2025年AI自然语言处理技术与应用培训模拟试题及答案

2025年AI自然语言处理技术与应用培训模拟试题及答案一、单项选择题（每题1分，共20分）1.在Transformer架构中，用于捕捉序列位置信息而不引入额外可学习参数的方法是A.绝对位置编码B.相对位置编码C.旋转位置编码（RoPE）D.可学习位置嵌入答案：C解析：RoPE通过旋转矩阵将相对位置信息直接注入注意力分数，无需新增参数，且长度外推性好。2.当使用LoRA对大模型进行参数高效微调时，若原始线性层权重为W∈ℝ^{d×k}，LoRA引入的低秩矩阵维度为r，则新增参数量占总参数量的比例为A.r/(d+k)B.2r/(d+k)C.r²/(dk)D.2r(d+k)/(dk)答案：B解析：LoRA只训练A∈ℝ^{r×k}与B∈ℝ^{d×r}，合计2r(d+k)参数，原参数量dk，故比例为2r/(d+k)。3.在RLHF阶段，PPO算法中优势估计Â_t采用GAE(λ)时，若λ=1，则Â_t等价于A.单步TD误差B.蒙特卡洛回报减基线C.多步TD误差D.价值函数残差答案：B解析：λ=1时GAE退化为完整回报与价值估计之差，即蒙特卡洛优势。4.以下哪种方法最适合在中文医疗NER任务中解决“嵌套实体”问题A.BIO标注+CRFB.指针网络（PointerNetwork）C.BiaffineParserD.TPLinker答案：D解析：TPLinker将实体首尾联合解码，可一次性处理嵌套与不嵌套实体，无需分层解码。5.在DiffusionModel用于文本生成时，为了将离散token映射到连续空间，通常采用A.VAE编码器B.GumbelSoftmaxC.Embedding插值D.StraightthroughEstimator答案：C解析：将token嵌入向量视为连续状态，再施加扩散过程，避免离散采样不可导问题。6.当使用FlashAttention2时，内存复杂度从O(n²)降至A.O(nlogn)B.O(n)C.O(n^{1.5})D.O(nk)答案：B解析：通过分块计算与重排，FlashAttention2将显存占用降至线性。7.在检索增强生成（RAG）中，若采用ColBERTv2作为检索器，其“延迟交互”指的是A.查询与文档在BERT底层提前交互B.查询与文档token向量先缓存，后计算MaxSimC.交互发生在重排序阶段D.交互发生在训练阶段答案：B解析：延迟交互即先独立编码，后计算细粒度相似度，兼顾效率与精度。8.当使用4bitGPTQ量化LLaMA65B时，若组大小为128，则额外存储的零点与缩放因子约占原模型体积的A.0.2%B.1.2%C.3.5%D.6.8%答案：B解析：每128权重共享一组零点与缩放，65B参数≈130GB，额外≈1.6GB，占比≈1.2%。9.在指令微调阶段，为了抑制模型“过度迎合”用户错误前提，最佳数据策略是A.增加拒绝采样样本B.引入对比式反事实指令C.提高KL惩罚系数D.降低学习率答案：B解析：对比式反事实指令让模型学习识别并纠正错误前提，减少幻觉。10.以下哪种评价指标对机器翻译“重复翻译”现象最敏感A.BLEUB.chrF++C.COMETD.YiSi答案：A解析：BLEU基于ngram精确率，重复片段会人为抬高分数。11.在稀疏注意力模式里，StreamingLLM之所以能处理无限长输入，核心技巧是A.滑动窗口+重计算B.保留初始token+局部窗口C.低秩近似D.哈希分桶答案：B解析：初始token保留全局信息，局部窗口捕捉近期上下文，兼顾效率与效果。12.当使用DPO（DirectPreferenceOptimization）时，其损失函数与BradleyTerry模型关系是A.对数似然B.交叉熵C.最大间隔D.KL散度答案：A解析：DPO直接优化偏好数据的对数似然，等价于BradleyTerry参数估计。13.在文本水印检测中，若采用Gumbelsoftmax重参数化嵌入水印，检测端需已知A.私钥随机种子B.原始文本C.模型参数D.温度系数答案：A解析：私钥种子用于复现采样分布，计算统计量检测水印。14.当使用FSDP+CPUOffload训练LLM时，以下哪项最可能成为瓶颈A.网络带宽B.PCIe带宽C.计算核心数D.内存容量答案：B解析：CPUOffload频繁在PCIe搬运激活，带宽不足导致延迟。15.在中文拼写纠错任务中，若采用“混淆集”扩展数据，混淆集主要来源于A.音近+形近+义近B.仅音近C.仅形近D.仅义近答案：A解析：中文错别字三类混淆均需覆盖，提升召回。16.当使用QLoRA时，为了降低量化误差，通常对哪部分权重保留16bitA.注意力输出投影B.LayerNormC.嵌入层D.线性层输入答案：C解析：嵌入层参数量小但对精度敏感，保留16bit可显著提升效果。17.在多模态LLM中，将视觉token与文本token拼接后，为防止视觉token被“淹没”，常采用A.视觉token加权B.视觉token单独层归一化C.视觉token降采样D.视觉token增加位置偏移答案：A解析：可学习视觉权重，平衡模态贡献。18.当使用Mamba架构时，其状态空间模型核心算子为A.卷积B.线性注意力C.选择性扫描D.门控MLP答案：C解析：选择性扫描机制实现线性复杂度长程依赖。19.在指令微调数据配比中，若“能力稀释”现象严重，应优先A.增加代码数据B.增加对话数据C.增加预训练数据D.增加高质量指令数据答案：D解析：高质量指令数据可缓解通用能力遗忘。20.当使用KNNLM增强解码时，KNN检索库通常存储A.token到logit映射B.(上下文,下一token)键值对C.注意力权重D.梯度信息答案：B解析：KNNLM通过检索历史上下文相似片段，插值下一token分布。二、多项选择题（每题2分，共20分）21.以下哪些技术可有效降低长文本推理时的KVcache显存占用A.多查询注意力（MQA）B.窗口KVcacheC.旋转位置编码D.分页Attention答案：A、B、D解析：MQA共享KV头，窗口与分页均裁剪缓存，RoPE不改变显存。22.在构建中文LLM预训练语料时，以下哪些过滤策略对去除“低质量”文本最有效A.困惑度过滤B.重复子串检测C.语言模型打分D.传统关键词黑名单答案：A、B、C解析：三者结合可去除乱码、重复、机器生成文本。23.以下哪些方法可用于评估大模型“知识时效性”A.时间敏感问答B.知识探测（KnowledgeProbing）C.反事实更新D.对抗攻击答案：A、B、C解析：对抗攻击评估鲁棒性，非时效性。24.当使用ConstitutionalAI时，宪法原则（ConstitutionalPrinciples）通常包括A.有用性B.无害性C.诚实性D.简洁性答案：A、B、C解析：简洁性非核心原则。25.以下哪些操作会导致QLoRA微调后的模型出现“量化误差累积”A.过低rankB.过高learningrateC.过低groupsizeD.未做嵌入层量化答案：A、B解析：rank过低表达能力不足，lr过高放大误差。26.在DiffusionLLM中，以下哪些技巧可加速采样A.DDIMB.DPMSolver++C.蒸馏D.重参数化答案：A、B、C解析：重参数化为训练技巧，非采样加速。27.以下哪些指标可用于衡量检索器“召回率”A.Recall@kB.RprecisionC.MRRD.MAP答案：A、B、D解析：MRR衡量排序，非纯召回。28.当使用Falcon模型时，其“多查询注意力”相对标准注意力改动包括A.所有头共享K、VB.仅共享VC.保持Q独立D.减少参数量答案：A、C、D解析：多查询即K、V共享，Q独立，减少显存。29.以下哪些方法可用于检测大模型“幻觉”A.不确定性估计B.一致性检查C.外部检索验证D.梯度裁剪答案：A、B、C解析：梯度裁剪为训练技巧。30.在RLHF中，若奖励模型过度优化，可能导致A.奖励黑客B.模式崩溃C.对齐税D.梯度消失答案：A、B、C解析：梯度消失为优化问题，非对齐问题。三、判断题（每题1分，共10分）31.使用RoPE后，Transformer在推理时可直接外推至任意长度而无需额外微调。答案：×解析：RoPE外推能力有限，极端长度仍需位置插值或微调。32.在GPTQ量化中，组大小越小，量化误差越低，但存储开销越高。答案：√解析：更小组共享更少权重，误差低，但缩放/零点增多。33.DPO训练需要显式奖励模型。答案：×解析：DPO直接利用偏好数据，无需单独奖励模型。34.Mamba架构的推理复杂度与序列长度呈线性关系。答案：√解析：选择性扫描算子线性复杂度。35.使用KNNLM时，检索库越大，生成效果一定越好。答案：×解析：噪声增多可能引入错误知识。36.ConstitutionalAI的selfcritique阶段使用与生成阶段相同的模型。答案：√解析：自批评即模型对自身输出进行修正。37.在稀疏注意力中，BigBird的随机注意力有助于捕捉长程依赖。答案：√解析：随机连接保证信息流动。38.使用FlashAttention时，dropout必须在attentionsoftmax之后进行。答案：×解析：FlashAttention将dropout融合到softmax掩码，顺序可调整。39.在指令微调中，增加“思维链”数据可提升模型推理能力，但可能降低遵循指令能力。答案：√解析：思维链风格与简短指令冲突，需平衡。40.使用FSDP时，设置`backward_prefetch=PRE`可减少峰值显存。答案：√解析：提前获取参数可避开峰值重叠。四、填空题（每空2分，共20分）41.在Transformer中，若隐藏维度d=4096，注意力头数h=32，则每个头的维度为______。答案：128解析：4096/32=128。42.使用LoRA时，若r=16，原始线性层权重为4096×4096，则新增参数量为______。答案：2×16×4096=131072解析：A∈ℝ^{16×4096}，B∈ℝ^{4096×16}。43.在RLHF中，PPO的clip参数通常设为______。答案：0.2解析：经验值0.2可稳定训练。44.若使用BFloat16训练，则每个参数占用______字节。答案：2解析：BFloat16为16位浮点。45.当使用GroupQueryAttention时，若原32头，分组数为4，则KV头数为______。答案：8解析：32/4=8。46.在DiffusionModel中，若噪声调度采用cosineschedule，则最大时间步T通常设为______。答案：1000解析：经验值1000。47.使用QLoRA时，4bit量化与16bit对比，理论显存减少约______倍。答案：4解析：16/4=4。48.在Falcon模型中，采用的激活函数为______。答案：GELU解析：Falcon使用GELU。49.当使用Mamba时，状态扩展因子通常设为______。答案：2解析：经验值2。50.在ConstitutionalAI中，selfcritique轮数通常设为______。答案：1~2解析：过多轮数增加成本且收益递减。五、简答题（每题10分，共30分）51.描述FlashAttention2如何通过分块策略将内存复杂度从O(n²)降至O(n)，并说明其与现代GPU内存层次的关系。答案：FlashAttention2将注意力计算分解为块级softmax，利用GPUSRAM作为工作缓存，避免实例化完整的n×n注意力矩阵。具体步骤：1)将Q、K、V按行块加载到SRAM；2)在SRAM内计算局部注意力分数、最大值、累加和，更新全局统计量；3)通过重缩放保持数值稳定性，最终输出O(n)写回HBM。现代GPU内存层次中，SRAM（共享内存）带宽高但容量小（<192KB/SM），HBM容量大但带宽低。FlashAttention2通过精确分块大小T_r、T_c，使SRAM能容纳所有中间变量，避免HBM读写，实现线性复杂度。52.解释DPO（DirectPreferenceOptimization）为何无需显式奖励模型，并给出其损失函数推导关键步骤。答案：DPO利用BradleyTerry模型直接优化策略，无需训练显式奖励函数。关键步骤：1)假设偏好概率满足p(y_w≻y_l|x)=σ(r(x,y_w)r(x,y_l))；2)由RLHF知最优策略π(y|x)∝π_ref(y|x)exp(r(x,y)/β)，反解得r(x,y)=βlog(π(y|x)/π_ref(y|x))+Z(x)；3)将r代入BradleyTerry，得p(y_w≻y_l|x)=σ(βlog(π_θ(y_w|x)/π_ref(y_w|x))βlog(π_θ(y_l|x)/π_ref(y_l|x)))；4)最大化对数似然即得DPO损失：L_DPO=E[logσ(βlog(π_θ(y_w|x)/π_ref(y_w|x))βlog(π_θ(y_l|x)/π_ref(y_l|x)))]。因此DPO直接利用偏好数据优化策略，无需显式奖励模型。53.说明在中文LLM预训练中，如何构建“高质量”语料，给出至少四种过滤策略及实现细节。答案：1)困惑度过滤：使用5gramKenLM计算句子ppl，剔除ppl>1000的句子，避免乱码与低流畅文本；2)重复子串检测：采用滚动哈希检测>10字符重复片段，若重复占比>60%则丢弃，去除模板化网页；3)语言模型打分：用小型中文BERT打分，取[CLS]置信度<0.5的段落丢弃，过滤机器生成文本；4)领域分类器：训练FastText分类器，保留教育、科技、文学等18类高价值域，丢弃广告、博彩；5)人工规则：过滤少于10字或多于2048字段落、含“点击购买”等商业关键词、含“ ”等HTML实体；6)去重：使用MinHashLSH对文档级去重，Jaccard>0.8视为重复，保留最早时间戳版本。通过六级过滤，可将原始6TB网页清洗至600GB高质量语料，提升预训练效率与效果。六、综合应用题（共30分）54.某团队需将LLaMA65B部署至8×A10080GB服务器，要求4bit权重+16bit激活，支持2048上下文，batch=1，使用QLoRA+FlashAttention2+FSDP+CPUOffload，请计算：(1)权重显存占用；(2)KVcache显存占用；(3)激活峰值显存；(4)是否满足80GB限制，并给出优化建议。答案：(1)权重：65B×0.5byte=32.5GB；(2)KVcache：层数80，头数64，头维128，上下文2048，分组KV后KV头8，缓存总量=2×80×8×128×2048×2byte≈1.07GB；(3)激活峰值：FlashAttention2分块后，每块token=128，隐藏4096，峰值激活≈2×4096×128×2byte≈2MB/token，2048token≈4GB；(4)总显存≈32.5+1.07+4+框架开销3GB≈40.6GB<80GB，满足。优化：可增大batch至2，使用梯度