解读

在国内真实业务落地场景中，大模型生成的注释常被用于代码审计、合规报告或前端展示，但80 字的硬性限制（如微信小程序、政务系统接口）会触发截断风险，导致语义断裂。指针生成网络（Pointer-Generator）原本用于摘要，可复用输入文本片段并动态决定拷贝或生成，天然适合“在有限字数内保留关键信息”的压缩任务。面试官想考察：

1. 你是否能把学术模型改造成工业级压缩器；
2. 能否在中文语料下解决OOV与冗余指代；
3. 是否具备LLMOps 视角，让压缩服务可灰度、可监控、可回滚。

知识点

1. 指针生成机制：P(gen)∈[0,1] 控制从词汇表生成还是直接从源序列拷贝，减少字数浪费。
2. Coverage 机制：用覆盖向量抑制重复拷贝，避免“的的的”这类中文冗余。
3. 长度惩罚因子：在 beam search 阶段加入分段长度惩罚，一旦累计字数≥78立即强制终止，预留 2 字安全垫应对 UTF-8 截断。
4. 中文子词策略：采用BERT-wwm 分词器+字级指针，既缓解 OOV，又精确到单字计数。
5. LLMOps 封装：把压缩模型封装成**<80 字的Seldon 微服务**，暴露**/v1/comment/compress接口，Prometheus 指标输出压缩率、语义相似度（SimCSE≥0.92）**，异常自动回退到抽取式摘要。

答案

线上推理阶段采用三阶段压缩：
① 预处理：用正则+AST提取函数签名、核心逻辑动词、异常类型，拼接成**≤256 字的伪代码线索**作为输入，减少无关噪音。
② 指针生成网络推理：

• 编码器用6 层 NEZHA-Base（中文预训练），解码器单向 3 层；
• Coverage Loss 权重=1.0，长度惩罚系数=1.5，Beam=5；
• 动态字典：每步只允许拷贝或生成中文、数字、常用英文缩写，过滤低频符号，确保每字都计入 80 字上限。
  ③ 后校验：若输出**>80 字**，启用强制截断+指针回退：从右向左找最近可断句读点（。；，），回退到该位置，用指针拷贝最后一个完整实体，保证语法完整性。
  最终平均压缩率 3.2:1，人工抽检合格率 96%，P99 延迟 120 ms（A10 单卡），通过阿里云平台 ARMS 实时监控。

拓展思考

1. 强化学习微调：用人工排序后的 80 字注释作为奖励信号，采用PPO-on-policy方式微调指针生成网络，把 BLEU-4 提升 1.8，同时降低截断率 35%。
2. 领域知识外挂：在解码端引入轻量级适配器（Adapter 0.5% 参数），注入内部代码规范词典，**把公司特有缩写（如“用户中心”→“用中”）**纳入生成空间，进一步节省 4–6 字。
3. 端侧部署：将模型蒸馏至 12M 参数（TinyPGNet），量化 INT8后RTF＜0.05，嵌入WebIDE 插件，离线运行满足政企内网无外调要求。