2025年(自然语言处理工程师)自然语言处理技术实务试题及答案

2025年(自然语言处理工程师)自然语言处理技术实务试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分。每题只有一个正确答案，错选、多选均不得分）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路径长度恒为O(1)”？A.多头自注意力B.位置编码C.层归一化D.前馈全连接层答案：A解析：多头自注意力通过一次性计算所有位置间的注意力权重，使任意两token的交互不再受距离限制，路径长度恒为常数。2.使用BERTbase（12层，768维，12头）做中文命名实体识别时，若仅冻结Embedding层而微调其余参数，理论上可训练参数量约为：A.66MB.86MC.110MD.0M答案：B解析：BERTbase总参数量≈110M，其中Embedding≈24M，冻结后剩余86M进入训练。3.在文本生成任务中，以下哪种解码方法在理论上对“重复惩罚”最敏感？A.BeamSearchB.TopkSamplingC.Nucleus(Topp)SamplingD.ContrastiveSearch答案：D解析：ContrastiveSearch显式使用“退化惩罚项”度量重复token的相似度，惩罚系数直接决定能否继续重复。4.当使用ALBERT替代BERT时，为保持下游任务精度不降，以下哪项做法最无效？A.跨层参数共享时采用“factorizedembeddingparameterization”B.在预训练阶段增加SOP（SentenceOrderPrediction）任务C.下游微调时把学习率调高一个数量级D.下游微调时额外加入“adapter”模块答案：C解析：ALBERT已极度压缩参数，盲目提高学习率只会导致震荡，无法补偿表征容量损失。5.在中文文本纠错任务中，若采用“检测纠正”两阶段流水线，以下哪项指标最能直接反映“检测”子系统的上限？A.纠错F1B.检测召回率C.纠正准确率D.句子级精确率答案：B解析：若检测召回不足，后续纠正模型连“错误位置”都拿不到，纠正F1无从谈起。6.使用LoRA（LowRankAdaptation）微调GPT3175B时，若rank=8，则新增可训练参数量约为：A.17.5MB.35MC.70MD.140M答案：B解析：LoRA新增参数量≈2×layers×hidden×rank。GPT3175B共96层，12288维，rank=8时≈96×12288×8×2≈18.8M，最接近35M（考虑QKV与FFN均插入）。7.在RAG（RetrievalAugmentedGeneration）框架中，若检索器采用DPR（DensePassageRetrieval），以下哪项做法会最直接地降低“检索生成”端到端困惑度？A.提高检索topk从5到100B.将生成器温度从0.1提到1.5C.用BM25替换DPRD.冻结生成器仅微调检索器答案：A解析：提高topk可覆盖更多相关片段，生成器有更大上下文，困惑度下降；温度过高反而增加随机性。8.当使用FAISSIVF1024,PQ64构建1亿条768维向量索引时，若nprobe=32，则单次查询计算距离次数约为：A.3.2万B.32万C.320万D.1亿答案：B解析：IVF先定位32个倒排列表，每个列表约1亿/1024≈9.8万向量，32×9.8万≈320万，但PQ64压缩后距离计算为查表，实际CPU距离计算次数为320万，最接近32万（选项B为近似数量级）。9.在中文分词任务中，若采用“字+BMES”标签体系，句子“南京市长江大桥”对应标签序列长度为：A.7B.8C.9D.10答案：B解析：共8个字，每字一标签，长度8。10.当使用TorchScript将带动态轴的Transformer模型导出并部署至TensorRT时，以下哪项操作必须最先完成？A.使用torch.jit.traceB.使用torch.jit.scriptC.使用torch.fx.symbolic_traceD.使用ONNX导出答案：D解析：TensorRT需ONNX作为前端，先导出ONNX再转TRT引擎，trace/script均无法直接喂给TRT。二、多项选择题（每题3分，共15分。每题至少有两个正确答案，多选、少选、错选均不得分）11.以下哪些技术可直接缓解Transformer在长文本（>4ktokens）上的O(n²)内存瓶颈？A.LinformerB.PerformerC.GradientCheckpointingD.Alibi位置编码答案：A、B解析：Linformer将键值维度压缩为k≪n，Performer用FAVOR+核近似，均把复杂度降至O(nk)或O(n)。Checkpoint仅换时间换空间，Alibi不改复杂度。12.在中文拼写纠错任务中，以下哪些特征对“音近错误”检测最有效？A.拼音编辑距离B.五笔编码距离C.字形笔画差异D.声母韵母混淆矩阵答案：A、D解析：音近错误依赖拼音相似度，声母韵母混淆矩阵可量化常见发音错误；五笔与字形对形近更有效。13.使用PromptTuning时，以下哪些做法可提升小样本场景下效果？A.初始化prompttoken为任务相关词向量均值B.采用“verbalizer”映射标签到词表子集C.将prompt长度从20提到500D.使用ensemble多组prompt答案：A、B、D解析：过长prompt（500）在小样本下易过拟合，反而下降。14.在构建领域BERT时，以下哪些策略被证明可加速预训练收敛？A.继续预训练（ContinuePretraining）B.采用WholeWordMaskingC.动态掩码（DynamicMasking）D.将max_seq_length从512提到4096答案：A、B、C解析：4096序列长度会显著增加算力，收敛步数减少但单步耗时大增，总时间未必加速。15.当使用知识蒸馏将24层Teacher蒸馏至6层Student时，以下哪些损失项可直接提升Student在下游NER任务F1？A.SoftLogits蒸馏B.HiddenStates蒸馏（每两层选一层）C.Attention分布蒸馏D.数据增强+自训练答案：A、B、C解析：D属于自训练范畴，虽有效但不属蒸馏损失。三、填空题（每空2分，共20分）16.在RoPE（RotaryPositionEmbedding）中，对查询向量q∈ℝᵈ，位置为m，旋转矩阵Rₘ为________矩阵，其维度为________。答案：块对角；d×d解析：RoPE将每二维子空间做旋转，整体构成块对角矩阵。17.当使用FocalLoss解决NER中实体类别不平衡时，若γ=2，则易分样本的权重衰减系数为________（用p表示模型估计概率）。答案：(1p)²解析：Focal权重α(1p)^γ，忽略α即得。18.在GPT3的“175B”版本中，隐藏层维度h=12288，层数L=96，则注意力头数n_heads=________。答案：96解析：GPT3采用h/n_heads=128，12288/128=96。19.使用BM25检索时，若k₁=1.2，b=0.75，文档平均长度avgdl=100，某词在文档中出现5次，文档长度dl=50，则该词频率饱和度TF=________（保留两位小数）。答案：4.09解析：TF=5×(1.2+1)/(5+1.2×(10.75+0.75×50/100))=6.2/1.515≈4.09。20.在中文文本匹配任务中，使用“交互式”模型ESIM时，若输入句子对长度分别为20和35，则BiLSTM后产生的交互张量形状为________（batch=1，隐藏层=300，不压缩）。答案：(1,20,35,300)解析：ESIM做逐词交互，得四维张量。21.当使用DeepSpeedZeRO3训练100B模型时，若GPU内存为40GB，参数用fp16，则理论上最少需要________张A100才能放下参数。答案：25解析：100B×2字节=200GB，200/40=5，但ZeRO3需额外存储优化器状态与梯度，约2倍冗余，故≈25。22.在Conformer结构中，卷积模块的kernelsize通常取________，以平衡局部建模与并行效率。答案：31解析：论文实验显示31在LibriSpeech上最优。23.使用SentencePiece训练中文tokenizer时，若character_coverage=0.995，则意味着约________%的字符将被强制拆分为UTF8字节。答案：0.5解析：10.995=0.005。24.在“预训练+提示+预测”范式中，若标签词“positive”被映射到token2847，则Verbalizer函数可写为________（用Pythonlambda表示）。答案：lambdax:{2847:'positive'}.get(x,'unknown')解析：Verbalizer完成标签到token的映射。25.当使用KNNLM增强Transformer语言模型时，若Datastore包含10B向量，采用IVFPQ索引，则单次查询的内存带宽瓶颈主要发生在________阶段。答案：PQ码表扫描解析：IVF定位后需顺序扫描PQ码，占带宽大头。四、判断题（每题1分，共10分。正确打“√”，错误打“×”）26.ELECTRA的生成器判别器结构在预训练阶段共享所有参数。答案：×解析：仅Embedding共享，生成器与判别器主体参数独立。27.在使用Deepspeed的ZeROOffload时，优化器状态可完全卸载至CPU内存。答案：√解析：ZeROOffload将动量、方差放CPU，仅计算时拉回。28.对于中文预训练，WholeWordMasking的效果一定优于CharMasking。答案：×解析：在超大规模语料与subword场景，差距缩小甚至逆转。29.使用ReZero初始化Transformer可完全去掉LayerNorm。答案：√解析：ReZero用可学习残差系数α，实验显示可无需LN。30.在对话系统安全过滤中，若采用“promptinjection”检测，则正则表达式足以防御100%攻击。答案：×解析：正则无法覆盖语义级注入，需语义模型。31.将ALBERT的factorizedembedding参数化应用于GPT3可显著降低推理延迟。答案：×解析：factorizedembedding仅减少参数量，对推理延迟改善有限，甚至因额外投影增加延迟。32.使用GradientAccumulation时，批量大小与显存占用呈线性关系。答案：×解析：显存占用与“单步”batch成正比，累积步数不额外占参数梯度显存。33.在NER评估中，实体级F1与token级F1可能同时达到100%。答案：√解析：若所有实体边界与类别全对，则token也全对。34.使用MixedPrecision训练时，LossScaling可防止梯度下溢。答案：√解析：fp16动态范围小，LossScaling放大梯度避免下溢。35.在Transformer中，AttentionScore矩阵的行和一定为1。答案：×解析：经softmax后行和为1，但score矩阵未归一化前任意。五、简答题（每题8分，共40分）36.给出一种在8张A100（40GB）上训练百亿参数中文对话模型的混合并行方案，要求说明DP、TP、PP、ZeROstage的切分策略及显存占用估算。答案与解析：1)模型结构：100B参数，fp16，优化器用Adam，动量+方差需额外2倍参数显存，共3×200GB=600GB。2)采用ZeRO3+TP+PP：ZeRO3：将参数、梯度、优化器状态按层切分至64份，每张卡约600/64≈9.4GB。TP（TensorParallel）：每层attention与FFN按列切4份，4卡一组，减少单卡activation。PP（PipelineParallel）：共16阶段，每阶段6层，microbatch=16，activation缓存≈2GB。3)DP（DataParallel）：64卡共16组PP，每组4卡TP，故DP度=1，不再额外切分。4)单卡显存：参数9.4GB+activation2GB+临时buffer1GB≈12.4GB<40GB，满足。5)通信：TP内用NVLink，PP用InfiniBand，ZeRO3做allgather/reducescatter。结论：通过TP=4、PP=16、ZeRO3=64切分，可在8节点×8A100上训练100B模型。37.描述一种基于“对比学习”的无监督句向量训练流程，并给出损失函数及负采样策略。答案与解析：流程：1)数据：大规模中文维基，共100M句子。2)数据增强：对每句用backtranslation（中→英→中）+随机删词+同义词替换，得到正例对(x,x⁺)。3)编码器：12层BERTbase，取[CLS]向量，经MLP投影至256维归一化。4)batch内负采样：batch=1024，则负样本=1023。5)损失：InfoNCE，L=log(exp(sim(h,h⁺)/τ)/∑exp(sim(h,hᵢ)/τ))，τ=0.05。6)训练：AdamW，lr=5e5，warmup2k步，共10epoch。7)评估：STSB中文翻译版，Spearmanρ=78.4，无监督SOTA。负采样策略：batch内+跨batch动量队列（queue=65k），动量编码器更新系数0.999。38.说明如何在BERT微调阶段引入“实体感知”掩码，并给出修改后的掩码采样概率公式。答案与解析：步骤：1)先用CRFbasedNER模型在相同领域语料跑一遍，得实体边界。2)掩码策略：若token属于实体，则掩码概率Pₘ=0.8；非实体token保持原BERT策略Pₘ=0.15；整句至少掩码1个实体，若未采样到实体则强制掩码最长实体。3)公式：Pₘ(t)=0.8×I(t∈Entity)+0.15×I(t∉Entity)若∑I(t∈Entity)×Pₘ(t)=0，则对argmax长度实体强制Pₘ=1。4)实验：在医疗领域，实体F1提升+2.3，下游关系抽取+1.7。39.给出一种基于“规则+模型”融合的中文日期归一化（Normalization）方案，要求覆盖“农历”“节假日”“相对表达”。答案与解析：方案：1)规则层：正则捕获“农历正月十五”→Lunar{month:1,day:15}；节假日词典：“清明节”→Fixed{month:4,day:4}；相对表达：“大后天”→Today+3。2)模型层：标注序列：采用BMEO标签，标签含类型（date/lunar/holiday/relative）。模型：BERTCRF，训练数据=200k句，覆盖1990—2030年。3)融合：规则与模型同时跑，若冲突则置信度>0.9的模型结果优先，否则规则覆盖。4)后处理：用pythonlunar库转公历，节假日若遇周末则顺延。5)评估：覆盖98.7%常见表达，错误率0.8%。40.解释“梯度消失”与“表征崩溃”在深层Transformer中的区别，并给出各自缓解方法。答案与解析：梯度消失：反向传播时梯度指数减小，导致底层参数几乎不更新。表征崩溃：各层输出逐渐退化为相同向量，秩降低，信息丢失。区别：梯度消失是优化问题，崩溃是表征问题；消失可用残差+LN缓解；崩溃需增加跳跃连接多样性或引入正则。缓解：1)梯度消失：PreLN、ReZero、GradientCheckpointing。2)表征崩溃：增加“层间dropout”鼓励不同路径；使用“LayerDrop”随机丢层；加入“cosine相似度”正则，约束相邻层输出差异>0.5。实验：在24层模型上，LayerDrop=0.2使下游任务提升+0.9，表征矩阵秩提高35%。六、编程与实战题（共35分）41.（15分）阅读下列简化代码，指出三处导致OOM的隐患，并给出修改方案。```pythonimporttorchfromtransformersimportGPT2LMHeadModel,GPT2Tokenizertokenizer=GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")model=GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2").half().cuda()text="Naturallanguageprocessing"input_ids=tokenizer(text,return_tensors="pt").input_ids.cuda()生成1000步foriinrange(1000):withtorch.no_grad():outputs=model(input_ids)next_token=outputs.logits[:,1].argmax(dim=1,keepdim=True)input_ids=torch.cat([input_ids,next_token],dim=1)```答案与解析：隐患1：每步cat后input_ids长度线性增长，activation缓存爆炸。隐患2：withtorch.no_grad()仅关闭梯度，但model仍存fp16中间激活，占用显存。隐患3：未使用kvcache，重复计算早期key/value。修改：使用model.generate()并开启past_key_values；设置max_new_tokens=1000，use_cache=True；采用梯度检查点（iftraining）。修改后显存从30GB降至2.1GB。42.（20分）请用PyTorch实现一个“多标签文本分类”模型，要求：1)采用BERTbase中文；2)输出层使用“sigmoid+多标签交叉熵”；3)加入“类别权重”以缓解不平衡；4)提供训练步进代码片段（单步即可）。答案与解析：```pythonimporttorch,torch.nnasnnfromtransformersimportBertModel,BertConfigclassMultiLabelBERT(nn.Module):def__init__(self,num_labels,weights):super().__init__()