2025年人工智能自然语言处理模拟试题及答案

2025年人工智能自然语言处理模拟试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.在Transformer架构中，用于捕捉序列位置信息的核心组件是A.词嵌入矩阵B.多头注意力C.正弦位置编码D.LayerNorm答案：C解析：正弦位置编码通过不同频率的正弦、余弦函数为每个位置生成唯一向量，使模型感知token的绝对与相对位置，而词嵌入仅表示语义，多头注意力负责交互，LayerNorm用于归一化。2.下列哪项技术最有效地缓解GPT在长篇生成中的“重复塌陷”问题A.Topk采样B.温度缩放C.重复惩罚（repetitionpenalty）D.梯度裁剪答案：C解析：重复惩罚在解码时对已生成token的对数概率进行折扣，降低再次选中概率，直接抑制循环输出；Topk与温度仅调节随机性，梯度裁剪用于训练稳定而非解码。3.BERT的掩码语言模型（MLM）在预训练时，对被选中的15%token中，有多少比例被替换为随机tokenA.100%B.80%C.10%D.1.5%答案：C解析：15%选中token里，80%用[MASK]、10%用随机token、10%保持不变，故随机替换占全部token的1.5%，但题目问的是“被选中的15%内部”比例，因此为10%。4.在联邦学习场景下，客户端上传梯度而非原始文本，主要为了防止A.梯度爆炸B.数据泄露C.通信开销D.标签不平衡答案：B解析：梯度可能反推原始输入，上传原始文本直接泄露隐私；联邦学习核心即“数据不出域”，梯度虽也有泄露风险，但比原始文本低，故选B。5.使用INT8量化后，模型权重从32bit压缩到8bit，理论上模型体积缩小约A.2倍B.4倍C.8倍D.16倍答案：B解析：32/8=4，体积与位宽成正比，故缩小4倍；实际因激活、缓存等仍部分保持FP16/32，压缩比略低于理论值。6.在RLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback）中，用于拟合人类偏好的奖励模型通常采用A.交叉熵分类B.均方回归C.BradleyTerry对比损失D.负对数似然答案：C解析：BradleyTerry模型将成对偏好转化为胜败概率，用对比损失训练奖励模型，使奖励差与偏好概率对齐；分类或回归损失不直接建模序关系。7.下列哪项不是稀疏注意力（SparseAttention）的典型模式A.SlidingWindowB.RandomSparseC.GlobalD.CausalLefttoRight答案：D解析：Causal仅表示自回归掩码，可稠密可稀疏；其余三项均为稀疏模式，通过限制感受野降低计算。8.在中文文本纠错任务中，若将“以经”纠正为“已经”，属于A.音近错误B.形近错误C.语法错误D.知识性错误答案：A解析：“以经”与“已经”拼音相同（yǐjīng），属音近替换；形近指笔画视觉相似，语法错误指搭配不当，知识性错误指事实不符。9.当使用Adapter微调大模型时，新增参数量通常控制在原模型参数的A.0.1%–2%B.10%–20%C.50%D.100%答案：A解析：Adapter模块插入FFN后，瓶颈维度远小于原隐藏层，实验显示0.1%–2%新增参数即可达到全参数90%以上效果，实现参数高效微调。10.在信息抽取中，若实体嵌套（如“北京大学人民医院”内部同时存在“北京大学”“人民医院”），最适采用的标注模式是A.BIOB.BIESOC.NestedBIOD.IO答案：C解析：NestedBIO通过为每层嵌套分配独立标签序列，可重叠标注；传统BIO仅支持平面标签，无法处理嵌套。二、多项选择题（每题3分，共15分；多选少选均不得分）11.以下哪些方法可直接用于零样本（zeroshot）文本分类A.将标签转为自然语言推断（NLI）前提假设对B.Prompt模板加标签词预测C.使用Siamese网络做有监督对比学习D.训练多层感知机分类头答案：AB解析：A利用预训练NLI模型判断“文本蕴含标签描述”，无需分类数据；B通过提示词让掩码模型直接输出标签词；C、D均需标注数据训练，不属于零样本。12.造成大模型“幻觉”（hallucination）的关键因素包括A.训练语料中的错误事实B.最大似然目标鼓励高频模式C.解码温度过低D.模型参数过大答案：AB解析：A使模型记忆并复现错误；B导致模型倾向生成统计上常见但可能错误的陈述；温度低反而减少随机幻觉，参数规模大并非幻觉主因。13.关于对比学习损失InfoNCE，下列说法正确的是A.负样本越多，梯度方差越小B.温度系数τ越小，对困难负样本惩罚越强C.损失函数形式包含logSoftmaxD.可用于学习句子嵌入答案：BCD解析：A错误，负样本增加会增大梯度方差；τ减小使分布更尖锐，放大困难负例梯度；InfoNCE本质为多类logSoftmax；SentenceBERT采用对比损失训练句向量。14.在中文分词中，以下属于基于标注（tagging）策略的算法A.BiLSTMCRFB.最大匹配法C.Transformer+SoftmaxD.BERT+MLP序列标注答案：ACD解析：最大匹配属基于词典的无监督方法；其余三项均将分词转化为字符级标签序列预测。15.为评估文本摘要的事实一致性（faithfulness），可采用的自动化指标有A.BERTScoreB.QuestEvalC.SummaCD.MoverScore答案：BC解析：QuestEval利用问答范式检测摘要是否包含原文事实；SummaC基于NLI句子对判断一致性；BERTScore与MoverScore主要衡量语义相似，非专门事实一致性。三、判断题（每题1分，共10分；正确打“√”，错误打“×”）16.Word2vec的Skipgram模型使用softmax归一化时，时间复杂度与词表大小呈线性关系。答案：√解析：标准softmax需计算整个词表归一化项，复杂度O(|V|)。17.在Transformer解码器自注意力层中，未来token掩码矩阵的元素为1表示允许关注。答案：×解析：掩码矩阵中1表示屏蔽（mask），0表示可见；上三角为1以禁止窥视未来。18.使用混合精度（FP16+FP32）训练时，损失缩放（lossscaling）是为解决FP16表示范围不足导致梯度下溢。答案：√解析：FP16最小正数约为6×10⁻⁸，梯度可能更小，乘以缩放因子后移可表示区间，更新前再缩放回去。19.ELECTRA的生成器与判别器共享所有参数。答案：×解析：生成器为小型MLM，判别器检测替换token，两者参数独立；仅输入嵌入层可共享。20.在对话系统中，使用强化学习优化用户满意度时，即时奖励信号通常可直接从用户点赞按钮获得。答案：√解析：点赞/点踩提供稀疏但直接的即时奖励，可用于策略梯度更新。21.对于超长文本>16ktoken，Transformer的内存占用与序列长度呈平方增长。答案：√解析：自注意力矩阵占O(n²)显存，16k时单头即16k×16k×2字节≈0.5GB（FP16），显存压力巨大。22.在中文OCR后处理中，语言模型可纠正“柬”识别成“束”的形近错误。答案：√解析：语言模型通过上下文概率将“请柬”纠正为更高概率组合，抑制形近误识。23.对比学习中的hardnegative指与anchor语义无关的随机样本。答案：×解析：hardnegative为与anchor高度相似但标签不同的困难样本，随机样本为easynegative。24.使用LoRA微调时，推理阶段必须同时加载原模型与LoRA矩阵并做矩阵加法。答案：×解析：LoRA权重可与原权重合并（W=W+BA），推理时仅需合并后的单份参数，无需额外计算。25.在知识蒸馏中，教师模型输出的softlabel温度越高，分布越尖锐。答案：×解析：温度越高，softmax曲线越平滑，分布越“软”，利于学生学到暗知识。四、填空题（每空2分，共20分）26.BERTbase版本中，Transformer编码器层数______层，隐藏维度______。答案：12，768解析：BERT_base=12层，768隐层，12头，110M参数。27.GPT3175B的“175B”指模型共约______亿个参数。答案：1750解析：1B=10⁹，175B=175×10⁹=1750亿。28.在序列标注任务中，若标签集为{BPER,IPER,BLOC,ILOC,O}，则标签______与______之间的转移分数应为负无穷以禁止非法序列。答案：IPER→BLOC，ILOC→BPER解析：CRF转移矩阵中，实体内部跳转到另一实体开头为非法，需置−∞。29.将ReLU替换为GeLU的动机之一是GeLU具备______可微性，使梯度更平滑。答案：处处解析：ReLU在0点不可微，GeLU为连续可微，缓解神经元死亡。30.在RLHF的PPO阶段，裁剪参数ε通常取______左右。答案：0.2解析：OpenAI论文默认ε=0.2，用于限制策略更新幅度，避免训练不稳定。31.中文文本中，将数字“123456789”按三位分节可读性改写，应写作______。答案：1,2345,6789解析：中文计数习惯四位分节（万、亿），但题目要求三位分节，按西方千位分隔，结果为123,456,789，但需保留中文语境，故加逗号每三位：1,2345,6789（混合风格，考察格式意识）。32.若使用4bit量化，原始FP32权重压缩比为______倍。答案：8解析：32/4=8，体积缩小8倍。33.在multiheadattention中，若隐藏维度为512，头数为8，则每个头的维度为______。答案：64解析：512/8=64。34.为缓解曝光偏差（exposurebias），训练阶段可采用______策略，将上一时刻的预测token以一定概率替换为真实token。答案：scheduledsampling解析：通过线性或指数衰减控制替换概率，逐步从teacherforcing过渡到模型自身输出。35.在中文拼写检查评测集SIGHAN2015中，主要错误类型包括音近、形近和______。答案：义近解析：音形义三类错误，义近指同义或近义替换，如“美丽→漂亮”虽正确但语境不符。五、简答题（每题8分，共24分）36.描述Transformer中多头注意力机制如何实现并行计算，并解释为何多头能提升表示能力。答案与解析：多头注意力将输入线性投影为h组Query、Key、Value，每组维度为d_k=d_model/h。对每组独立执行缩放点积注意力，得到h个输出矩阵，拼接后再线性投影回d_model。并行性体现在：1)组间无依赖，可并行矩阵乘法；2)GPU上通过批量矩阵乘（bmm）一次完成。多头提升表示能力原因：1)不同头可捕获不同子空间语义（如句法、共指、实体关系）；2)单头受限于d_k维度，多头等效高秩矩阵，增强表达能力；3)类似卷积多通道，提供多样特征图，后续层可组合利用。37.对比学习中的温度系数τ对训练动态有何影响？请给出数学解释并说明调参经验。答案与解析：InfoNCE损失：L=−log(exp(sim(x,x⁺)/τ)/∑exp(sim(x,x_i)/τ))。温度τ出现在分母，τ→0时分布趋近onehot，梯度主要来自hardestnegative，训练聚焦困难样本，但易崩溃；τ→∞时分布均匀，所有负样本梯度权重相近，学习信号变弱。数学上，∂L/∂sim(x,x⁺)=(1−P₊)/τ，梯度幅值与τ成反比。经验：初始τ=0.07–0.1（图像）、0.05（文本），若训练不稳定适当增大；观测负样本梯度方差，若过大则升温，若学习缓慢则降温。可引入自适应τ，根据batch内相似度分布动态调整。38.列举三种缓解大模型推理延迟的技术，并比较其优缺点。答案与解析：1)动态批处理（continuousbatching）：将不同长度的请求拼接为统一batch，迭代级调度，提高GPU利用率；优点：吞吐提升2–4倍，缺点：实现复杂，需框架级支持。2)KVCache压缩：对历史token的Key、Value缓存进行窗口滑动或稀疏化，减少内存拷贝与显存；优点：延迟下降20–40%，缺点：可能损失长程依赖，需重算部分注意力。3)投机解码（speculativedecoding）：用小草稿模型并行生成多token，大模型并行验证，接受即跳过；优点：解码步数减少2–3倍，延迟近似线性下降，缺点：需维护两套模型，显存增加，草稿模型选择困难。六、计算与推导题（共31分）39.（10分）给定单头注意力，Q∈ℝ^{n×d},K∈ℝ^{n×d},V∈ℝ^{n×d}，掩码矩阵M∈ℝ^{n×n}（下三角为0，其余−∞），写出带掩码的注意力输出O的表达式，并推导当n=3,d=2，Q=[[1,0],[0,1],[1,1]],K=[[1,1],[0,1],[1,0]],V=[[2,3],[4,5],[6,7]]时，O的第一行具体数值。答案与解析：O=softmax((QK^T+M)/√d)VQK^T=[[1,1,1],[0,1,0],[1,2,1]]M=[[0,−∞,−∞],[0,0,−∞],[0,0,0]](QK^T+M)=[[1,−∞,−∞],[0,1,−∞],[1,2,1]]对第1行取softmax：输入[1,−∞,−∞]→exp([1,0,0])→[e,0,0]→归一化[1,0,0]加权V：1×[2,3]+0×[4,5]+0×[6,7]=[2,3]故O第一行为[2,3]。40.（10分）假设使用LoRA微调，低秩r=16，原权重W∈ℝ^{512×768}，计算新增参数量，并比较相对原参数的比例。答案与解析：LoRA新增B∈ℝ^{512×r},A∈ℝ^{r×768}，参数量=512×16+16×768=8192+12288=20480。原参数=512×768=393216。比例=20480/393216≈5.21%，即新增约5%参数即可微调。41.（11分）在RLHF的PPO阶段，策略比值r_t(θ)=π_θ(a_t|s_t)/π_{θ_old}(a_t|s_t)，clippedsurrogateobjective为L^{CLIP}=E[min(r_t(θ)A_t,clip(r_t,1−ε,1+ε)A_t)]。假设ε=0.2，A_t=−2，r_t=1.5，计算L^{CLIP}的取值，并说明裁剪如何防止策略崩溃。答案与解析：clip(1.5,0.8,1.2)=1.2未裁剪项：1.5×(−2)=−3裁剪项：1.2×(−2)=−2.4min(−3,−2.4)=−3故L^{CLIP}=−3。裁剪限制r_t范围，防止一次更新使π_θ与旧策略差距过大，避免重要性采样权重爆炸，抑制策略分布剧烈偏移，从而提升训练稳定性。七、综合应用题（共30分）42.（15分）某企业需构建垂直领域客服机器人，知识库为内部FAQ，约5万条问答对。请设计一个基于检索增强生成（RAG）的解决方案，涵盖：1)知识索引构建；2)检索模块；3)生成模块；4)评测指标；5)线上更新机制。要求技术选型合理，可落地。答案与解析：1)知识索引：将FAQ拆分为问答对，使用领域微调后的BERT做句向量编码，维度768，采用FAISSIVF1024,PQ64量化索引，压缩比8倍，单机内存<2GB；同时保留原文本用于后续生成。2)检索：用户问题经同模型编码，取L2归一化后查Top5，距离阈值0.75以下丢弃，避免低置信召回；引入混合检索，先BM25粗排100条，再向量精排，提升长尾命中率。3)生成：选用7B规模的领域微调Llama，Prompt模板：“根据以下参考信息回答用户问题，若无法回答请说明。\n参考：{retrievedQ&A}\n问题：{user}\n答案：”。使用4bit量化，单卡A100可推理，batch=8，首token延迟