入前添加“translateEnglishtoGerman:”等前缀区分任务，无需额外分类符。二、多项选择（每题3分，共15分；多选少选均不得分）11.下列哪些方法可直接提升Transformer长文本外推能力？A.LinearAttentionB.RotaryPositionEmbedding（RoPE）C.Performer随机特征映射D.ReZero残差初始化答案：A、B、C解析：RoPE通过旋转矩阵保留相对位置信息，利于长度外推；LinearAttention与Performer降低O(n²)复杂度；ReZero仅加速收敛，不直接扩展长度。12.关于对比学习损失InfoNCE，以下说法正确的是A.温度系数τ越小，对困难负例关注越高B.与交叉熵等价，当负例数为1时C.可视为最大化正例互信息下界D.在SimCSE中，同一句子经两次dropout作为正例对答案：A、C、D解析：τ→0分布更尖锐，聚焦难例；负例为1时InfoNCE退化为二分类，但形式不等价交叉熵；SimCSE采用dropout作为最小数据增广。13.在构建中文医疗问答系统时，以下哪些资源属于结构化知识？A.SNOMEDCT中文子集B.百度百科网页文本C.中国药典XML版D.医学教科书PDF答案：A、C解析：SNOMED与药典XML具有预定义schema，属结构化；百科与教科书为自由文本。14.使用DeepSpeedZeRO3训练百亿模型时，下列哪些组件被切分到所有GPU？A.优化器状态B.梯度C.模型参数D.激活检查点答案：A、B、C解析：ZeRO3将参数、梯度、优化器状态均按层切分；激活检查点仍按batch维度按需重建。15.在文本风格迁移任务中，评估“内容保留”可采用A.BLEUB.BERTScoreC.人工属性准确率D.困惑度PPL答案：A、B解析：BLEU/BERTScore衡量与原文ngram或语义相似度，反映内容保留；属性准确率衡量风格控制；PPL衡量流畅度。三、判断题（每题1分，共10分；正确打“√”，错误打“×”）16.ELECTRA采用生成器判别器框架，其生成器与判别器共享相同词汇表。答案：√解析：生成器与判别器均使用相同词嵌入矩阵，确保token空间一致。17.在使用F1score评估序列标注时，宏平均比微平均更易受稀有标签影响。答案：√解析：宏平均先计算各标签F1再平均，稀有标签权重与高频相同，故波动更大。18.将ReLU替换为GELU一定会提升Transformer在GLUE上的平均分数。答案：×解析：GELU在多数任务上略优，但非绝对，部分任务可能下降。19.对于中文预训练，全词掩码（WWM）性能一定优于随机子词掩码。答案：×解析：WWM在分词准确前提下有效，若分词错误则掩码边界错误，反而损害性能。20.使用混合精度训练时，损失缩放（lossscaling）是为了防止梯度下溢。答案：√解析：fp16动态范围小，乘以较大系数可避免梯度过小变0。21.在DPR（DensePassageRetrieval）中，问题编码器与段落编码器必须共享参数。答案：×解析：DPR使用双塔结构，两套编码器参数独立，仅最后点积交互。22.对于对话系统，使用重复惩罚（repetitionpenalty）可降低“车轱辘话”现象。答案：√解析：对已生成token降低概率，有效抑制循环输出。23.在LoRA微调中，秩r越大，可训练参数量越少。答案：×解析：秩r越大，低秩矩阵尺寸增大，参数量增加。24.使用对抗训练（FGM）时，扰动仅施加于词嵌入层。答案：√解析：FGM在嵌入空间添加范数约束扰动，不影响上层参数。25.对于多语种模型，增加语种embedding比使用语种token更节省显存。答案：×解析：语种embedding需额外维度，而token仅需增加一个离散符号，显存占用更小。四、填空题（每空2分，共20分）26.在Transformer中，若隐藏维度d=1024，注意力头数h=16，则每个头的维度为________。答案：64解析：1024÷16=64。27.使用BPE训练词表时，若语料出现“机器学机器学习学习”，合并频次最高的字符对是________。答案：“机”+“器”解析：共现3次（机器学、机器、机器），其余组合最多2次。28.在SimCSE无监督版本中，同一句子经BERT编码后，使用________作为正例对。答案：dropoutmask不同的两次输出解析：无需人工正例，靠模型内部随机dropout产生差异。29.若要将GPT的词汇表从50257扩展到50357，嵌入层需新增________个浮点参数（维度768，fp32）。答案：76800解析：100×768×4字节=307200字节，但题目仅问参数个数，故100×768=76800。30.在Rdrop正则化中，两次前向的KL散度损失系数通常设为________。答案：α=1或5（论文常用）解析：原论文给出α∈[1,5]，填1即可得分。31.使用FAISSIndexFlatIP进行内积检索时，需提前将向量做________归一化。答案：L2解析：InnerProduct等价于余弦相似度当且仅当向量已L2归一化。32.在中文分词任务中，使用CRF层的主要作用是建模________依赖。答案：标签转移解析：CRF学习相邻标签合法性，如BLOC后不能接IPER。33.若学习率调度为线性warmup10%步数后逆平方根衰减，则第1万步（总10万步）的lr与峰值lr之比为________。答案：0.316解析：逆平方根decay系数=(max_step/warmup_step)^(0.5)=10^(0.5)≈0.316。34.在PyTorch中，使用自动混合精度时，需将损失回传包裹在________上下文管理器内。答案：GradScaler().scale(loss)解析：scale后反向，避免梯度下溢。35.对于对话情感识别，使用SpeakerEmbedding区分说话人，其维度通常设为________（给出常见值即可）。答案：128解析：经验值128，兼顾表达力与参数量。五、简答题（每题8分，共24分）36.描述Transformer解码器中“自回归掩码”的实现方式及其数学表达，并说明为何训练阶段可并行计算。答案：实现：构造上三角为−∞、下三角为0的注意力logits掩码矩阵M，维度(n×n)，M_ij=−∞当i<j。数学表达：Softmax(QK^T/√d+M)V，其中M为因果掩码。并行原因：训练时目标序列整体已知，可通过一次前向同时计算所有位置输出；推断时仅逐步生成。掩码确保位置i无法窥见未来token，保持自回归特性。37.对比ELECTRA与BERT的预训练目标，分析ELECTRA在计算效率上的优势，并给出实验结论。答案：BERT采用MLM，仅掩码15%token，梯度稀疏；ELECTRA使用替换token检测（RTD），所有输入token均参与判别，信号更稠密。计算效率：同等FLOPs下，ELECTRA在GLUE平均得分高3–5个百分点；或在相同性能下，ELECTRA仅需1/4预训练步数。实验结论：ELECTRAbase在GLUEdev上达到89.1，BERTbase为86.7，训练时间减半。38.解释“梯度累积”与“微批次”的关系，并给出在显存受限场景下，将全局batch=2048、微批次=16、GPU=8时的累积步数计算公式与结果。答案：关系：梯度累积将大batch拆成多个小微批次前向，梯度求平均后再更新，模拟大batch效果。公式：累积步数S=全局batch/(微批次×GPU)=2048/(16×8)=16。结果：每步在单卡上处理16样本，累积16步后统一更新，等效batch=2048。六、计算与推导（共21分）39.（10分）给定注意力权重矩阵A（已softmax，n×n），值矩阵V（n×d），证明加权平均后输出O的复杂度为O(n²d)，并推导当采用Linformer将维度投影至k时的新复杂度。答案：原复杂度：O=AV，矩阵乘(n×n)·(n×d)需n²d次乘加，故O(n²d)。Linformer：引入投影矩阵E、F(n×k)，将A压缩至(n×k)得Ã=AEF，再计算Ã(EV)，复杂度O(nk·n+nk·d)=O(nk(n+d))；当k≪n，降为线性。40.（11分）假设使用LoRA微调GPT2medium（345M），在注意力层(Q,V)插入低秩适配，秩r=16，隐藏维度d=1024，层数L=24，求可训练参数量，并对比全量微调节省比例。答案：每层Q、V各引入r×d+d×r=2rd=2×16×1024=32768参数。总层24，可训练=24×32768=786432。全量微调参数量≈345M，节省比例=1−0.786/345≈99.77%。七、综合应用（共40分）41.（20分）阅读下列场景并作答：某企业需构建“2025智能客服”系统，要求：①支持粤语、四川方言语音输入，实时转文字；②识别用户情绪（愤怒、焦虑、满意）；③针对“物流查询”意图，需结合外部API返回快递轨迹；④回答生成需带“安抚话术”风格。请给出端到端技术方案，包括：a)语音前端与文本归一化策略；b)情绪识别模型结构及迁移学习方案；c)意图与槽位联合模型训练数据构造；d)风格化回复生成损失设计；e)线上推理时延≤600ms的优化手段。答案：a)前端采用Wav2Vec2.0largeCN自监督模型，微调粤语+川渝方言各50h数据；文本归一化用OpenCC完成繁简转换，音译口语词表“唔该→谢谢，咋子→怎么”。b)结构：冻结BERTbase前8层，后4层与双向LSTM拼接，输出情绪3分类；迁移：先在开源Weibo情感语料微调，再用公司客服5万标注情绪样本继续训练，学习率3e5→1e6逐层递减。c)数据：从日志抽取100万句，用规则+远程监督打意图，物流类占18%；槽位采用BIO标注“快递单号、手机号、地址”，使用主动学习，优先标注高置信错误样本。d)生成：基于T5small，在标准回复后附加“安抚风格”前缀“<安抚>”，训练时采用风格判别器+风格语言模型双损失：L=L_NLL+λL_disc，λ=0.5；判别器为CNN二分类，确保生成文本被判定为“安抚”概率>0.8。e)时延优化：①模型蒸馏至6层TinyBERT，参数量1/5；②使用ONN