2025自然语言处理工程师校招题库及答案

2025自然语言处理工程师校招题库及答案一、语言模型与文本生成1.（单选）在GPT3175B参数模型中，若采用bfloat16精度，仅存储参数就需要约多少GB显存？A.175GB B.350GB C.700GB D.1400GB答案：B解析：bfloat16占2字节，175×10^9×2Byte≈350GB。2.（单选）下列哪种解码方法在相同温度下最可能产生“重复片段”？A.topk=50 B.topp=0.9 C.greedy D.typical=0.95答案：C解析：greedy每步选最高概率token，易落入局部循环。3.（填空）Transformer解码器在训练阶段使用______掩码，防止位置i的表示看到位置>i的信息。答案：因果（causal）或下三角（lowertriangular）4.（简答）描述“对比搜索”（ContrastiveSearch）的核心思想并给出其打分函数。答案：对比搜索在每一步选择既具有较高条件概率又与已生成内容语义差异大的token，打分函数：score(v)=α·logp(v|x_<t)−(1−α)·max_{x_j∈x_<t}sim(h_v,h_{x_j})其中α∈[0,1]平衡概率与相似度，sim为余弦相似度。5.（计算）给定上下文“北京故宫”，模型输出词表{“的”:0.3,“是”:0.2,“建筑”:0.15,…}，若topk=2，温度τ=0.5，求采样到“建筑”的概率。答案：先对topk=2重新归一化：“的”0.3，“是”0.2，归一化后0.6,0.4；温度缩放后exp(log0.6/0.5)=0.36，exp(log0.4/0.5)=0.16，再归一化得0.692,0.308；“建筑”不在topk，概率=0。6.（编程）用PyTorch实现一个带重复惩罚（penalty=1.2）的贪心生成函数，输入为已编码上下文input_ids，模型，最大长度max_len。答案：```pythondefgenerate_with_repeat_penalty(model,input_ids,max_len,penalty=1.2):for_inrange(max_len):logits=model(input_ids).logits[:,1,:]fortoken_idinset(input_ids[0].tolist()):logits[0,token_id]/=penaltynext_id=logits.argmax(dim=1,keepdim=True)input_ids=torch.cat([input_ids,next_id],dim=1)returninput_ids```7.（多选）关于BeamSearch，以下说法正确的是：A.beam宽度越大，BLEU一定越高 B.可通过长度归一化缓解短句偏好 C.每个时间步保留beam_width条路径 D.需要维护一个大小为beam_width的优先队列答案：BCD8.（判断）在Transformer中，共享输入与输出嵌入矩阵会显著降低模型容量，因此GPT系列均未采用共享。答案：错误，GPT1/2/3均共享。9.（综合）给定一个4层GPT模型，隐维度768，词汇量50257，计算总参数量（不含bias）。答案：嵌入：50257×768×2（输入+输出共享算一次）Transformer层：4×(768×768×4+768×4×768+768×2×4)=4×(2.36M+2.36M+6.1k)≈18.9M总参数量≈50257×768+18.9M≈56.6M。10.（开放）如何在不增加参数的前提下，把12层BERT压缩为6层并保持90%下游精度？请给出两种方法并比较。答案：1.层蒸馏（LayerwiseDistillation）：每两层选一层作为教师，使用隐状态与注意力分布蒸馏；2.动态分层丢弃（LayerDrop）：训练时随机丢弃一半层，推理时固定保留6层，再微调。实验显示方法1在NER上保留92%F1，方法1+2联合可达94%，但训练成本翻倍。二、预训练与微调策略11.（单选）在RoBERTa中，移除了“下一句预测”任务，主要因为：A.降低显存 B.提升MLM难度 C.对下游任务无益 D.加速收敛答案：C12.（填空）ELECTRA的生成器与判别器参数量比例通常设为______。答案：1:413.（简答）解释“梯度离散”（GradientDiscretization）现象，并给出其在量化微调中的影响。答案：当权重被量化为低比特时，梯度需经STE（StraightThroughEstimator）回传，导致梯度与真实导数不匹配，称为梯度离散；它使模型陷入尖锐极小值，微调阶段需降低学习率并用更平滑的优化器（如AdamW+warmup）。14.（计算）假设用LoRA把attentionqkv投影从768→768分解为r=16的低秩矩阵，计算节省的参数量。答案：原参数量3×768×768=1.77M；LoRA为3×(768×16+16×768)=73.7k，节省≈95.8%。15.（多选）以下属于“参数高效微调”方法的是：A.AdaLoRA B.BitFit C.PromptTuning D.RecAdam答案：ABC16.（编程）实现AdaLoRA的秩自适应更新伪代码，要求含重要性评分sij。答案：```pythonfor(i,j)inactive_params:sij=|grad_ijW_ij|ifsij<tauandrank_ij>1:rank_ij=1merge_to_low_rank(W,i,j)```17.（判断）在T5中，所有下游任务均被转换为“TexttoText”形式，因此无需额外添加分类头。答案：正确18.（综合）给定8张A10080GB，欲全参数微调176BBLOOM，ZeRO3+bf16，估算最少需要多少张卡？答案：参数350GB，梯度350GB，优化器状态（Adam）700GB，共1.4TB；单卡80GB，需1.4TB/80GB≈18，考虑激活与并行开销，最少需20张。19.（开放）如何仅用1%标注数据在中文NER任务上超越全量微调BERT？给出完整方案。答案：1.领域自适应预训练：用未标注领域语料继续MLM100k步；2.自训练：用高置信伪标签迭代3轮；3.对比学习：在标注数据上构建正例对（同实体边界），负例对（误标边界），batch内对比损失；4.最终微调：联合MLM+CRF，学习率2e5，早停。实验显示F1提升4.3%，超越全量微调。三、信息抽取与实体链接20.（单选）在CasRel框架中，主语抽取与关系抽取的级联方式属于：A.管道模型 B.联合模型 C.端到端 D.多任务答案：C21.（填空）BERT+CRF中，CRF层转移矩阵维度为______。答案：label_size×label_size22.（简答）解释“候选实体生成”阶段常用“先召回后排序”策略，并给出两种召回方法。答案：先召回：用别名表+ES倒排得到topk候选；再排序：用BERT实体编码与上下文做余弦相似度精排。召回方法：1.字符ngram倒排；2.音形码（Soundex）模糊匹配。23.（计算）给定句子“乔丹退役了”，候选实体{“迈克尔·乔丹”:Q41421,“约旦国家”:Q810},若实体先验0.8,0.2，上下文相似度0.9,0.3，求线性加权得分（α=0.6）。答案：score1=0.6×0.9+0.4×0.8=0.86score2=0.6×0.3+0.4×0.2=0.2624.（多选）以下属于“嵌套NER”解决方案的是：A.LayerwiseBiaffine B.CascadeCRF C.Spanbased D.Seq2Seq答案：ABCD25.（编程）用spaCy实现一个自定义组件，将“周杰伦”链接到维基百科实体Q4534，并给出代码。答案：```pythonimportspacyfromspacy.kbimportKnowledgeBasenlp=spacy.blank("zh")kb=KnowledgeBase(vocab=nlp.vocab,entity_vector_length=1)kb.add_entity(entity_id="Q4534",freq=3421,entity_vector=[1])kb.add_alias("周杰伦",["Q4534"],[0.99])entity_linker=nlp.add_pipe("entity_linker")entity_linker.set_kb(lambda:kb)doc=nlp("周杰伦唱歌")forentindoc.ents:print(ent,ent.kb_id_)```26.（判断）在DyGIE++中，实体、关系、事件三元组共用同一个跨度表示，因此必须采用统一标注体系。答案：正确27.（综合）设计一个“多模态实体链接”任务，输入为文本+商品图，输出淘宝商品ID，请给出模型架构与损失函数。答案：双塔：文本塔BERT，图像塔ResNet50→avgpool，融合塔Crossattention；损失：batch内InfoNCE+难例挖掘，温度τ=0.05。28.（开放）如何在不使用远程监督的情况下，构建中文医疗关系抽取数据集？给出三步法。答案：1.专家制定schema（疾病症状治疗）；2.用主动学习：模型初标+人工纠偏5轮；3.众包交叉验证，Krippendorffα>0.8入库，最终获1.2万句，F1提升6.7%。四、模型压缩与边缘部署29.（单选）将FP32BERTbase剪枝至70%稀疏且无损，最佳粒度是：A.向量级 B.通道级 C.层级 D.细粒度权重答案：B30.（填空）KnowledgeDistillation中，温度T→∞时，softmax分布趋近于______分布。答案：均匀31.（简答）解释“动态量化”与“静态量化”在推理阶段的差异。答案：动态量化在运行时统计激活范围，无需校准；静态量化需提前用校准集统计，推理时直接查表，延迟更低。32.（计算）给定矩阵W∈ℝ^{512×768}，用INT8量化，零点z=3，缩放s=0.02，求W[0,0]=6.08的量化值。答案：q=round(6.08/0.02)+3=30733.（多选）以下能用于“移动端GPU加速”的框架是：A.TensorRT B.MNN C.CoreML D.ONNXRuntimeMobile答案：BCD34.（编程）用torch.fx实现一个把BERT中所有线性层替换为INT8线性层的转换函数。答案：```pythonfromtorch.ao.quantizationimportQuantStub,DeQuantStubdefreplace_linear(gm):forninlist(gm.graph.nodes):ifn.op=="call_module"andisinstance(gm.get_submodule(n.target),torch.nn.Linear):withgm.graph.inserting_after(n):new_layer=torch.nn.quantized.dynamic.Linear(gm.get_submodule(n.target).in_features,gm.get_submodule(n.target).out_features)gm.add_submodule(n.target,new_layer)gm.recompile()returngm```35.（判断）在8bit量化中，采用逐token量化（pertoken）通常比逐通道量化（perchannel）对梯度更鲁棒。答案：正确36.（综合）给定一款手机NPU算力为4TOPS，峰值功耗2W，若INT8BERTbase每次推理需1.2GOPS，求理论最大QPS。答案：4000/1.2≈3333QPS，考虑利用率30%，实际≈1000QPS。37.（开放）如何在仅200MB内存的IoT设备上运行中文GPT2117M？给出三步方案。答案：1.块级动态召回：磁盘存权重，按需加载当前层；2.8bit量化+权重共享：把embedding与输出层共享；3.预测缓存：用SLRU缓存最近10步隐藏态，DRAM占用<180MB，速度降18%。五、多模态与前沿探索38.（单选）CLIP中图像与文本的嵌入维度为：A.256 B.512 C.768 D.1024答案：B39.（填空）BLIP2中冻结视觉编码器，仅训练______模块，实现高效对齐。答案：QFormer40.（简答）解释“指令跟随”在多模态大模型中的挑战，并给出缓解方案。答案：挑战：图文粒度不一致，指令歧义；方案：用InstructionawareAttention，在crossattention加入指令嵌入，训练时随机drop图文对提升鲁棒。41.（计算）若ViTB/16输入224×224，patch_size=16，则序列长度=______。答案：(224/16)^2+1=19742.（多选）以下属于“视频文本预训练”损失的是：A.VTC B.VTM C.MLM D.VMA答案：ABC43.（编程）用HuggingFace实现一个将图片+问题“图中猫的颜色？”输入BLIP2并返回答案的完整脚本。答案：```pythonfromtransformersimportBlip2Processor,Blip2ForConditionalGenerationimporttorch,requestsfromPILimportImageprocessor=Blip2Processor.from_pretrained("Salesforce/blip2flant5xl")model=Blip2ForConditionalGeneration.from_pretrained("Salesforce/blip2flant5xl",torch_dtype=torch.