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LLM面试题六

news 来源：原创 2025/9/6 21:26:43

NLP方向CRF算法面试题

什么是CRF?CRF的主要思想是什么？

设X与Y是随机变量，P(Y | X)是给定条件X的条件下Y的条件概率分布，若随机变量Y构成一个由无向图G=(V,E)表示的马尔科夫随机场。则称条件概率分布P(X | Y)为条件随机场。CRF的主要思想统计全局概率，在做归一化时，考虑了数据在全局的分布。

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CRF的三个基本问题是什么？

概率计算问题定义：给定观测序列x和状态序列y，计算概率P(y | x)
解决方法：前向计算、后向计算
学习计算问题定义：给定训练数据集估计条件随机场模型参数的问题，即条件随机场的学习问题。
公式定义：利用极大似然的方法来定义目标函数
解决方法：随机梯度法、牛顿法、拟牛顿法、迭代尺度法这些优化方法来求解得到参数。
目标：解耦模型定义，目标函数，优化方法
预测问题定义：给定条件随机场P(Y | X)和输入序列（观测序列）x，求条件概率最大的输出序列（标记序列）y*，即对观测序列进行标注。
方法：维特比算法

线性链条件随机场的参数化形式？

在随机变量X取值为X的条件下，随机变量Y取值为y的条件概率如下： P(ulx)=Z(aexp王红-，0+于4利）其中， Z)=∑xp∑s(-1,x司+∑4s,刘

Z(x)：是规范化因子，求和是在所有可能得输出序列上进行的。
t_k：是定义在边上的特征函数，称为转移特征，依赖于当前和前一个位置
s_l：是定义在结点上的特征函数，称为状态特征，依赖于当前位置；

CRF的优缺点是什么？

优点：为每个位置进行标注过程中可利用丰富的内部及上下文特征信息
CRF模型在结合多种特征方面的存在优势
避免了标记偏置问题
CRF的性能更好，对特征的融合能力更强
缺点：训练模型的时间比ME更长，且获得的模型非常大。在一般的PC机上可能无法执行
特征的选择和优化是影响结果的关键因素。特征选择问题的好与坏，直接决定了系统性能的高低

HMM与CRF的区别？

共性：都常用来做序列标注的建模，像词性标注。HMM是有向图，CRF是无向图.
HMM只使用了局部特征（齐次马尔科夫假设和观测独立性假设），只能找到局部最优解；CRF使用了全局特征（在所有特征进行全局归一化），可以得到全局的最优值。
隐马尔可夫模型(HMM)是描述两个序列联合分布P(I,O)的概率模型；条件随机场模型(CRF)是给定观测状态O的条件下预测状态序列I的P(I/O)的条件概率模型。
HMM是生成模型，CRF是判别模型。CRF包含HMM，或者说HMM是CRF的一种特殊情况。

生成模型与判别模型的区别？

生成模型：学习得到联合概率分布P(x, y)，即特征X，共同出现的概率
常见的生成模型：朴素贝叶斯模型，混合高斯模型，HMM模型。
判别模型：学习得到条件概率分布P(y | x)，即在特征x出现的情况下标记y出现的概率。
常见的判别模型：感知机，决策树，逻辑回归，SVM，CRF等。
判别式模型：要确定一个羊是山羊还是绵羊，用判别式模型的方法是从历史数据中学习到模型，然后通过提取这只羊的特征来预测出这只羊是山羊的概率，是绵羊的概率。
生成式模型：是根据山羊的特征首先学习出一个山羊的模型，然后根据绵羊的特征学习出一个绵羊的模型，然后从这只羊中提取特征，放到山羊模型中看概率是多少，再放到绵羊模型中看概率是多少，哪个大就是哪个。

NLP方向文本分类常见面试题

文本分类任务有哪些应用场景？

文本分类时机器学习汇总常见的监督学习任务质疑，常见的应用场景如情感分类、新闻分类、主题分类、问答匹配、意图识别、推断等等。分类任务根据具体的数据集的标签情况，还可以分为二分类、多分类、多标签分类等。

文本分类的具体流程？

文本分类的流程一般包括文本预处理、特征提取、文本表示、最后分类输出。文本处理通常需要做分词及去除停用词等操作，常会使用一些分词工具，如hanlp、jieba、哈工大LTP、北大pkuseg等。

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fastText的分类过程？fastText的优点？

fastText首先把输入转化为词向量，取平均，再经过线性分类器得到类别。输入的词向量可以是预先训练好的，也可以随机初始化，跟着分类狂务一起训练fastText是一个快速文本分类算法，与基于神经网络的分类算法相比有两大优点：

fastText在保持高精度的情况下加快了训练速度和测试速度
fastText不需要预训练好的词向量，fastText会自己训练词向量
fastText两个重要的优化：使用层级Softmax提升效率、采用了char-level的n-gram作为附加特征。

TextCNN进行文本分类的过程？

卷积神经网络的核心思想是捕捉局部特征，对于文本来说，局部特征就是由若干单词组成的滑动窗口，类似于N-gram。卷积神经网络的优势在于能够自动地对N-gram特征进行组合和筛选，获得不同抽象层次的语义信息。因此文本分类任务中可以利用CNN来提取句子中类似n-gram的关键信息。

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第一层为输入层。将最左边的7乘5的句子矩阵，每行是词向量，维度=5，这个可以类比为图像中的原始像素点了。图中的输入层实际采用了双通道的形式，即有两个n×k的输入矩阵，其中一个用预训练好的词嵌入表达，并且在训练过程中不再发生变化；另外一个也由同样的方式初始化，但是会作为参数，随着网络的训练过程发生改变。
第二层为卷积层。然后经过有filter_size=(2,3,4)的一维卷积层，每个filter_size有两个输出channel。第三层是一个1-max_pooling层，这样不同长度句子经过pooling层之后都能变成定长的表示了。
最后接一层全连接的softmax层，输出每个类别的概率。每个词向量可以是预先在其他语料库中训练好的，也可以作为未知的参数由网络训练得到。

TextCNN可以调整哪些参数？

输入词向量表征：词向量表征的选取（如选word2vec还是GloVe)
卷积核大小：一个合理的值范围在1~10。若语料中的句子较长，可以考虑使用更大的卷积核。另外，可以在寻找到了最佳的单个filter的大小后，尝试在该filter的尺寸值附近寻找其他合适值来进行组合。实践证明这样的组合效果往往比单个最佳filter表现更出色
feature map特征图个数：主要考虑的是当增加特征图个数时，训练时间也会加长，因此需要权衡好。这个参数会影响最终特征的维度，维度太大的话训练速度就会变慢。这里在100-600之间调参即可。当特征图数量增加到将性能降低时，可以加强正则化效果，如将dropout率提高过0.5
激活函数：ReLU和tanh
池化策略：1-max pooling表现最佳，复杂任务选择k-max
正则化项(dropout/机2)：指对CNN参数的正则化，可以使用dropout或L2，但能起的作用很小，可以试下小的dropout率(<0.5)，L2限制大一点

文本分类任务使用的评估指标有哪些？

准确率、召回率、ROC，AUC，F1、混淆矩阵

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NLP方向文本摘要常见面试题

抽取式摘要和生成式摘要存在哪些问题？

抽取式摘要在语法、句法上有一定的保证，但是也面临了一定的问题，例如：内容选择错误、连贯性差、灵活性差等问题。
生成式摘要优点是相比于抽取式而言用词更加灵活，因为所产生的词可能从未在原文中出现过。但存在以下问题：
OOV问题。源文档语料中的词的数量级通常会很大，但是经常使用的词数量则相对比较固定。因此通常会根据词的频率过滤掉一些词做成词表。这样的做法会导致生成摘要时会遇到UNK的词。
摘要的可读性。通常使用贪心算法或者beam search方法来做decoding。这些方法生成的句子有时候会存在不通顺的问题。
摘要的重复性。这个问题出现的频次很高。与2的原因类似，由于一些decoding的方法的自身缺陷，导致模型会在某一段连续timesteps生成重复的词。
长文本摘要生成难度大。对于机器翻译来说，NLG的输入和输出的语素长度大致都在一个量级上，因此NLG在其之上的效果较好。但是对摘要来说，源文本的长度与目标文本的长度通常相差很大，此时就需要encoder很好的将文档的信息总结归纳并传递给decoder，decoder需要完全理解并生成句子。

Pointer-generator network解决了什么问题？

指针生成网络从两方面针对seq-to-seq模型在生成式文本摘要中的应用做了改进。
第一，使用指针生成器网络可以通过指向从源文本中复制单词（解决OOV的问题），这有助于准确复制信息，同时保留generater的生成能力。PGN可以看作是抽取式和生成式摘要之间的平衡。通过一个门来选择产生的单词是来自于词汇表，还是来自输入序列复制。
第二，使用coverage跟踪摘要的内容，不断更新注意力，从而阻止文本不断重复（解决重复性问题)。利用注意力分布区追踪目前应该被覆盖的单词，当网络再次注意同一部分的时候予以惩罚。

文本摘要有哪些应用场景？

文本摘要技术有许多应用场景。例如，在新闻报道领域，可以使用文本摘要技术快速生成新闻摘要，使读者可以快速了解新闻内容：在市场调查领域，可以使用文本摘要技术对大量用户反馈进行快速分析，提取出关键信息，从而更好地了解市场需求；在医学领域，可以使用文本摘要技术从海量医学文献中快速找到相关研究成果，以帮助医生更好地做出诊疗决策。

几种ROUGE指标之间的区别是什么？

ROUGE是将待审摘要和参考摘要的元组共现统计量作为评价依据。
ROUGE-N=每个n-gram在参考摘要和系统摘要中同现的最大次数之和/参考摘要中每个n-gram出现的次数之和
ROUGE-L计算最长公共子序列的匹配率，L是LCS(longest common subsequence)的首字母。如果两个句子包含的最长公共子序列越长，说明两个句子越相似。
Rouge-W是Rouge-L的改进版，使用了加权最长公共子序列(Weighted LongestCommon Subsequence)，连续最长公共子序列会拥有更大的权重。

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BLEU和ROUGE有什么不同？

BLEU是2002年提出的，而ROUGE是2003年提出的。
BLEU的计算主要基于精确率，ROUGE的计算主要基于召回率。
ROUGE用作机器翻译评价指标的初衷是这样的；在SMT(统计机器翻译)时代，机器翻译效果稀烂，需要同时评价翻译的准确度和流畅度；等到MT(神经网络机器翻译)出来以后，神经网络脑补能力极强，翻译出的结果都是通顺的，但是有时候容易瞎翻译。
ROUGE的出现很大程度上是为了解决NMT的漏翻问题（低召回率）。所以ROUGE只适合评价NMT，而不适用于SMT，因为它不管候选译文流不流畅。
BLEU需要计算译文1-gram,2-gram,.,N-gram的精确率，一般N设置为4即可，公式中的Pn指n-gram的精确率。Wn指n-gram的权重，一般设为均匀权重，即对于任意n都有Wn=1/N。BP是惩罚因子，如果译文的长度小于最短的参考译文，则BP小于1。BLEU的1-gram精确率表示译文忠于原文的程度，而其他n-gram表示翻译的流畅程度。

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海康-CV算法工程师实习面试题

YOLO的正负样本是什么？

在YOLO算法中，目标物体被定义为一组边界框，也称为锚框(anchor box)。每个锚框都由其中心点坐标、宽度和高度来定义。对于每个锚框，计算它与所有目标物体的loU(交并比)值。如果U大于某个阈值（如0.5），则将该锚框标记为正样本，否则将其标记为负样本。

模型压缩和加速的方法有哪些？

参数剪枝(Parameter Pruning)：别除模型中冗余的参数，减少模型的大小。通常情况下，只有很少一部分参数对模型的性能贡献较大，其余参数对性能的贡献较小或没有贡献，因此可以删除这些冗余参数。
量化(Quantization)：将浮点型参数转换为更小的整数或定点数，从而减小模型大小和内存占用，提高计算效率。
知识蒸馏(Knowledge Distillation)：利用一个较大、较准确的模型的预测结果来指导一个较小、较简单的模型学习。这种方法可以减小模型的复杂度，提高模型的泛化能力和推理速度。
网络剪枝(Network Pruning)：删除模型中冗余的神经元，从而减小模型的大小。与参数剪枝不同，网络剪枝可以删除神经元而不会删除对应的参数。
蒸馏对抗网络(Distil训ation Adversarial Networks)：在知识蒸馏的基础上，通过对抗训练来提高模型的鲁棒性和抗干扰能力。
模型量化(Model Quantization)：将模型的权重和激活函数的精度从32位浮点数减少到更小的位数，从而减小模型的大小和计算开销。
层次化剪枝(Layer–wise Pruning)：对模型的不同层进行不同程度的剪枝，以实现更高效的模型压缩和加速。
低秩分解(Low-Rank Decomposition)：通过将一个较大的权重矩阵分解为几个较小的权重矩阵，从而减少计算开销。
卷积分解(Convolution Decomposition)：将卷积层分解成几个更小的卷积层或全连接层，以减小计算开销。
网络剪裁(Network Trimming)：通过对模型中一些不重要的连接进行剪裁，从而减小计算开销。

半精度是什么？

半精度是指使用16位二进制浮点数(half-precision floating point.)来表示数字的数据类型，可以加速计算和减小内存占用。

半精度的理论原理是什么？

半精度使用16位二进制浮点数来表示数字，其中1位表示符号位，5位表示指数，10位表示尾数。相比于单精度(32位)和双精度(64位)的浮点数，半精度的表示范围和精度更小，但可以通过降低内存占用和加速计算来实现高效的运算。

你了解的知识蒸馏模型有哪些？

FitNets：使用一个大型模型作为教师模型来指导一个小型模型的训练。
Hinton蒸馏：使用一个大型模型的输出作为标签来指导一个小型模型的训练。
Borm-Again Network(BAN)：使用一个已经训练好的模型来初始化一个新模型，然后使用少量的数据重新训练模型。
TinyBERT：使用一个大型BERT模型作为教师模型来指导一个小型BERT模型的训练。

自监督、半监督、无监督的区别？

自监督学习：使用输入数据的某些属性（例如，数据本身的结构或某些隐含信息）来作为监督信号，从而避免了手动标注的成本。例如，图像数据可以通过旋转、剪切等方式进行扩增，并使用数据自身的变换作为监督信号来训练模型。
半监督学习：是指使用有标注和无标注的数据来训练模型。通常情况下，有标注的数据只是无标注数据的一个子集。通过同时使用有标注和无标注数据进行训练，可以提高模型的性能和泛化能力。
无监督学习：是指在没有标注数据的情况下，通过分析数据本身的结构、模式和相关性来学习模型。无监督学习的目标是从数据中发现一些有用的结构，例如聚类、降维、密度估计等。常见的无监督学习方法包括自编码器、生成对抗网络、变分自编码器等。与监督和半监督学习不同，无监督学习不需要手动标注数据，因此可以处理大量未标注的数据，从而提高数据利用率和模型性能。

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