2025年機器學習與人工智能考試試卷及答案一、單項選擇題（每題2分，共20分）1.以下哪項不屬于監(jiān)督學習任務？A.圖像分類（標簽為“貓”“狗”）B.情感分析（標簽為“積極”“消極”）C.用戶分群（無預設標簽）D.房價預測（標簽為具體數(shù)值）2.在Transformer模型中，“多頭注意力”（Multi-HeadAttention）的主要作用是？A.減少計算復雜度B.并行處理不同子空間的特征C.增強模型的長距離依賴能力D.替代循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）的序列建模3.對于二分類問題，若模型預測正類的概率閾值從0.5調整為0.7，可能導致？A.精確率（Precision）降低，召回率（Recall）升高B.精確率升高，召回率降低C.F1-score必然提升D.假陽性（FalsePositive）數(shù)量增加4.以下哪種算法屬于生成式模型？A.支持向量機（SVM）B.邏輯回歸（LogisticRegression）C.隱馬爾可夫模型（HMM）D.k近鄰（k-NN）5.在強化學習中，“策略梯度”（PolicyGradient）方法直接優(yōu)化的目標是？A.狀態(tài)值函數(shù)（StateValueFunction）B.動作值函數(shù)（ActionValueFunction）C.策略的期望累積獎勵D.環(huán)境的轉移概率6.多模態(tài)大模型（如GPT-4V）處理文本與圖像的關鍵技術是？A.單模態(tài)編碼器獨立訓練后拼接B.跨模態(tài)對齊（Cross-ModalAlignment）C.僅用文本編碼器處理圖像D.完全依賴注意力機制忽略模態(tài)差異7.以下哪項是過擬合（Overfitting）的典型表現(xiàn)？A.訓練集準確率高，測試集準確率低B.訓練集和測試集準確率均低C.訓練損失持續(xù)下降，測試損失先降后升D.模型參數(shù)數(shù)量遠小于訓練數(shù)據(jù)量8.在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）中，“空洞卷積”（DilatedConvolution）的主要目的是？A.減少參數(shù)量B.增大感受野（ReceptiveField）C.替代全連接層D.增強局部特征提取能力9.以下哪項不屬于大模型（LargeLanguageModel）的“涌現(xiàn)能力”（EmergentAbilities）？A.少樣本學習（Few-ShotLearning）B.復雜邏輯推理（如多步數(shù)學題）C.基礎的詞法分析（如分詞）D.跨語言翻譯（無特定訓練數(shù)據(jù)）10.在AI倫理中，“算法偏見”（AlgorithmBias）的主要成因是？A.計算資源分配不均B.訓練數(shù)據(jù)的統(tǒng)計偏差C.模型參數(shù)初始化隨機D.超參數(shù)調優(yōu)不充分二、填空題（每空2分，共20分）1.梯度下降的常見變體中，Adam優(yōu)化器結合了動量（Momentum）和__________（自適應學習率調整）的思想。2.Transformer模型的輸入通常需要添加__________編碼（PositionEncoding）以捕捉序列中的順序信息。3.生成對抗網(wǎng)絡（GAN）由生成器（Generator）和__________（Discriminator）兩部分組成，通過博弈優(yōu)化。4.評估回歸模型的常用指標包括均方誤差（MSE）和__________（MAE）。5.強化學習中，“探索-利用權衡”（Exploration-ExploitationTrade-off）指在嘗試新動作（探索）與選擇已知最優(yōu)動作（利用）之間的平衡，__________算法（如ε-貪心）是解決該問題的典型方法。6.多模態(tài)大模型的訓練通常需要__________學習（ContrastiveLearning）來對齊不同模態(tài)的語義空間。7.知識蒸餾（KnowledgeDistillation）中，“教師模型”（TeacherModel）通常是__________（大/?。┠Ｐ?，“學生模型”（StudentModel）是輕量級模型。8.在目標檢測任務中，YOLO系列算法屬于__________（單階段/雙階段）檢測器，通過直接回歸邊界框和類別實現(xiàn)實時檢測。9.大模型的“上下文學習”（In-ContextLearning）能力依賴于模型在__________（預訓練/微調）階段學習到的模式泛化能力。10.AI倫理中的“可解釋性”（Interpretability）要求模型輸出結果能夠被人類理解，常用方法包括__________（如LIME、SHAP）和注意力可視化。三、簡答題（每題8分，共40分）1.簡述注意力機制（AttentionMechanism）的核心思想，并說明其在處理長序列任務（如長文本生成）中的優(yōu)勢。2.對比BERT和GPT系列模型的預訓練目標與架構差異，說明各自適用的下游任務。3.列舉至少3種解決數(shù)據(jù)不平衡（ClassImbalance）問題的方法，并解釋其原理。4.什么是“涌現(xiàn)能力”？以大語言模型為例，說明其典型表現(xiàn)及可能的形成機制。5.分析多模態(tài)大模型（如文本-圖像-視頻融合模型）在實際應用中的技術挑戰(zhàn)（至少4點）。四、編程題（每題15分，共30分）1.請用PyTorch實現(xiàn)一個簡單的線性回歸模型，要求：-生成模擬數(shù)據(jù)：輸入特征x為1000個服從正態(tài)分布N(0,1)的樣本，真實標簽y=2x+3+ε（ε為正態(tài)噪聲N(0,0.5)）；-定義線性回歸模型（包含權重w和偏置b）；-設置均方誤差（MSE）為損失函數(shù)，Adam優(yōu)化器（學習率0.01）；-訓練200輪，輸出每20輪的訓練損失；-最終輸出訓練后的w和b，并與真實值（w=2，b=3）對比。2.請使用HuggingFace的Transformers庫，編寫代碼微調（Fine-Tuning）一個BERT模型用于文本情感分類（二分類，標簽為“積極”“消極”），要求：-加載預訓練的BERT模型（如bert-base-uncased）和對應的分詞器；-定義數(shù)據(jù)預處理函數(shù)（包括分詞、填充/截斷、轉換為張量）；-定義模型結構（在BERT基礎上添加分類頭）；-設置訓練參數(shù)（如批次大小16，學習率2e-5，訓練輪數(shù)3）；-輸出訓練過程中的準確率和驗證集指標。五、綜合分析題（20分）結合當前技術發(fā)展，分析“通用人工智能（AGI）”的實現(xiàn)路徑與關鍵挑戰(zhàn)。要求：-從技術（如模型架構、數(shù)據(jù)、計算資源）、倫理（如對齊、可控性）、應用（如多任務泛化）三個維度展開；-結合具體案例（如GPT-4、PaLM-E等）說明現(xiàn)狀與瓶頸；-提出至少2個可能的突破方向。答案與解析一、單項選擇題1.C（用戶分群屬于無監(jiān)督學習）2.B（多頭注意力通過不同子空間的特征提取增強模型表達能力）3.B（提高閾值會減少假陽性，精確率可能升高，但召回率降低）4.C（HMM通過生成觀測序列的概率分布建模）5.C（策略梯度直接優(yōu)化策略的期望累積獎勵）6.B（跨模態(tài)對齊是多模態(tài)模型融合的核心）7.A（過擬合表現(xiàn)為訓練集效果好但泛化差）8.B（空洞卷積通過擴張率增大感受野）9.C（基礎詞法分析是模型的基礎能力，非涌現(xiàn)）10.B（訓練數(shù)據(jù)的偏差是算法偏見的主因）二、填空題1.自適應學習率（或“RMSprop思想”）2.位置（Position）3.判別器4.平均絕對誤差5.ε-貪心（或“ε-greedy”）6.對比（Contrastive）7.大8.單階段9.預訓練10.局部解釋方法（或“模型無關解釋方法”）三、簡答題1.答案要點：注意力機制的核心是“動態(tài)分配權重”，通過計算查詢（Query）與鍵（Key）的相似性，為值（Value）中的每個元素分配注意力權重，從而聚焦關鍵信息。在長序列任務中，傳統(tǒng)RNN存在梯度消失問題，無法有效捕捉長距離依賴；而注意力機制通過直接計算任意位置間的關聯(lián)，避免了序列長度對模型性能的限制，顯著提升了長文本生成、長視頻理解等任務的效果。2.答案要點：-預訓練目標：BERT采用掩碼語言模型（MLM）和下一句預測（NSP），學習上下文雙向表示；GPT采用自回歸語言模型（ARLM），僅基于前文預測下一詞，學習單向表示。-架構差異：BERT使用Transformer編碼器；GPT使用Transformer解碼器。-適用任務：BERT適合需要雙向上下文的任務（如文本分類、問答）；GPT適合生成式任務（如文本生成、對話）。3.答案要點（任意3種）：-重采樣（Resampling）：對少數(shù)類過采樣（如SMOTE）或多數(shù)類欠采樣，平衡類別分布；-調整類別權重（ClassWeight）：在損失函數(shù)中為少數(shù)類分配更高權重（如交叉熵損失中設置weight參數(shù)）；-集成方法（如XGBoost、LightGBM）：通過樹模型的分裂策略或損失函數(shù)調整關注少數(shù)類樣本；-生成合成數(shù)據(jù)（如GAN生成少數(shù)類樣本）。4.答案要點：涌現(xiàn)能力指大模型在參數(shù)規(guī)模超過某個閾值后，突然獲得的小模型不具備的能力。典型表現(xiàn)：少樣本/零樣本學習（如GPT-4僅通過示例完成復雜任務）、多步邏輯推理（如解決數(shù)學證明題）、跨模態(tài)知識融合（如PaLM-E用文本指令控制機器人）。形成機制可能與模型參數(shù)規(guī)模擴大后，能夠捕捉更復雜的模式關聯(lián)，或隱式學習到任務的“元規(guī)則”有關。5.答案要點（任意4點）：-模態(tài)異質性：文本（離散符號）、圖像（連續(xù)像素）、視頻（時序連續(xù)）的特征空間差異大，對齊難度高；-數(shù)據(jù)對齊成本：高質量多模態(tài)標注數(shù)據(jù)（如“圖像-文本”對）稀缺，且跨模態(tài)標注一致性難以保證；-計算復雜度：多模態(tài)輸入的高維特征（如圖像的224×224×3）導致模型參數(shù)量和計算量激增；-語義沖突：不同模態(tài)可能傳遞矛盾信息（如文本“開心”配悲傷表情圖），模型需具備沖突消解能力；-泛化能力：多模態(tài)任務場景多樣（如醫(yī)療影像+病歷、自動駕駛+傳感器數(shù)據(jù)），模型需適應不同模態(tài)組合。四、編程題1.參考代碼：```pythonimporttorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt生成模擬數(shù)據(jù)np.random.seed(42)x=np.random.normal(0,1,1000)epsilon=np.random.normal(0,0.5,1000)y=2x+3+epsilon轉換為PyTorch張量x_tensor=torch.tensor(x,dtype=torch.float32).unsqueeze(1)y_tensor=torch.tensor(y,dtype=torch.float32).unsqueeze(1)定義線性回歸模型classLinearRegression(torch.nn.Module):def__init__(self):super().__init__()self.linear=torch.nn.Linear(1,1)輸入1維，輸出1維defforward(self,x):returnself.linear(x)model=LinearRegression()criterion=torch.nn.MSELoss()optimizer=torch.optim.Adam(model.parameters(),lr=0.01)訓練forepochinrange(200):optimizer.zero_grad()outputs=model(x_tensor)loss=criterion(outputs,y_tensor)loss.backward()optimizer.step()if(epoch+1)%20==0:print(f'Epoch[{epoch+1}/200],Loss:{loss.item():.4f}')輸出結果w=model.linear.weight.item()b=model.linear.bias.item()print(f'Trainedw:{w:.4f}(True:2),Trainedb:{b:.4f}(True:3)')```2.參考代碼：```pythonfromtransformersimportBertTokenizer,BertForSequenceClassification,TrainingArguments,Trainerimporttorchfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderimportnumpyasnpfromsklearn.metricsimportaccuracy_score模擬數(shù)據(jù)集（實際需加載真實數(shù)據(jù)）classSentimentDataset(Dataset):def__init__(self,texts,labels,tokenizer,max_len=128):self.texts=textsself.labels=labelsself.tokenizer=tokenizerself.max_len=max_lendef__len__(self):returnlen(self.texts)def__getitem__(self,idx):text=str(self.texts[idx])label=self.labels[idx]encoding=self.tokenizer(text,max_length=self.max_len,padding='max_length',truncation=True,return_tensors='pt')return{'input_ids':encoding['input_ids'].flatten(),'attention_mask':encoding['attention_mask'].flatten(),'labels':torch.tensor(label,dtype=torch.long)}初始化分詞器和模型tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')model=BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased',num_labels=2)模擬訓練/驗證數(shù)據(jù)（實際替換為真實數(shù)據(jù)）train_texts=["Ilovethismovie!","Thisisterrible...",...]示例文本train_labels=[1,0,...]1=積極，0=消極val_texts=["Greatexperience!","Worstserviceever.",...]val_labels=[1,0,...]train_dataset=SentimentDataset(train_texts,train_labels,tokenizer)val_dataset=SentimentDataset(val_texts,val_labels,tokenizer)定義訓練參數(shù)training_args=TrainingArguments(output_dir='./results',num_train_epochs=3,per_device_train_batch_size=16,per_device_eval_batch_size=16,learning_rate=2e-5,evaluation_strategy='epoch',logging_dir='./logs',save_strategy='no',load_best_model_at_end=False)定義評估函數(shù)defcompute_metrics(pred):labels=pred.label_idspreds=pred.predictions.argmax(-1)acc=accuracy_score(labels,preds)return{'accuracy':acc}初始化Trainer并訓練trainer=Trainer(model=model,args=training_ar