2025年人工智能应用(自然语言处理)综合测试试卷及答案

2025年人工智能应用(自然语言处理)综合测试试卷及答案一、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.词嵌入矩阵B.正弦位置编码C.层归一化D.多头注意力答案：B解析：Transformer本身不含递归或卷积，需显式注入位置信息。Vaswani等人提出用不同频率的正弦、余弦函数生成固定向量，直接加到词向量上，使模型感知token的绝对与相对位置。2.下列哪项技术最适用于解决中文“的、地、得”混淆的语法纠错任务A.BPE子词切分B.掩码语言模型预训练C.指针生成网络D.最小编辑距离答案：B解析：语法纠错需理解上下文语义与语法规则。掩码语言模型（如BERT）通过大规模自监督预训练，隐式学习词语搭配与语法约束，微调后可在“的、地、得”混淆场景取得SOTA效果。3.在FewShot场景下，GPT3采用的关键提示策略是A.对抗样本增广B.元学习MAMLC.InContextLearningD.知识蒸馏答案：C解析：GPT3不更新参数，仅通过拼接任务说明与少量示例作为前缀，利用自回归语言模型概率预测输出，称为InContextLearning，无需梯度更新即可泛化到新任务。4.使用BLEU评估机器翻译时，若候选句为“人工智能改变世界”，参考句为“人工智能正在改变世界”，则BLEU2的分子为A.1B.2C.3D.0答案：A解析：BLEU2统计二元组共现。候选二元组为{人工/智能,智能/改变,改变/世界}，参考二元组为{人工/智能,智能/正在,正在/改变,改变/世界}，交集为{人工/智能,改变/世界}，分子为2，但需按候选二元组总数3做截断，故分子取min(2,3)=2，但标准BLEU公式对ngramprecision做求和后再取min，实际分子为2。然而题目问的是“分子”而非precision，故选B。但严格按NIST计算方式，分子为2。经复核，BLEU2分子即匹配二元组数量，为2。修正答案：B解析：BLEU2分子为候选句中与参考句匹配的二元组数量，共2组。5.在中文分词任务中，下列哪种方法能直接解决“新词发现”与“歧义切分”的耦合问题A.前向最大匹配B.隐马尔可夫模型C.感知机+全局线性模型D.条件随机场（CRF）答案：D解析：CRF以整句为全局归一化，联合建模标签序列，使新词（OOV）与歧义切分在同一框架下竞争最优路径，避免局部贪心错误传播。6.当使用RoBERTa时，以下哪项超参数调整对下游任务性能影响最显著A.隐藏层维度B.注意力头数C.学习率调度D.词表大小答案：C解析：RoBERTa已固定架构，微调阶段学习率调度（如warmup比例、峰值大小）直接决定参数收敛方向与稳定性，实验表明其影响远超固定架构内的维度或头数。7.在文本风格迁移任务中，若采用“解耦重构”框架，下列哪项损失最有助于保证内容一致性A.循环一致性损失B.对抗损失C.风格分类交叉熵D.KL散度答案：A解析：循环一致性损失要求原文→风格化→还原后接近原文，强制模型保留内容语义，抑制信息丢失。8.使用知识蒸馏压缩BERT时，若学生网络为BiLSTM，最能提升其表现的做法是A.蒸馏最终层输出分布B.蒸馏注意力矩阵C.蒸馏隐藏状态与注意力混合D.仅蒸馏池化输出答案：C解析：BiLSTM无注意力结构，但可通过线性映射对齐教师注意力，再联合隐藏状态蒸馏，使学生隐式学习交互模式，实验显示比单蒸馏logits提升3.4%F1。9.在对话系统中，若出现“Howmanylegsdoesacathave?Ithink5.”，最适合的回复排序损失函数是A.CrossEntropyB.BPRC.HingeLosswithmarginD.MSE答案：C解析：对话回复选择可视为pairwise排序，使用带margin的HingeLoss可最大化正例与最难负例间距，提升Top1准确率。10.下列哪项技术最适用于在端侧部署Transformer模型时减少50%延迟且精度下降<1%A.8bit量化（PTQ）B.16bit浮点训练C.知识蒸馏到LSTMD.动态批处理答案：A解析：PostTraining8bit量化（如OPTQ）通过二阶信息校准，可将矩阵乘法延迟减半，实验显示BERTbase在GLUE平均下降仅0.3%。二、多项选择题（每题3分，共15分，多选少选均不得分）11.以下哪些方法可用于缓解文本分类中的长尾分布问题A.重加权交叉熵B.FocalLossC.迁移学习+微调D.文本增广+尾部过采样答案：A,B,C,D解析：A通过逆频率加权；FocalLoss降低易分样本权重；迁移学习借头部知识；增广+过采样直接扩充尾部，均为有效策略。12.在Transformer解码阶段，哪些操作能够避免信息泄露A.对未来位置做maskB.使用因果掩码（causalmask）C.禁用交叉注意力D.在自注意力softmax前加∞掩码答案：A,B,D解析：C错误，交叉注意力用于查看编码器输出，不导致自回归泄露；A、B、D均确保解码器t时刻仅依赖<t信息。13.关于PromptTuning，下列说法正确的是A.仅在输入前添加可训练连续向量B.参数量少于AdapterTuningC.对多任务共享同一模型参数D.离散模板需人工设计答案：A,B,C,D解析：PromptTuning（Lesteretal.）冻结模型，仅优化前缀连续prompt；参数量≈0.01%全参；同一主干可切换不同prompt；离散模板则需人工撰写。14.以下哪些指标可直接用于评估生成文本多样性A.SelfBLEUB.Distinct1C.EntropyofngramD.ROUGEL答案：A,B,C解析：SelfBLEU高=多样性低；Distinct1统计不重复unigram比例；Entropy高表示分布更均匀；ROUGEL衡量与参考重叠，与多样性无关。15.在中文拼写纠错任务中，下列哪些特征对检错阶段有帮助A.字符级相似拼音B.五笔编码距离C.语义困惑度骤升D.字形视觉差异答案：A,B,C,D解析：拼音与五笔捕捉音码/形码错误；困惑度上升暗示语义不符；视觉差异（CNN编码笔画）可检出形近字错用。三、判断题（每题1分，共10分，正确打“√”，错误打“×”）16.Word2vec使用负采样时，噪声词数量k越大，词向量维度必须同步增大才能保证效果。答案：×解析：k影响训练目标，但维度为超参，可独立选择；k过大仅增加计算，不强制维度增加。17.ALBERT通过共享跨层参数减少了内存占用，但推理速度相比BERTbase基本一致。答案：√解析：共享参数减少显存，但推理时仍需逐层计算，FLOPs不变，速度持平。18.在RNNbased语言模型中，使用TruncatedBPTT时，截断长度越小，梯度消失问题一定越严重。答案：×解析：截断过小会丢失长依赖，但梯度消失主因是激活函数与权重矩阵，截断长度非唯一决定因素。19.ELECTRA的生成器判别器架构中，生成器越大，判别器下游任务表现一定越好。解析：生成器过大易生成高难负样本，导致判别器难以收敛，实验显示中等规模生成器最佳。答案：×20.使用F1score评估命名实体识别时，若实体边界错误但类型正确，仍视为完全错误。答案：√解析：CoNLL评测采用exactmatch，边界或类型任一错即全错。21.在对话生成中，重复惩罚（repetitionpenalty）参数>1会降低已生成token的生成概率。答案：√解析：重复惩罚通过缩放已出现token的logits，减少再次采样概率。22.对于多模态BERT，将图像区域特征与文本token拼接后，位置编码需重新从零递增，不可与文本共享序号。答案：×解析：UNITER等做法让图像区域使用与文本连续序号，模型通过模态嵌入区分，无需重置位置。23.使用Adafactor优化器时，由于其二阶矩估计被分解，可节省显存，但需额外学习率缩放。答案：√解析：Adafactor将二阶矩矩阵分解为行列均值，显著降低内存，同时需引入相对学习率缩放因子。24.在文本对抗样本生成中，对同义词做梯度显著性排序后替换，一定提升攻击成功率。答案：×解析：若替换后导致语法错误或被防御模型检测到异常，成功率反而下降。25.对于超长文本>16ktokens，使用Longformer的滑动窗口注意力比标准自注意力计算复杂度低且性能更高。答案：√解析：滑动窗口将复杂度从O(n²)降至O(n×w)，在文档级任务上性能与全局注意力接近。四、填空题（每空2分，共20分）26.在Transformer中，若隐藏维度d=512，注意力头数h=8，则每个头的维度为______，点积注意力输出拼接后需通过______线性变换映射回d维。答案：64；Wo（或输出投影矩阵）27.使用CRF进行序列标注时，训练阶段通过______算法计算配分函数，解码阶段通过______算法求最优路径。答案：前向后向；Viterbi28.若中文拼写纠错系统采用“检测纠正”级联，检测阶段常用______指标评估，纠正阶段常用______指标评估。答案：精确率/召回率/F1；字级/句级准确率29.在Promptbased情感分类中，将标签映射为“great”与“terrible”属于______策略，其目的是缩小与预训练______任务的差距。答案：标签词映射（verbalizer）；掩码语言建模30.使用Deepspeed的ZeRO3优化器时，模型参数被______分割，每张GPU仅保存______，从而实现千亿参数训练。答案：按层切分；1/N参数（或对应切片）五、简答题（每题8分，共24分）31.描述BERT在预训练与微调阶段分别使用的位置编码方式，并解释为何RoPE在超长文本上表现更优。答案：预训练：BERT使用固定正弦余弦绝对位置编码，直接加到输入嵌入。微调：位置编码保持不变，不随任务更新。RoPE（RotaryPositionEmbedding）通过旋转矩阵将相对位置信息嵌入查询键点积，使注意力分数仅依赖相对距离且随距离衰减。其优势：1)外推性好，训练长度外推至更长文本无需重新训练；2)相对位置编码天然适配线性注意力近似，降低长文复杂度；3)旋转形式保持维度间信息，避免绝对编码的泛化鸿沟。实验显示，RoPE在>8ktokens任务上PPL比绝对编码下降18%。32.对比RNNbasedSeq2Seq与Transformer在机器翻译中的训练并行性与推理延迟差异，并给出工业界常用的折中方案。答案：训练：RNN依赖时序递归，无法并行计算，Transformer自注意力可并行整句，GPU训练速度提升510倍。推理：RNN每步仅依赖上一隐藏状态，计算量恒定；Transformer每步需重新计算所有历史键值，内存与计算随长度线性增长，导致端侧延迟高。折中：1)缓存键值（KVcache）减少重复计算；2)使用轻量解码器层（如缩小d=512，h=8）；3)采用非自回归（NAT）一次生成整句，再迭代精修；4)知识蒸馏至小型RNN或Hybrid模型，如Google的HybridTransformerRNN，在TPU训练后剪枝至手机端，延迟降低42%，BLEU仅降0.6。33.解释为何在对话系统使用强化学习（RLHF）时，采用PPO而非REINFORCE，并给出奖励模型过拟合的两种缓解策略。答案：REINFORCE无基准，方差大，样本效率低；PPO引入重要性采样与剪切概率比，限制策略更新幅度，稳定可靠，适合大模型高维动作空间。奖励模型过拟合缓解：1)数据增广：使用同义改写、backtranslation扩充偏好对，提升泛化；2)正则化：在奖励模型输出层加Dropout=0.2，并采用早停（监控验证集Kendallτ），防止记忆特定偏好；3)集成：训练5个不同随机种子奖励模型，推理时取平均，降低单模型偏差。六、计算与推导题（共26分）34.（10分）给定一个长度为3的句子，标签序列为BIO，CRF转移矩阵A如下：||B|I|O|||||||B|0.1|0.8|0.1||I|0.1|0.7|0.2||O|0.6|0.1|0.3|发射矩阵P（对数概率）：||x1|x2|x3|||||||B|0.5|0.2|0.1||I|0.3|0.6|0.2||O|0.2|0.2|0.7|求标签序列BIO的未归一化得分（logspace）。答案：得分=P(B→x1)+A(B→I)+P(I→x2)+A(I→O)+P(O→x3)=0.5+0.8+0.6+0.2+0.7=2.835.（16分）假设使用标准Transformer解码器，隐藏维度d=512，词汇表大小V=30000，批量大小B=16，最大长度T=100，计算：(1)自注意力层在序列长度T时的浮点运算量（FLOPs），忽略softmax与归一化。(2)若采用8bit量化，权重内存节省多少字节？(3)若使用KVcache，推理阶段每新增1个token，所需额外显存（字节）？答案：(1)自注意力FLOPs=4BTd²+2BT²d=4×16×100×512²+2×16×100²×512=1.67×10⁸+1.64×10⁷≈1.84×10⁸FLOPs(2)原权重：d×V×4（QKV+O投影+FFN）≈512×30000×4=6.14×10⁷参数节省：每参从4字节→1字节，节省3×6.14×10⁷≈184MB(3)KVcache：每token需存储键与值，各形状为(B,h,1,d/h)，h=8，d/h=64每token显存：2×B×h×d/h×1字节=2×16×8×64=16KB（8bit）七、综合设计题（共35分）36.背景：某电商公司需构建“智能客服小蜜”，支持售前咨询、订单查询、情感安抚与营销推荐，日均千万级对话，峰值QPS=8k，要求平均响应<200ms，准确率>92%，且支持7×24小时多语言（中/英/泰）。任务：(1)设计端到端系统架构，说明核心模块与数据流（10分）。(2)给出模型选型与压缩方案，论证如何在精度下降<1%下满足延迟（10分）。(3)描述如何构建持续学习机制，以应对新品上线导致的OOV问题（8分）。(4)提出一套离线在线一体化评估体系，涵盖业务指标与模型指标（7分）。答案：(1)架构：接入层→ASR（语音）→多语言NLU（意图+槽位）→对话管理（DM）→策略中心（API+推荐）→NLG→TTS/文本。数据流：用户query→Kafka→特征服务（用户画像、订单缓存）→GPU推理集群→Re