解读

面试官想通过“回译”这一低成本数据增强手段，考察候选人是否能把中文金融场景、T5-PEGASUS 模型特性与LLMOps 落地闭环三者串起来。核心痛点是：金融文本专业术语（如“摊余成本法”“CDS 信用违约互换”）在通用语料出现频率低，导致微调后模型在生成、摘要、问答任务中术语缺失或误用。回译的目标是在不引入外部敏感数据的前提下，合成含高价值术语的平行语料，并保证语义一致性、术语准确性、监管合规性。

知识点

1. T5-PEGASUS 结构：Encoder-Decoder 共享参数，中文 Pegasus 预训练目标为“Gap Sentence Generation”，对摘要、改写更友好；需用中文 SentencePiece 词表，避免繁简混杂。
2. 回译链路：中文金融句 → 英文 → 中文，需双语金融词典+术语强制约束，防止英文中间态丢术语。
3. 术语覆盖率量化：采用F1-term，即术语召回与精确率的调和，对比回译前后术语命中数。
4. LLMOps 数据闭环：回译语料需经敏感词过滤+合规审核+模型置信度打分，再进入版本化样本库，实现可追溯。
5. 推理加速：回译离线批量合成，线上实时模型仍用动态批量化+INT8 量化，避免回译模型拖慢生产环境。

答案

我将回译拆成“四步闭环”，全部脚本化接入内部 LLMOps 平台，两周内可上线。

第一步，术语库构建。爬取央行、银保监会、上交所公告，用 CRF++ 做中文金融 NER，沉淀 4.2 万术语，并与英文权威译名（CFETS、ISDA）对齐，得到中英双向词典。

第二步，双向回译。
① 中文原始句 → 英文：用 11B 参数内部金融领域 mT5-adapter 做翻译，decoder 端在 logits 层加词典 mask，强制生成含英文术语的句子，例如“摊余成本法”必须出现“amortized cost method”。
② 英文 → 中文：换 T5-PEGASUS 做反向翻译，同样在 cross-attention 层注入中文术语 embedding，确保回译句含原术语。
③ 为控制语义漂移，用领域小模型 BERT-Fin 计算回译前后 cosine 相似度，低于 0.92 的句子自动丢弃。

第三步，质量过滤与标注。
① 合规过滤：调用内部敏感词服务，含“内幕消息”“保本保收益”等 1.8 万敏感短语，命中即弃用。
② 人工抽检 5% 样本，术语准确率需 ≥ 98%，否则回退到第二步调参。
③ 通过质检的句对写入Delta-Lake 样本库，自动打标签“back-translation-2024Q2”。

第四步，微调与评估。
① 用继续预训练+任务微调两阶段：先在 2000 万回译句上做 MLM 风格继续预训练，步数 15k，lr=5e-5；再在下游金融摘要任务上微调，lr=3e-5。
② 评估指标：术语覆盖率提升 7.4%，ROUGE-1 提升 2.1 分，人工盲审术语误用率从 4.7% 降至 1.3%。
③ 上线前做灰度 A/B：10% 流量跑一周，监控 GPU 利用率、P99 延迟不变，业务方确认无合规投诉后全量。

整个流程用Kubeflow Pipelines编排，每个组件都有版本号，满足监管留痕要求。

拓展思考

1. 多轮回译风险：超过两轮会引入“语义雪球”效应，导致句子拗口，可用对抗过滤器（训练一个小型 RoBERTa 检测“翻译腔”）做早停。
2. 术语演化：金融新规每年新增约 600 术语，需把术语库更新任务纳入月度 LLMOps 排期，并与知识图谱联动，实现动态回译。
3. 与 RAG 结合：回译提升术语覆盖率，但无法解决数值时效性（如当日 LPR 利率），可让回译句只负责“语言模板”，实时数值走 RAG 外挂，两者通过提示工程模板拼接，兼顾覆盖率与时效。