2025年(自然语言处理)自然语言处理试题及答案

2025年(自然语言处理)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，以下哪一项操作最直接地实现了“任意两个位置之间的依赖关系”？A.位置编码（PositionalEncoding）B.多头自注意力（MultiHeadSelfAttention）C.层归一化（LayerNormalization）D.前馈全连接子层（PositionwiseFFN）答案：B解析：多头自注意力通过Query、Key、Value的缩放点积计算，使任意两位置直接交互，无需依赖递归或卷积，从而一次性捕获全局依赖。2.当使用BERT进行中文命名实体识别（NER）时，若出现“[UNK]”token恰好位于实体边界，以下哪种后处理策略最能保持实体完整性？A.直接丢弃该tokenB.将[UNK]替换为同一实体的其他字符C.采用字符级CRF解码，允许[UNK]作为潜在实体内部标签D.回退到基于词典的匹配答案：C解析：字符级CRF可把[UNK]当作观测，利用转移矩阵与上下文标签联合推断，减少信息损失；其余方案均会割裂实体或引入外部不一致知识。3.在训练GPT3175B模型时，以下哪种精度策略被证实能在保持收敛性的同时显著降低显存占用？A.FP32主权重+FP16激活B.BF16激活+FP32主权重+动态损失缩放C.INT8量化训练D.FP16激活+FP16主权重答案：B解析：BF16拥有与FP32相同的动态范围，避免FP16下溢；搭配动态损失缩放可解决梯度下溢问题，被OpenAI官方技术博客确认用于175B训练。4.对于低资源语言的机器翻译，若仅有5万句对，以下哪种数据增强方式最不可能引入语义漂移？A.回译（Backtranslation）B.同义词替换（WordNetbased）C.子词随机采样（BPEDropout）D.句法感知重排（Syntaxbasedreordering）答案：C解析：BPEDropout在子词切分阶段随机丢弃部分切分边界，保持句子级语义不变；回译依赖中间模型易错，同义词替换可能改变歧义，句法重排对低资源语言句法parser本身不准确。5.在对比学习损失InfoNCE中，温度超参数τ→0时，以下哪种现象正确？A.梯度消失，模型无法训练B.正样本对的梯度范数趋于无穷大C.负样本对的梯度范数趋于0D.对比损失退化为交叉熵答案：B解析：当τ→0，softmax分布趋于onehot，正样本概率趋1，其梯度∂L/∂sim(x,x+)∝1/τ，范数爆炸；负样本梯度则趋∞，但总体和为零，不会消失。6.使用Adapter进行参数高效微调时，若原模型维度为d，Adapter瓶颈维度为r，则Adapter模块参数量与原模型参数量之比约为：A.2r/dB.2d/rC.2r/(d+r)D.2dr/(d²)答案：A解析：Adapter包含降维矩阵W_down∈ℝ^{r×d}与升维矩阵W_up∈ℝ^{d×r}，总参数量2rd；原模型参数量≈O(d²)，故比例≈2r/d。7.在文本风格迁移任务中，若采用“删除+检索+生成”三阶段框架，删除阶段的目标是：A.删除所有情感词B.删除与风格相关的词并保留内容词C.删除所有形容词D.删除高频停用词答案：B解析：删除阶段需构建“内容无关风格词表”，仅剔除风格相关token，保留内容骨架，为后续检索与生成提供干净输入。8.当使用F1score评估多标签分类时，若某样本真实标签为{A,B}，预测为{B,C}，则该样本的F1计算中，以下哪一项正确？A.Precision=1/2,Recall=1/2,F1=1/2B.Precision=1/2,Recall=1,F1=2/3C.Precision=1,Recall=1/2,F1=2/3D.Precision=1/2,Recall=1/2,F1=1/3答案：A解析：TP=1(B)，FP=1(C)，FN=1(A)；Precision=TP/(TP+FP)=1/2，Recall=TP/(TP+FN)=1/2，F1=2PR/(P+R)=1/2。9.在RLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback）中，若使用PPO算法，以下哪项改动最直接地防止策略偏离参考模型过远？A.重要性采样裁剪（clipping）B.KL惩罚系数βC.广义优势估计GAED.熵正则化答案：B解析：KL惩罚项β·D_KL(π_θ||π_ref)直接约束新策略与参考（SFT）模型的距离，防止奖励模型区域外崩溃；clipping仅限制单步更新比例。10.对于长文本摘要任务，若采用LED（LongformerEncoderDecoder），其全局注意力模式在编码器端通常置于：A.所有标点符号B.所有句子首tokenC.所有实体span首tokenD.<s>与</s>答案：B解析：LED在编码器端对句子首token赋予全局注意力，以捕获句子级线索；解码器端对先前生成的所有token全局关注，保证自回归。二、多项选择题（每题3分，共15分；多选少选均不得分）11.以下哪些技术可同时降低推理延迟与显存占用？A.动态批处理（ContinuousBatching）B.KVCache复用C.深度压缩量化（INT4权重+INT8激活）D.稀疏注意力（SparsePatterns）E.梯度检查点（GradientCheckpointing）答案：A,B,C,D解析：梯度检查点仅降低训练显存，会增加推理延迟，其余四项均直接优化推理阶段。12.在中文文本纠错任务中，若出现“机行学习”→“机器学习”，以下哪些特征对检错阶段最有帮助？A.混淆集词典B.字符级语音相似度（拼音编辑距离）C.五笔字型编码相似度D.预训练MLM的负对数似然突变E.依存句法树异常弧答案：A,B,D解析：混淆集与拼音相似度捕获音近错误；MLM在“机行”处概率骤降提示异常；五笔对非五笔用户错误不敏感；依存异常对短语内部错误不直接。13.关于PromptTuning与PTuningv2，下列说法正确的是：A.两者均在输入层插入可训练向量B.PTuningv2在每一层插入可训练向量C.PromptTuning参数量与任务数量呈线性关系D.PTuningv2在参数量<0.1%时仍能媲美微调E.两者均不需要特殊注意力掩码答案：B,C,D解析：PTuningv2采用深度提示，每层插入；PromptTuning仅输入层，任务多一份prompttensor，故线性增长；PTuningv2官方实验显示0.1%参数媲美微调；两者均依赖掩码防止提示token互见。14.以下哪些方法可用于解决多轮对话中的“上下文一致性”问题？A.对话级对比学习（SessionlevelContrastiveLoss）B.角色感知的段落级编码（SpeakerEmbeddings）C.动态知识检索增强（DynamicKnowledgeRetrieval）D.后处理一致性重排序（ConsistencyReranking）E.强化学习惩罚重复回复（RepetitionPenalty）答案：A,B,D解析：C解决知识正确性而非一致性；E解决重复非角色一致；A通过拉远不一致对话对，B显式建模角色，D对生成候选打分一致性。15.在构建可信大模型时，以下哪些指标被纳入“可信”评估体系？A.鲁棒性（Robustness）B.公平性（Fairness）C.可解释性（Explainability）D.隐私保护（Privacy）E.可扩展性（Scalability）答案：A,B,C,D解析：可扩展性属于系统架构指标，与可信伦理无关。三、填空题（每空2分，共20分）16.在BERT预训练中，MaskedLanguageModel的掩码比例为________%，其中随机替换为其他token的比例占掩码token的________%。答案：15，10解析：原始论文掩码15%的token，其中80%用[MASK]，10%随机token，10%不变。17.若使用ALBERT参数共享方案，编码器层数L=12，隐藏层维度H=768，前馈维度F=3072，注意力头数A=12，则共享参数后，编码器部分的总参数量约为________万（保留整数）。答案：12解析：共享后仅保留一层参数：词嵌入≈30000×768≈2.3e7，层参数≈768×768×4+768×3072×2≈7.1e6，合计≈3.0e7≈12万×256；精确计算约1200万，即12百万，故填12。18.对于长度为n的序列，标准自注意力的计算复杂度为________；而线性注意力（LinearAttention）通过________技巧将复杂度降至________。答案：O(n²)，核技巧（kerneltrick）或低秩近似，O(n)解析：线性注意力将softmax(QK^T)V改写为φ(Q)(φ(K)^TV)，先算K^TV，O(n)时间。19.在DiffusionLM中，前向过程第t步的噪声调度通常采用________调度，其方差β_t随t________（递增/递减/恒定）。答案：cosine，递增解析：Nichol&Dhariwal2021提出cosineschedule，β_t随t递增但增速减缓。20.若使用FAISS的IVF1024,PQ64索引，则量化阶段每个向量被压缩至________字节，压缩比为________（原始向量维度768，float32）。答案：64，48解析：PQ64表示64个子空间，每个子空间1字节，共64字节；原始768×4=3072字节，压缩比3072/64=48。四、简答题（每题8分，共24分）21.描述如何利用“控制码”（ControlCodes）实现多风格对话生成，并给出训练与推理阶段的关键差异。答案：训练阶段：在每条对话样本前插入风格控制码，如<joyful>、<polite>，再拼接历史与回复，采用标准语言建模损失最大化回复概率；模型学习将控制码与风格词、句式关联。推理阶段：用户指定风格码，模型自回归生成时以该码为条件，无需再输入风格示例；关键差异是训练时控制码对应真实风格回复，推理时依赖模型泛化，需用topp采样与重复惩罚防止风格漂移。解析：控制码本质是条件语言模型，通过注意力将风格信号融入每一层；推理阶段若温度过高，控制码可能被淹没，故需降低温度或增加风格提示长度。22.解释“知识蒸馏”在超大模型压缩中的“梯度阻塞”现象，并给出一种缓解方案。答案：现象：教师模型通常冻结，学生模型训练时仅接收软标签损失L_KD，若教师输出过于尖锐（低温度τ），学生梯度∂L_KD/∂z_s≈(q_t−q_s)/τ²趋近零，导致学生参数更新缓慢，即梯度阻塞。缓解：采用“渐进式升温”策略，前K步用高温τ=10，随后指数衰减至τ=1，使早期梯度足够大；同时引入“中间特征模仿”，让学生对齐教师中间层表示，提供额外梯度路径。解析：梯度阻塞本质是softmax饱和，升温可平滑分布；特征模仿提供回归损失，梯度为线性，不易消失。23.对比“检索增强生成”（RAG）与“记忆增强网络”（MemoryNetworks）在开放域问答中的优缺点。答案：RAG优点：利用非参数知识库，无需存储全部知识在参数，更新仅需替换索引；缺点：检索错误会级联，且需额外维护向量索引。MemoryNetworks优点：记忆槽可端到端训练，与任务目标一致；缺点：记忆槽容量有限，写入与读取需设计复杂策略，更新代价高。解析：RAG更适合动态知识，MemoryNetworks适合小规模、需多跳推理的场景；二者可结合，先用RAG粗排，再用记忆网络精化。五、计算与推导题（共21分）24.（11分）给定一个长度为3的序列，token嵌入分别为x₁,x₂,x₃∈ℝ^d，单头注意力打分函数为s(i,j)=x_i^Tx_j，忽略softmax归一化，直接令权重w_ij=s(i,j)。(1)写出输出向量o₁的表达式（用x₁,x₂,x₃表示）。(2)若d=2，x₁=[1;0],x₂=[0;1],x₃=[1;1]，计算o₁的具体数值。(3)指出该简化机制与标准softmax注意力的数值稳定性差异。答案：(1)o₁=Σ_{j=1}^3w_{1j}x_j=(x₁^Tx₁)x₁+(x₁^Tx₂)x₂+(x₁^Tx₃)x₃(2)x₁^Tx₁=1,x₁^Tx₂=0,x₁^Tx₃=1，故o₁=1·[1;0]+0·[0;1]+1·[1;1]=[2;1](3)简化机制无指数运算，数值稳定，但权重可负且未归一化，导致输出范数随序列长度线性增长，易溢出；softmax通过指数与归一化保证权重正且和为1，数值可控。解析：未归一化注意力缺乏概率解释，且内积可负，使向量方向反转；实际应用中需加softmax与缩放因子√d。25.（10分）假设我们使用GloVe+BiLSTM+CRF做中文NER，标签集为{BPER,IPER,O}。给定一个句子“李白诗”，字符级GloVe维度为100，BiLSTM隐藏层维度为128（双向拼接后256），CRF转移矩阵为3×3。(1)计算该模型可训练参数量（忽略偏置）。(2)若采用BIO标注，真实标签为{BPER,IPER,O}，预测序列为{O,BPER,O}，计算CRF损失中的分子项路径得分（给出公式即可，无需数值）。(3)若改用BiLSTM+CRF但嵌入冻结，分析在低资源（<1万句）下的过拟合风险及改进措施。答案：(1)嵌入层：0（GloVe冻结）；BiLSTM：4个门，(100+128)×128×4×2方向=2×100×128×4=102400；CRF：转移矩阵3×3=9；总计≈102409。(2)分子项得分=Σ_{i=1}^3(发射得分_i,label_i+转移得分_{label_{i1},label_i})，其中label₀=<start>。(3)过拟合风险：BiLSTM参数量相对低资源数据仍高，易记忆训练集；改进：①采用字符级Dropout+层归一化；②引入预训练BERT静态嵌入替换GloVe；③使用多任务学习，联合训练分词或POS，增加正则；④采用早停与参数共享的CRF。解析：低资源下冻结嵌入失去微调优势，应引入更强大静态表示或多任务信号；CRF转移矩阵小，不易过拟合，主要风险在BiLSTM。六、综合设计题（共20分）26.某企业需构建一个“可控、可信、可解释”的客服大模型，要求：a.支持用户指定回复风格（礼貌、简洁、同理心）；b.拒绝回答涉及隐私、违法、歧视的问题；c.对拒答给出可解释理由，并引用政策条款；d.模型尺寸≤13B，推理延迟≤800mso