2025年高級(jí)人工智能訓(xùn)練師(三級(jí))理論考試題庫(kù)及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題1分，共30分。每題只有一個(gè)正確答案，請(qǐng)將正確選項(xiàng)字母填入括號(hào)內(nèi)）1.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架中，用于衡量各參與方本地模型更新對(duì)全局模型貢獻(xiàn)度的指標(biāo)通常稱為（）。A.梯度范數(shù)B.參數(shù)差異度C.更新重要性權(quán)重D.數(shù)據(jù)異構(gòu)系數(shù)答案：C2.當(dāng)使用Transformer進(jìn)行長(zhǎng)文本建模時(shí)，為降低O(n2)注意力復(fù)雜度，以下哪種方案在理論上保證不丟失全局信息且線性復(fù)雜度？（）A.SparseTransformerB.LinformerC.PerformerD.Longformer答案：B3.在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，若環(huán)境獎(jiǎng)勵(lì)存在極端稀疏性，優(yōu)先經(jīng)驗(yàn)回放（PER）的核心改進(jìn)是（）。A.以時(shí)序差分誤差為優(yōu)先級(jí)B.以策略熵為優(yōu)先級(jí)C.以動(dòng)作方差為優(yōu)先級(jí)D.以狀態(tài)訪問(wèn)計(jì)數(shù)為優(yōu)先級(jí)答案：A4.對(duì)于多任務(wù)學(xué)習(xí)，當(dāng)任務(wù)間出現(xiàn)梯度沖突時(shí)，GradNorm算法的主要目標(biāo)是（）。A.最小化任務(wù)損失加權(quán)和B.平衡各任務(wù)梯度范數(shù)C.共享參數(shù)正則化D.動(dòng)態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)率答案：B5.在DiffusionModel訓(xùn)練階段，若噪聲調(diào)度系數(shù)α_t設(shè)置過(guò)大，會(huì)導(dǎo)致（）。A.前向過(guò)程步數(shù)增加B.反向去噪步數(shù)減少C.訓(xùn)練穩(wěn)定性下降D.采樣多樣性降低答案：C6.當(dāng)使用知識(shí)蒸餾訓(xùn)練小模型時(shí)，若教師模型為集成模型，以下哪種蒸餾方式最能保留集成多樣性信息？（）A.Logits平均蒸餾B.特征層注意力蒸餾C.對(duì)抗蒸餾D.多教師投票蒸餾答案：D7.在AutoML中，基于貝葉斯優(yōu)化的超參搜索若采用TPE（TreestructuredParzenEstimator），其核密度估計(jì)的分位數(shù)閾值通常設(shè)為（）。A.5%B.15%C.25%D.50%答案：B8.對(duì)于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，若節(jié)點(diǎn)特征維度遠(yuǎn)高于邊數(shù)，最易出現(xiàn)的過(guò)擬合現(xiàn)象稱為（）。A.過(guò)度平滑B.過(guò)度壓縮C.維度災(zāi)難D.拓?fù)溥^(guò)擬合答案：D9.在模型可解釋性方法中，SHAP值滿足可加性、局部準(zhǔn)確性和（）。A.全局一致性B.稀疏性C.單調(diào)性D.對(duì)稱性答案：A10.當(dāng)使用混合精度訓(xùn)練時(shí)，LossScaling的主要作用是（）。A.防止激活溢出B.防止梯度下溢C.減少內(nèi)存占用D.加速通信答案：B11.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)場(chǎng)景下，若參與方數(shù)據(jù)非獨(dú)立同分布（NonIID），以下哪種聚合策略最能緩解模型漂移？（）A.FedAvgB.FedProxC.FedSGDD.FedMA答案：B12.對(duì)于VisionTransformer，若圖像塊尺寸從16×16降至8×8，模型參數(shù)量變化趨勢(shì)為（）。A.線性增加B.平方增加C.立方增加D.先增后減答案：B13.在元學(xué)習(xí)框架MAML中，內(nèi)循環(huán)學(xué)習(xí)率α若設(shè)為0，則模型等效于（）。A.預(yù)訓(xùn)練模型B.隨機(jī)初始化模型C.集成模型D.蒸餾模型答案：A14.當(dāng)使用GAN進(jìn)行文本生成時(shí)，離散采樣導(dǎo)致的不可導(dǎo)問(wèn)題通常通過(guò)以下哪種技術(shù)解決？（）A.GumbelSoftmaxB.REINFORCEC.StraightThroughD.以上均可答案：D15.在深度聚類(lèi)中，若采用DEC（DeepEmbeddedClustering），其目標(biāo)分布計(jì)算依賴（）。A.學(xué)生t分布B.高斯分布C.多項(xiàng)分布D.拉普拉斯分布答案：A16.若模型出現(xiàn)“災(zāi)難性遺忘”，以下哪種正則化方法顯式約束重要參數(shù)變化？（）A.L2正則B.DropoutC.EWCD.BatchNorm答案：C17.在模型壓縮中，若采用動(dòng)態(tài)量化，權(quán)重縮放因子通常按（）計(jì)算。A.通道最大值B.張量最大值C.滑動(dòng)平均D.指數(shù)移動(dòng)平均答案：B18.當(dāng)使用NeRF進(jìn)行三維重建時(shí)，若采樣點(diǎn)沿射線分布過(guò)稀，會(huì)導(dǎo)致（）。A.幾何模糊B.顏色過(guò)飽和C.深度不連續(xù)D.高頻細(xì)節(jié)丟失答案：A19.在自監(jiān)督學(xué)習(xí)中，MoCov2的關(guān)鍵改進(jìn)是（）。A.引入MLP投影頭B.使用SimCLR損失C.增加負(fù)樣本隊(duì)列D.采用多crop答案：A20.若訓(xùn)練數(shù)據(jù)存在長(zhǎng)尾分布，以下哪種損失函數(shù)對(duì)尾部類(lèi)別最友好？（）A.FocalLossB.CrossEntropyC.KL散度D.HingeLoss答案：A21.在對(duì)話系統(tǒng)中，若采用GPT生成回復(fù)，為防止重復(fù)解碼，最常用的技巧是（）。A.溫度采樣B.Topk采樣C.重復(fù)懲罰D.BeamSearch答案：C22.當(dāng)使用知識(shí)圖譜嵌入時(shí)，若關(guān)系為對(duì)稱關(guān)系，以下哪種模型無(wú)法表達(dá)？（）A.TransEB.DistMultC.ComplExD.RotatE答案：A23.在模型攻防中，若對(duì)抗樣本采用C&W攻擊，其優(yōu)化目標(biāo)不包含（）。A.最小化擾動(dòng)范數(shù)B.最大化分類(lèi)損失C.保持視覺(jué)不可感知D.降低置信度答案：B24.若使用PyTorchLightning進(jìn)行分布式訓(xùn)練，DDP模式下梯度同步發(fā)生在（）。A.前向傳播后B.損失計(jì)算后C.反向傳播后D.參數(shù)更新后答案：C25.在語(yǔ)音合成中，若采用VITS，其潛在變量建模使用（）。A.VAEB.GANC.FlowD.Diffusion答案：C26.當(dāng)使用梯度裁剪時(shí)，若裁剪閾值設(shè)為1.0，則L2范數(shù)超過(guò)1.0的梯度會(huì)被（）。A.歸零B.縮放至1.0C.反向傳播停止D.取符號(hào)答案：B27.在模型監(jiān)控中，若發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)漂移（DataDrift），最先應(yīng)檢查的指標(biāo)是（）。A.準(zhǔn)確率B.特征分布C.損失曲線D.學(xué)習(xí)率答案：B28.若使用DeepSpeed訓(xùn)練百億級(jí)模型，ZeROOffload將優(yōu)化器狀態(tài)卸載至（）。A.CPU內(nèi)存B.NVMeC.網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)D.GPU顯存答案：A29.在圖像分割中，若采用Mask2Former，其查詢數(shù)量與（）無(wú)關(guān)。A.類(lèi)別數(shù)B.圖像尺寸C.掩膜分辨率D.訓(xùn)練批次答案：D30.當(dāng)使用對(duì)比學(xué)習(xí)時(shí)，若批次大小過(guò)小，會(huì)導(dǎo)致（）。A.梯度爆炸B.負(fù)樣本不足C.過(guò)平滑D.學(xué)習(xí)率失效答案：B二、多項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分。每題有兩個(gè)或以上正確答案，多選少選均不得分）31.以下哪些技術(shù)可以有效緩解Transformer注意力計(jì)算復(fù)雜度？（）A.Lowrank近似B.局部窗口注意力C.哈希注意力D.卷積替換答案：ABC32.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，以下哪些攻擊屬于模型投毒攻擊？（）A.標(biāo)簽翻轉(zhuǎn)B.梯度反向C.后門(mén)嵌入D.成員推理答案：ABC33.以下哪些方法可用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索（NAS）的加速？（）A.權(quán)重共享B.早停策略C.超網(wǎng)訓(xùn)練D.貝葉斯優(yōu)化答案：ABCD34.在自監(jiān)督視覺(jué)預(yù)訓(xùn)練中，以下哪些增強(qiáng)組合能提升線性評(píng)估準(zhǔn)確率？（）A.RandomCrop+ColorJitterB.Grayscale+GaussianBlurC.Cutout+RotationD.Solarization+Flip答案：ABD35.以下哪些指標(biāo)可用于評(píng)估生成模型多樣性？（）A.InceptionScoreB.FIDC.LPIPSD.PrecisionandRecall答案：CD36.當(dāng)使用混合專家模型（MoE）時(shí)，以下哪些技術(shù)可降低通信開(kāi)銷(xiāo)？（）A.專家dropB.動(dòng)態(tài)路由C.專家并行D.梯度壓縮答案：ACD37.以下哪些方法可用于文本對(duì)抗樣本檢測(cè)？（）A.困惑度篩選B.替換詞一致性C.語(yǔ)義相似度D.語(yǔ)法檢查答案：ABC38.在模型可解釋性中，以下哪些方法屬于局部解釋？（）A.LIMEB.GradCAMC.SHAPD.特征重要性排序答案：ABC39.以下哪些技術(shù)可用于解決多模態(tài)融合中的異構(gòu)gap？（）A.CrossattentionB.ContrastivelearningC.SharedembeddingspaceD.Modalityspecificencoder答案：ABCD40.當(dāng)使用模型并行訓(xùn)練時(shí)，以下哪些策略可減少流水線氣泡？（）A.微批次劃分B.循環(huán)調(diào)度C.1F1B策略D.重計(jì)算激活答案：ABC三、判斷題（每題1分，共10分。正確打“√”，錯(cuò)誤打“×”）41.在DiffusionModel中，DDIM采樣過(guò)程必須依賴馬爾可夫鏈。（×）42.使用LayerNorm的模型在微調(diào)時(shí)通常比使用BatchNorm更穩(wěn)健。（√）43.在知識(shí)蒸餾中，溫度系數(shù)越高，軟標(biāo)簽分布越尖銳。（×）44.當(dāng)使用ReLU激活時(shí)，神經(jīng)元死亡現(xiàn)象無(wú)法通過(guò)權(quán)重初始化完全消除。（√）45.在圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，增加網(wǎng)絡(luò)深度一定會(huì)導(dǎo)致過(guò)度平滑。（×）46.使用混合精度訓(xùn)練時(shí)，F(xiàn)P16梯度累加可完全避免下溢。（×）47.在自監(jiān)督學(xué)習(xí)中，負(fù)樣本數(shù)量越多，對(duì)比學(xué)習(xí)效果一定越好。（×）48.當(dāng)使用EarlyStopping時(shí)，驗(yàn)證集損失回升即觸發(fā)停止，可能錯(cuò)過(guò)更優(yōu)解。（√）49.在模型壓縮中，剪枝后再訓(xùn)練是恢復(fù)精度的必要步驟。（√）50.使用數(shù)據(jù)并行時(shí)，GPU數(shù)量翻倍，訓(xùn)練時(shí)間一定減半。（×）四、填空題（每空2分，共20分）51.在Transformer中，若隱藏維度為512，注意力頭數(shù)為8，則每個(gè)頭的維度為_(kāi)_______。答案：6452.若使用FocalLoss，當(dāng)γ=2時(shí)，易分類(lèi)樣本的權(quán)重衰減因子為_(kāi)_______。答案：(1?p)253.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)FedProx中，近端項(xiàng)系數(shù)μ越大，本地更新越________。答案：保守54.若使用DeepSpeedZeRO3，優(yōu)化器狀態(tài)、梯度和參數(shù)均被________。答案：分片55.在對(duì)比學(xué)習(xí)中，InfoNCE損失的溫度系數(shù)τ越小，分布越________。答案：尖銳56.當(dāng)使用GAN，判別器輸出采用最小二乘損失，生成器目標(biāo)為讓判別器輸出________。答案：157.在模型監(jiān)控中，若PSI（PopulationStabilityIndex）>0.2，通常認(rèn)為發(fā)生________漂移。答案：顯著58.若使用知識(shí)圖譜嵌入RotatE，關(guān)系表示為復(fù)數(shù)空間的________操作。答案：旋轉(zhuǎn)59.在語(yǔ)音合成VITS中，時(shí)長(zhǎng)預(yù)測(cè)模塊采用________分布建模音素長(zhǎng)度。答案：?jiǎn)握{(diào)對(duì)齊60.當(dāng)使用梯度累積時(shí)，若累積步數(shù)為4，有效批次大小為原批次的________倍。答案：4五、簡(jiǎn)答題（每題10分，共30分）61.描述DiffusionModel前向加噪過(guò)程與反向去噪過(guò)程的數(shù)學(xué)表達(dá)，并說(shuō)明如何推導(dǎo)訓(xùn)練目標(biāo)L_simple。答案：前向過(guò)程q(x_t|x_{t1})=N(x_t;√(1?β_t)x_{t1},β_tI)，通過(guò)重參數(shù)化得x_t=√α_tx_0+√(1?α_t)ε，其中α_t=∏_{i=1}^t(1?β_i)。反向過(guò)程p_θ(x_{t1}|x_t)=N(x_{t1};μ_θ(x_t,t),Σ_θ(x_t,t))。訓(xùn)練目標(biāo)為最小化預(yù)測(cè)噪聲與真實(shí)噪聲的MSE：L_simple=‖ε?ε_(tái)θ(x_t,t)‖2。62.解釋FedProx如何通過(guò)引入近端項(xiàng)緩解NonIID問(wèn)題，并給出本地目標(biāo)函數(shù)。答案：FedProx本地目標(biāo)為min_w{F_k(w)+μ/2·‖w?w^t‖2}，其中w^t為全局參數(shù)，μ為近端系數(shù)。近端項(xiàng)懲罰本地參數(shù)偏離全局參數(shù)，抑制過(guò)度擬合本地NonIID數(shù)據(jù)，從而減小模型漂移。63.說(shuō)明VisionTransformer中位置編碼的三種擴(kuò)展方式，以支持變長(zhǎng)輸入并保持線性復(fù)雜度。答案：1.二維插值：將預(yù)訓(xùn)練1D位置編碼按圖像塊坐標(biāo)雙線性插值到任意分辨率；2.相對(duì)位置編碼：采用可學(xué)習(xí)的相對(duì)坐標(biāo)嵌入，計(jì)算注意力時(shí)加入偏移量，復(fù)雜度O(n·k)；3.卷積位置編碼：用深度可分離卷積替代絕對(duì)編碼，共享權(quán)重，支持任意輸入尺寸且保持