Transformer编程题目，结合RTX 3060显卡性能和市场主流技术
以下是10道针对4年经验开发者的Transformer编程题目，结合RTX 3060显卡性能和市场主流技术，每题包含模型选择和实现逻辑描述：
题目1：医疗报告结构化提取
模型选择：BioBERT-base
要求：
开发从PDF医疗报告中提取关键信息（患者年龄、诊断结果、用药方案）的系统。使用OCR识别文本后，通过BioBERT识别医疗实体，输出结构化JSON。需处理扫描件文字错位问题，并部署为FastAPI服务。
关键技术点：
- 结合PyMuPDF和Tesseract进行OCR
- 实体识别模型微调（LoRA）
- 处理中文医疗术语（添加自定义词库）
题目2：短视频智能剪辑系统
模型选择：CLIP-ViT-B/32 + Whisper-small
要求：
根据用户输入的关键词（如"搞笑瞬间"），自动从视频中提取匹配片段。使用CLIP计算画面语义相似度，Whisper识别字幕，结合时间戳输出剪辑片段。需实现多视频并行处理。
关键技术点：
- 视频分帧策略优化（FFmpeg）
- 多模态特征融合（画面+语音+字幕）
- 3060显存管理（启用梯度检查点）
题目3：金融舆情预警系统
模型选择：FinBERT-tone
要求：
实时扫描新闻/社交媒体文本，识别负面情绪并关联上市公司股票代码。当检测到重大负面事件时，通过企业微信自动推送预警。需处理中日英三语文本。
关键技术点：
- 使用Asyncio实现高并发爬虫
- 领域自适应微调（金融术语库）
- 动态批处理优化（文本长度分组）
题目4：智能代码审查助手
模型选择：CodeBERT-base
要求：
开发VS Code插件，自动检测代码中的安全漏洞（如SQL注入）和性能问题。通过Git diff获取变更代码，输出带修复建议的审查报告。支持Python/Java/Go三种语言。
关键技术点：
- 抽象语法树（AST）特征提取
- 上下文敏感分析（结合调用链）
- 模型量化部署（ONNX Runtime）
题目5：跨模态商品搜索系统
模型选择：OFA-base（阿里多模态模型）
要求：
允许用户上传商品图片或描述文本，从百万级商品库中检索相似商品。要求响应时间<500ms，支持"类似这款但更便宜"等复杂查询。
关键技术点：
- 向量索引优化（HNSW算法）
- 多条件混合搜索（价格+相似度）
- 3060上的FP16加速推理
题目6：智能会议纪要生成
模型选择：Wav2Vec2-base + BART-large-cnn
要求：
将会议录音转换为文字后，自动生成包含关键决策点的纪要。需识别不同发言人，标记待办事项（如"@张三 需提交方案"）。
关键技术点：
- 声纹识别（pyannote-audio）
- 关键信息抽取（规则+模型双校验）
- 长文本处理（滑动窗口法）
题目7：游戏AI剧情生成器
模型选择：GPT-2-medium + LoRA微调
要求：
根据玩家游戏行为（如击杀数、探索区域），动态生成分支剧情。要求生成内容符合游戏世界观，且能保持剧情连贯性。
关键技术点：
- 世界观知识注入（Prompt工程）
- 实时生成延迟控制（<1秒）
- 防止内容重复（N-gram过滤）
题目8：工业缺陷检测系统
模型选择：Swin-Tiny（视觉Transformer）
要求：
对生产线拍摄的产品图片进行缺陷检测，分类划痕、变形等6类缺陷。需开发带置信度显示的可视化界面，并与MES系统集成。
关键技术点：
- 小样本学习（模型微调）
- 数据增强（工业光照模拟）
- TensorRT加速推理
题目9：法律合同比对系统
模型选择：Longformer-base
要求：
对比新旧版合同文本，自动标记修改条款并评估法律风险。输出修订差异报告，需保持条款上下文关联性。
关键技术点：
- 长文档分块处理（重叠窗口）
- 关键条款相似度计算（Sentence-BERT）
- 风险等级分类（微调最后一层）
题目10：个性化推荐聊天机器人
模型选择：BlenderBot-400M
要求：
基于用户历史对话记录（存储于MongoDB），生成个性化回复。需实现"记忆"功能（如记住用户喜好），并过滤敏感内容。
关键技术点：
- 对话图谱构建（Neo4j存储关系）
- 实时内容过滤（关键词+模型双校验）
- 3060多对话并行（vLLM引擎）
3060适配通用要求：
- 所有模型需量化至8-bit以下
- 推理batch_size需≥4
- 使用FlashAttention优化内存
- 实现显存溢出自动降级机制
- 提供Docker部署方案（含CUDA版本说明）
每个题目都涉及：模型微调、生产环境部署、性能优化等工业级开发环节，符合4年经验开发者技术栈。