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2025年BERT模拟预训练冲刺

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、

1.请简述BERT模型的基本结构，并说明其与传统单向语言模型（如ELMo）在捕捉上下文信息方面有何根本区别。

2.解释BERT预训练中的MaskedLanguageModeling（MLM）任务的目标和具体实现方式。一个常见的Masking比例是多少？为什么？

3.BERT模型为何能够有效地学习到双向上下文表示？请从其编码器结构和计算机制角度阐述。

二、

4.假设你正在使用HuggingFaceTransformers库进行BERT的MLM预训练。请写出关键的数据加载和预处理步骤的伪代码或核心PyTorch代码片段，包括如何对输入文本进行Tokenization，如何实现Masking操作（例如，随机遮盖15%的词元，用特殊标记`[MASK]`替换，并保留一部分词元不变），以及如何构造输入字典（如`input_ids`,`attention_mask`,`token_type_ids`-如果适用）。

5.在BERT预训练过程中，选择合适的学习率策略至关重要。请列举至少两种适用于BERT预训练的学习率调度方案，并简述其原理和优缺点。

6.描述在BERT预训练时，`BatchSize`和`SequenceLength`的选择需要考虑哪些因素？过大或过小的设置可能导致什么问题？

三、

7.阅读以下PyTorch代码片段（假设使用了HuggingFaceTransformers库），该片段尝试加载一个预训练的BERT模型并进行微调以用于文本分类任务。请指出其中至少三处可能存在的问题或可以改进的地方。

```python

fromtransformersimportBertForSequenceClassification,BertTokenizer,Trainer,TrainingArguments

model=BertForSequenceClassification.from_pretrained(bert-base-uncased,num_labels=2)

tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained(bert-base-uncased)

deftrain_model():

training_args=TrainingArguments(output_dir=./results,num_train_epochs=3)

trainer=Trainer(model=model,args=training_args)

trainer.train()

train_model()

```

8.在将BERT预训练模型应用于下游任务（如问答、情感分析）时，通常需要进行“微调”（Fine-tuning）。请解释微调的概念及其必要性。与从头训练一个模型相比，微调有哪些优势？

9.假设你已经完成了BERT的预训练，并希望将其应用于一个全新的、领域特定的文本分类任务。请简述你需要采取的主要步骤，包括数据准备、模型选择、参数调整以及评估方法。

四、

10.BERT模型的成功促使了众多变体和改进模型的提出。请比较一下RoBERTa和ALBERT在提升BERT性能方面所做的核心改进分别是什么？

11.除了标准的MLM和NSP任务，BERT预训练还可以扩展到其他领域。请举例说明至少两种BERT的扩展预训练任务，并简述其目标和应用场景。

12.BERT模型在处理长文本时面临挑战。请简述至少两种针对BERT长文本处理能力的改进方法或模型架构。

试卷答案

一、

1.BERT模型由编码器（Encoder）层堆叠而成，每个编码器层包含多层相同的结构单元，核心是Transformer模块，特别是自注意力（Self-Attention）机制。Transformer通过自注意力机制同时考虑了输入序列中所有词元（token）之间的关系，从而捕捉双向上下文信息。而传统单向语言模型（如ELMo）通常是顺序处理的，只能利用单向（左或右）的上下文信息来表示词元。

2.MLM任务的目标是让模型学习预测被随机遮盖（Mask）掉的词元。具体实现方式是：输入序列中约15%的词元被随机替换为特殊的`[MASK]`标记。模型需要学习将`[MASK]`位置的标记预测回它原本的词元。为了防止模型过度优化而仅仅预测最常见的词元，通常还会保留一部分原始词元，或者将部分原始词元随机替换为`[MASK]`标记。

3.BERT模型通过其编码器结构和自注意力机制实现双向上下文理解。在Transformer编码器中，自注意