2025年自然语言处理技术培训试卷及答案

2025年自然语言处理技术培训试卷及答案一、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.卷积核B.位置编码（PositionalEncoding）C.层归一化D.残差连接答案：B解析：Transformer完全舍弃RNN与CNN，必须借助位置编码将token的绝对或相对位置信息注入词向量，否则模型无法区分“猫追狗”与“狗追猫”。2.下列哪一项最准确地描述了BERT中MaskedLanguageModeling（MLM）的采样策略？A.对全句所有token以90%概率进行maskB.对15%的token进行mask，其中80%用[MASK]、10%用随机词、10%保持不变C.对30%的token进行mask，全部用[MASK]D.对5%的token进行mask，其中50%用[MASK]、50%用随机词答案：B解析：BERT原始论文采用15%采样，再细分80%10%10%的混合策略，缓解预训练与微调阶段[MASK]分布不一致的问题。3.在文本生成任务中，使用topp（nucleus）采样相较于topk采样的主要优势是A.固定候选词数量，计算更快B.动态调整候选空间，避免概率质量分散C.强制使用概率最高的词D.完全消除重复生成答案：B解析：topp根据累积概率动态截断，当概率分布陡峭时候选少，平坦时候选多，兼顾多样性与连贯性；topk则固定k值，容易在分布陡峭时引入低概率噪声，或在平坦时过度截断。4.当使用LoRA（LowRankAdaptation）微调GPT3175B模型时，可训练参数量通常占原模型的A.0.1%以下B.5%左右C.20%左右D.50%以上答案：A解析：LoRA通过插入低秩矩阵（秩常取4~16），仅训练这些增量矩阵。以GPT3175B为例，LoRA可训练参数量约为数百万至千万级别，占比<0.1%，显存与通信开销大幅下降。5.在中文文本中，若采用“字符级”与“子词级”混合切分，最可能带来的负面影响是A.词表大小骤减B.同音字混淆减少C.未登录词比例升高D.序列长度显著增加答案：D解析：字符级切分使单句token数翻倍，导致Transformer计算复杂度O(n²)上升；虽然词表减小，但序列变长，显存与延迟压力更大。6.当使用F1score评估命名实体识别（NER）时，若预测结果出现实体边界错位但类型正确，例如将“北京市海淀区”整体标为LOC，而金标拆成“北京市”与“海淀区”两个LOC，则A.精确率下降，召回率不变B.精确率与召回率均下降C.精确率不变，召回率下降D.精确率与召回率均不变答案：B解析：严格匹配下，该预测为假阳性（FP）与假阴性（FN）各一次，导致P与R同时降低，F1随之下降。7.在RLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback）阶段，PPO算法中的优势函数A_t通常采用A.蒙特卡洛回报减去基线B.时序差分误差δ_tC.GAE(λ)估计D.纯策略梯度不加基线答案：C解析：OpenAIInstructGPT使用GAE(λ)平衡方差与偏差，λ∈[0.95,0.98]，使优势估计更稳定。8.当模型蒸馏温度T→∞时，softmax分布趋近于A.均匀分布B.狄拉克δ分布C.正态分布D.伯努利分布答案：A解析：温度升高，logits差异被抹平，概率趋于1/V的均匀分布，提供最大暗知识。9.在中文拼写纠错任务中，将“因该”纠正为“应该”属于A.音近错误B.形近错误C.语法错误D.语义错误答案：A解析：“因”与“应”拼音相近（yin/ying），属音近别字；二者字形差异大，排除形近。10.下列关于“指令微调”（InstructionTuning）的描述，错误的是A.可提升模型对未见任务的零样本泛化B.需要大量人工撰写指令答案对C.通常与强化学习无关D.会显著降低模型在预训练领域上的困惑度答案：D解析：指令微调可能轻微抬高预训练领域PPL，因为优化目标从语言建模转向指令遵循，产生“对齐税”（alignmenttax）。二、多项选择题（每题3分，共15分）11.以下哪些技术可直接缓解Transformer长文本O(n²)显存瓶颈？A.FlashAttentionB.ALiBi位置编码C.GradientCheckpointingD.SparseAttentionPatterns（如Longformerslidingwindow）答案：ACD解析：FlashAttention通过分块+重计算将显存从O(n²)降至O(n)；GradientCheckpointing用时间换空间；SparseAttention减少实际计算量；ALiBi仅改变位置偏差，不降低显存复杂度。12.在构建中文医疗NER数据集时，为降低标注者歧义，可采取A.制定细粒度实体类型与边界规范B.采用双人标注+第三人仲裁C.使用主动学习优先挑选高置信样本D.定期举行标注者一致性培训答案：ABD解析：主动学习挑选的是“模型不确定”样本，与降低标注者歧义无直接因果关系；其余三项均能提高一致性。13.下列关于对比学习（ContrastiveLearning）在句子表示中的说法，正确的有A.SimCSE使用Dropout作为正样本对B.温度参数τ越小，对比损失对难负例越敏感C.批内负样本越多，表示质量一定越好D.统一长度归一化可缓解表示坍缩答案：ABD解析：批内负样本过多可能引入假负例（falsenegative），反而损害质量；其余三项均符合理论与实验结论。14.在FewShotNER场景下，使用原型网络（PrototypicalNetwork）时，若出现类别原型重叠，可尝试A.引入对比损失增大类间距离B.采用更高的Shot数C.在Episode训练时进行类内特征增强D.将欧氏距离替换为余弦距离答案：ABCD解析：四项均为常用策略：对比损失拉远类间；更多Shot可稳定原型；类内增强如Gaussiannoise提升鲁棒性；余弦距离在高维更敏感。15.以下哪些做法会显著增加大模型预训练时的碳排放？A.使用混合精度训练B.将批量大小从4k提到32kC.在PUE=1.2的数据中心训练D.采用DeepSpeedZeRO3优化器状态分区答案：BC解析：批量增大需更多GPU并行，能耗上升；PUE高意味着冷却开销大；混合精度与ZeRO3均降低能耗。三、判断题（每题2分，共10分）16.在Transformer中，QueryKey点积结果除以√d_k是为了防止softmax梯度消失。答案：√解析：防止点积绝对值过大进入softmax饱和区，梯度趋零。17.BERTlarge的参数量是BERTbase的3倍。答案：×解析：base110M，large340M，约为3.1倍，但官方常简称“3倍”可接受；严格数学意义上不精确，故判错。18.使用字节对编码（BPE）时，中文“囍”这种生僻字一定会被拆成UTF8字节序列。答案：×解析：若“囍”在预训练语料出现频率高于合并阈值，则保留为独立token，不一定拆字节。19.在RLHF中，奖励模型（RM）过拟合会导致策略模型生成“阿谀奉承”式回答。答案：√解析：RM对偏好数据过拟合会放大某些浅层模式（如过度礼貌），策略为获得高奖励会复制该模式。20.将ReLU替换为GeLU会显著增加Transformer推理延迟。答案：×解析：GeLU有近似公式0.5x(1+tanh(√(2/π)(x+0.044715x³)))，现代框架已高度优化，延迟差异<1%，可忽略。四、填空题（每空2分，共20分）21.在Transformer中，若隐藏维度d_model=1024，注意力头数h=16，则每个头的维度d_k=________。答案：64解析：d_k=d_model/h=1024/16=64。22.若使用ALiBi位置编码，当序列长度从2048扩展到4096时，最大相对距离对应的斜率m将________（填“增大”“减小”或“不变”）。答案：不变解析：ALiBi斜率m仅与头索引相关，与序列长度无关。23.在GPT3的175B版本中，若词表大小V=50257，嵌入层参数量为________亿。答案：0.128解析：50257×12288（d_model）≈6.17×10⁸，约0.617亿；但题目问的是“嵌入层”包含输入+输出权重共享，故为0.617×2≈1.23亿，四舍五入0.12亿保留两位，填0.12亦可接受；标准答案取0.128。24.使用DeepSpeedZeRO3时，若GPU数=64，优化器状态被分区，则每个GPU保存的Adam动量参数量是总动量的________。答案：1/64解析：ZeRO3将参数、梯度、优化器状态全部均匀分区。25.在中文文本分类任务中，若采用MacBERT做backbone，其MLM策略将15%的token中的________%用同音字替换。答案：10解析：MacBERT为缓解[MASK]泄露，采用同音词替换策略，占10%。26.若F1score=0.8，精确率P=0.9，则召回率R=________（保留两位小数）。答案：0.72解析：F1=2PR/(P+R)⇒0.8=2×0.9×R/(0.9+R)⇒R=0.72。27.在指令微调中，若使用LLaMA270B模型，学习率通常设置为________×10⁻⁵（填整数）。答案：2解析：官方实验采用2×10⁻⁵，过大导致发散。28.当使用4bit量化加载模型时，相比于16bit，显存占用理论上减少________倍。答案：4解析：16bit→4bit为4倍压缩，实际因kerneloverhead略小。29.在句子相似度任务中，将“今天天气真好”与“今日天氣很好”进行余弦相似度计算，若未经过归一化，则最大可能值________（填“>1”“=1”或“<1”）。答案：=1解析：归一化后上限为1；未归一化时，若两向量共线且同向，余弦值仍为1。30.若使用Deepspeed的pipeline并行，将模型均匀切为8段，则前向传播时共产生________次设备间通信。答案：14解析：8段需7次发送，反向再7次，共14次；但题目仅问“前向”，故填7；严格审题，填7。五、简答题（每题8分，共24分）31.描述“知识蒸馏”中大模型（Teacher）与小模型（Student）在logits层面蒸馏的完整损失函数，并解释温度参数T的作用。答案与解析：损失函数为L=α·T²·CE(p_T^T,p_S^T)+(1−α)·CE(y,p_S^1)其中p_T^T=softmax(z_T/T)，p_S^T=softmax(z_S/T)，CE为交叉熵，y为真实标签，α为平衡系数。温度T>1时，softmax分布更平滑，暴露Teacher暗知识——即小概率类别的相对关系；T²系数用于抵消softmax梯度尺度变化，使不同T下蒸馏损失梯度量级一致。当T→1，退化为常规硬标签损失。32.解释为什么“梯度累积”能够等效扩大批量大小，并给出在混合精度训练下实现梯度累积的伪代码（PyTorch风格）。答案与解析：梯度累积通过将大批量的梯度拆分为若干小步，在内存受限时实现大batch效果。核心思想：loss.backward()不立即optimizer.step()，而是多次累加梯度后再更新。伪代码：```pythonmodel.zero_grad()fori,batchinenumerate(dataloader):loss=model(batch)/accum_stepswithamp.scale_loss(loss,optimizer)asscaled_loss:scaled_loss.backward()if(i+1)%accum_steps==0:optimizer.step()model.zero_grad()```通过除以accum_steps，保证梯度尺度等价于大batch；amp.scale_loss处理梯度缩放，防止FP16下underflow。33.对比“前缀微调”（PrefixTuning）与“LoRA”在参数效率、推理延迟、实现复杂度三方面的差异。答案与解析：参数效率：PrefixTuning仅训练前缀向量，参数量≈prefix_length×d_model×layer×2（k,v），长度较长时仍可达原模型0.1%~1%；LoRA通过低秩矩阵，参数量≈2×r×d_model×layer，秩r常取4~16，占比<0.1%，略优于Prefix。推理延迟：Prefix需拼接额外向量，增加序列长度n，导致Attention计算量O((n+prefix)²)上升；LoRA仅需对激活乘低秩矩阵，无序列膨胀，延迟几乎零增加。实现复杂度：Prefix需修改模型输入层与每层的past_key_values缓存，推理框架需支持可变前缀；LoRA仅需在qkv投影后插入可插拔模块，实现更简洁，社区支持更广泛。六、计算与推导题（共31分）34.（10分）假设某Transformer模型采用旋转位置编码（RoPE），隐藏维度d=512，头数h=8，序列位置m=100，n=101，求位置100与101之间的RoPE旋转角θ的差值Δθ（以弧度表示），并给出query向量q∈ℝ⁶⁴在位置100经过RoPE后的第一维表达式。答案：RoPE将每对维度(d_{2i},d_{2i+1})旋转，角度θ_i=10000^{2i/d}，i=0,1,…,31。Δθ_i=θ_i×(101−100)=θ_i第一维对应i=0，θ_0=1弧度（近似）。q′₀=q₀cosθ₀−q₁sinθ₀解析：RoPE通过复数乘法将位置信息嵌入，角度与相对位置成正比；第一维仅与自身及下一维组成复数旋转。35.（10分）某企业使用GPT3175B生成广告文案，平均输入400tokens，输出200tokens。已知AzureOpenAIAPI定价：输入0.03美元/1ktokens，输出0.06美元/1ktokens。若每日调用10万次，求月度（30天）成本；若采用4bit量化自托管，GPU为A10080G，功耗400W，PUE=1.25，电价0.8元/kWh，推理延迟每样本3s，求月度电费，并对比云API与自托管电费差异。答案：云API：输入成本=100000×400/1000×0.03×30=36000美元输出成本=100000×200/1000×0.06×30=36000美元总计72000美元自托管：每样本能耗=(400W×3s)×1.25=1500J=0.000417kWh日电耗=100000×0.000417=41.7kWh月电费=41.7×30×0.8=1000.8元≈144美元（汇率7）差异：72000−144=71856美元，自托管电费仅为云API0.2%。36.（11分）给定一个长度为n的序列，采用稀疏注意力Longformer的slidingwindow大小为w=64，globaltoken数量为g=4，请推导：（1）单头注意力计算复杂度O(?)；（2）若n=8192，w=64，g=4，计算相比标准自注意力的理论加速比（仅考虑乘法次数）。答案：（1）复杂度：每个普通token关注w个局部+g个全局，共(w+g)n；每个globaltoken关注全部n，额外gn；总O((w+2g)n)。（2）标准乘法次数：n²dLongformer：((64+8)×8192)d=72×8192d加速比：n²/(72n)=n/72=8192/72≈11