2025年人工智能行業(yè)人才招聘考試試題及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題僅有一個(gè)正確答案，共20題，每題2分）1.在PyTorch2.1中，以下哪一項(xiàng)操作可以最有效地將模型參數(shù)從float32自動(dòng)轉(zhuǎn)換為bfloat16，同時(shí)保持訓(xùn)練穩(wěn)定性？A.model.half()B.torch.cuda.amp.autocast(dtype=torch.bfloat16)C.model.to(dtype=torch.bfloat16)D.torch.backends.cudnn.benchmark=True答案：B2.當(dāng)使用LoRA（LowRankAdaptation）微調(diào)LLaMA270B時(shí)，若原始線性層權(quán)重為W∈?^(4096×4096)，秩r=16，則新增可訓(xùn)練參數(shù)量約為：A.2×16×4096B.2×16×4096×2C.16×4096D.4096×16×16答案：B3.在DiffusionModel推理階段，若采用DDIM采樣50步，以下哪種調(diào)度器在相同步數(shù)下FID最低？A.linearB.cosineC.exponentialD.poly答案：B4.聯(lián)邦學(xué)習(xí)場(chǎng)景下，客戶端本地訓(xùn)練采用Adam優(yōu)化器，服務(wù)器端聚合采用FedAvg，若客戶端本地學(xué)習(xí)率η_l=0.01，服務(wù)器端學(xué)習(xí)率η_g=1.0，則全局模型更新量Δw_g與本地更新量Δw_l的關(guān)系為：A.Δw_g=∑Δw_lB.Δw_g=η_g·∑(n_k/n)·Δw_lC.Δw_g=η_l·∑Δw_lD.Δw_g=∑(n_k/n)·Δw_l答案：B5.在VisionTransformer中，若輸入圖像224×224，patchsize=16，則序列長(zhǎng)度（含clstoken）為：A.196B.197C.198D.200答案：B6.當(dāng)使用FlashAttention2加速訓(xùn)練時(shí)，以下哪塊GPU的SRAM容量成為瓶頸？A.A10040GBB.A10080GBC.H10080GBD.RTX409024GB答案：D7.在RLHF階段，PPO算法中優(yōu)勢(shì)函數(shù)A_t的GAE(λ)估計(jì)，若λ=0.95，γ=0.99，則偏差方差權(quán)衡特性為：A.高偏差低方差B.低偏差高方差C.接近MC，方差大D.接近TD(0)，偏差大答案：B8.當(dāng)使用DeepSpeedZeRO3訓(xùn)練175B模型，節(jié)點(diǎn)數(shù)=32，每節(jié)點(diǎn)8卡，則優(yōu)化器狀態(tài)分片后每張卡占用參數(shù)量約為：A.175B×12/256B.175B×2/256C.175B×4/256D.175B×8/256答案：A9.在StableDiffusionXL中，條件縮放因子cfgscale=7.5，其數(shù)學(xué)形式為：A.ε_(tái)θ(z_t,c)=ε_(tái)θ(z_t,?)+7.5·(ε_(tái)θ(z_t,c)?ε_(tái)θ(z_t,?))B.ε_(tái)θ(z_t,c)=7.5·ε_(tái)θ(z_t,c)?ε_(tái)θ(z_t,?)C.ε_(tái)θ(z_t,c)=ε_(tái)θ(z_t,c)+7.5·ε_(tái)θ(z_t,?)D.ε_(tái)θ(z_t,c)=ε_(tái)θ(z_t,c)?7.5·ε_(tái)θ(z_t,?)答案：A10.當(dāng)使用INT8量化部署B(yǎng)ERTLarge時(shí)，若采用SmoothQuant，其遷移強(qiáng)度α=0.5，則遷移的統(tǒng)計(jì)量為：A.激活最大值B.權(quán)重最大值C.激活與權(quán)重的聯(lián)合分布D.激活的平滑因子答案：C11.在LangChain框架中，以下哪一項(xiàng)組件負(fù)責(zé)將多個(gè)Document對(duì)象壓縮到LLM上下文長(zhǎng)度以內(nèi)？A.RetrievalQAB.StuffDocumentsChainC.MapReduceDocumentsChainD.RefineDocumentsChain答案：C12.當(dāng)使用Mamba（StateSpaceModel）處理長(zhǎng)序列時(shí)，其時(shí)間復(fù)雜度為：A.O(Ld)B.O(L2d)C.O(Ld2)D.O(d2)答案：A13.在自動(dòng)駕駛感知系統(tǒng)中，若采用BEVFormer，其crossattention的query來自：A.圖像特征B.BEV網(wǎng)格嵌入C.雷達(dá)點(diǎn)云D.語義地圖答案：B14.當(dāng)使用QLoRA在單卡A10080GB上微調(diào)65B模型，若rank=64，alpha=16，則新增參數(shù)量占原模型比例約為：A.0.1%B.0.3%C.0.5%D.1.0%答案：B15.在多模態(tài)CLIP訓(xùn)練中，若batchsize=32k，則InfoNCEloss的負(fù)樣本數(shù)量為：A.32k?1B.64k?1C.16k?1D.32k答案：A16.當(dāng)使用Kohya訓(xùn)練LoRAStableDiffusion，若network_alpha=1，rank=32，則縮放系數(shù)為：A.1/32B.1C.32D.√32答案：A17.在Ray2.8中，以下哪一項(xiàng)調(diào)度策略最適合異構(gòu)GPU集群？A.SPREADB.PACKC.STRICT_PACKD.STRICT_SPREAD答案：A18.當(dāng)使用TensorRTLLM部署GPTJ6B，若開啟INT4AWQ，則權(quán)重內(nèi)存占用約為：A.6GBB.3GBC.1.5GBD.0.75GB答案：B19.在OpenAITriton中，以下哪一條指令用于實(shí)現(xiàn)矩陣乘法自動(dòng)調(diào)優(yōu)？A.tl.dotB.tl.loadC.tl.arangeD.triton.testing答案：A20.當(dāng)使用Gradio搭建多模態(tài)Demo，若上傳圖像尺寸超過2048×2048，則自動(dòng)壓縮策略為：A.雙線性插值到1024×1024B.保持長(zhǎng)寬比縮放到最短邊1024C.中心裁剪到1024×1024D.拒絕上傳答案：B二、多項(xiàng)選擇題（每題有2~4個(gè)正確答案，共10題，每題3分，漏選、錯(cuò)選均不得分）21.以下哪些技術(shù)可以有效降低Transformer解碼延遲？A.SpeculativeDecodingB.KVCache壓縮C.GQA（GroupedQueryAttention）D.使用ReLU替代GELU答案：A、B、C22.在DiffusionModel訓(xùn)練階段，以下哪些方法可以加速收斂？A.EMA（ExponentialMovingAverage）B.MinSNR加權(quán)C.ProgressiveGrowingD.ConsistencyTraining答案：A、B、D23.當(dāng)使用DeepSpeedMoE訓(xùn)練，以下哪些設(shè)置可以減少alltoall通信開銷？A.使用EP（ExpertParallelism）+DPB.使用ZeRO3C.使用ActivationCheckpointingD.使用AllReduce替代AlltoAll答案：A、B24.在LLM安全對(duì)齊中，以下哪些屬于紅隊(duì)攻擊手段？A.PromptInjectionB.JailbreakingC.DPOD.GradientCaching答案：A、B25.以下哪些指標(biāo)可用于評(píng)估RAG系統(tǒng)檢索質(zhì)量？A.Recall@KB.MRRC.BLEUD.ContextPrecision答案：A、B、D26.當(dāng)使用INT8量化LLM，以下哪些方法可以減緩精度下降？A.LLM.int8()B.SmoothQuantC.AWQD.GPTQ答案：A、B、C、D27.在自動(dòng)駕駛仿真中，以下哪些傳感器數(shù)據(jù)可用于BEV生成？A.環(huán)視相機(jī)B.激光雷達(dá)C.毫米波雷達(dá)D.IMU答案：A、B、C28.以下哪些操作會(huì)導(dǎo)致LoRA微調(diào)失去秩虧性質(zhì)？A.合并權(quán)重時(shí)乘以過大alphaB.使用rank=1C.在A矩陣后添加DropoutD.在B矩陣前添加LayerNorm答案：A、C29.當(dāng)使用RayTrain進(jìn)行分布式訓(xùn)練，以下哪些后端支持彈性伸縮？A.TorchTrainerB.TransformersTrainerC.HorovodTrainerD.TensorflowTrainer答案：A、B30.在StableDiffusion推理優(yōu)化中，以下哪些技術(shù)可降低VRAM？A.xFormersmemoryefficientattentionB.VAEslicingC.ModeloffloadingD.Tokenmerging答案：A、B、C三、填空題（共10題，每題3分）31.在PyTorch2.1中，pile()默認(rèn)后端為________。答案：inductor32.當(dāng)使用LLaMA2tokenizer，其詞匯表大小為________。答案：3200033.若DiffusionModel的timesteps=1000，則DDPM的β_schedule常采用________調(diào)度。答案：linear34.在CLIP訓(xùn)練中，圖像編碼器最后一層通常使用________池化。答案：globalaverage35.當(dāng)使用FlashAttention時(shí)，attention計(jì)算復(fù)雜度從O(n2d)降至________。答案：O(nd)36.在RLHF中，KL散度系數(shù)β常設(shè)為________量級(jí)。答案：0.137.當(dāng)使用INT4量化，每組通道數(shù)groupsize常取________。答案：12838.在BEVFormer中，BEV網(wǎng)格默認(rèn)分辨率是________×________。答案：20020039.當(dāng)使用RayDataset，其默認(rèn)塊大小為________MiB。答案：51240.在Triton中，blocksize常取________的整數(shù)倍以最大化GPU利用率。答案：128四、判斷題（共10題，每題2分，正確打“√”，錯(cuò)誤打“×”）41.使用QLoRA時(shí)，4bitNormalFloat量化對(duì)權(quán)重服從正態(tài)分布假設(shè)。答案：√42.在StableDiffusion中，VAE解碼器可以單獨(dú)使用INT8量化而不影響圖像質(zhì)量。答案：×43.當(dāng)使用MoE，專家數(shù)量越多，alltoall通信開銷一定越大。答案：×44.在Transformer中，RoPE位置編碼可以外推到任意長(zhǎng)序列而無需微調(diào)。答案：×45.使用KVCaching后，GPT系列模型推理內(nèi)存占用與序列長(zhǎng)度呈線性關(guān)系。答案：√46.在Ray中，Actor重啟策略默認(rèn)是無限重啟。答案：×47.使用GradientCheckpointing會(huì)顯著增加訓(xùn)練時(shí)間。答案：√48.在DiffusionModel中，ClassifierFreeGuidance的w=0等價(jià)于無條件生成。答案：√49.使用LoRA微調(diào)時(shí)，學(xué)習(xí)率應(yīng)與全參數(shù)微調(diào)保持同一量級(jí)。答案：×50.在TensorRTLLM中，INT4AWQ需要校準(zhǔn)數(shù)據(jù)集。答案：×五、簡(jiǎn)答題（共6題，每題10分）51.描述FlashAttention2相比FlashAttention1的兩項(xiàng)核心優(yōu)化，并給出內(nèi)存帶寬利用率提升的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)（以A100為例）。答案：1.在forwardpass中移除rowwisesoftmax的額外循環(huán)，將注意力計(jì)算拆分為tilebased并行，減少SRAM讀寫次數(shù)；2.在backwardpass中引入重計(jì)算策略，避免存儲(chǔ)大型中間矩陣O(N2)。實(shí)測(cè)：在A100SXM480GB上，序列長(zhǎng)度4k、head_dim=64，帶寬利用率從72%提升至89%，端到端訓(xùn)練速度提升約1.7×。52.解釋QLoRA中4bitNormalFloat（NF4）量化的統(tǒng)計(jì)原理，并說明為什么它對(duì)LLM權(quán)重有效。答案：NF4基于權(quán)重服從N(0,σ2)假設(shè)，將浮點(diǎn)區(qū)間按分位數(shù)劃分為16個(gè)非等寬區(qū)間，每個(gè)區(qū)間分配一個(gè)4bit碼字，使得量化誤差最小化。由于LLM預(yù)訓(xùn)練權(quán)重近似零均值、方差遞減的高斯分布，NF4能保留更多尾部分布信息，相比均勻INT4將均方誤差降低約38%，從而保持下游任務(wù)精度。53.給出一種基于SpeculativeDecoding的LLM推理加速方案，要求：1）草稿模型大小≤原模型1/10；2）驗(yàn)證階段無回退；3）在HumanEval數(shù)據(jù)集上加速比≥2.5×。答案：采用Eaglestyle投機(jī)解碼：1.訓(xùn)練一個(gè)0.3B的Transformer草稿模型，共享原模型詞嵌入與位置嵌入，蒸餾原模型logits；2.驗(yàn)證階段使用原7B模型并行驗(yàn)證5個(gè)候選token，通過Jacobi迭代一次前向同時(shí)評(píng)估5位置；3.HumanEval測(cè)試，平均接受率0.82，端到端延遲從42ms降至16ms，加速比2.63×，無回退。54.描述在聯(lián)邦學(xué)習(xí)場(chǎng)景下如何防御“模型中毒”攻擊，給出一種無需可信第三方的方案，并分析其通信開銷。答案：采用Byzantineresilient聚合：客戶端上傳本地更新Δw_i與對(duì)應(yīng)的梯度范數(shù)‖Δw_i‖；服務(wù)器使用Krum算法選擇m?2個(gè)最接近的更新作為聚合結(jié)果。為防止偽裝，引入零知識(shí)范圍證明（zkSNARK）證明‖Δw_i‖<τ，無需暴露原始梯度。通信開銷：每客戶端額外傳輸256字節(jié)證明，相對(duì)原始浮點(diǎn)更新增加<0.1%。55.說明StableDiffusionXL中引入的“條件注入”雙文本編碼器結(jié)構(gòu)，并計(jì)算其相比SD1.5的MAC增加量。答案：SDXL使用OpenCLIPViTbigG與CLIPViTL雙編碼器，維度分別為1280與768，通過concat+attention融合。以1024×1024生成、50步為例，UNet參數(shù)量2.6B→3.5B，MAC從790T增至1.3P，增幅約64%，但通過共享crossattentionkey/value投影，實(shí)際延遲僅增22%。56.給出一種在邊緣端（JetsonOrinNano8GB）部署INT4量化ViTB/32的方案，要求ImageNettop1精度下降≤1%，幀率≥30FPS。答案：1.訓(xùn)練后量化：使用AIModelEfficiencyToolkit(AIMET)的AdaptiveRounding，校準(zhǔn)集1k張；2.將patch嵌入與位置嵌入保留INT8，其余權(quán)重INT4，groupsize=32；3.使用TensorRT10.0，開啟DLA加速，batch=4，幀率38FPS，ImageNettop1從81.8%降至81.0%，滿足要求。六、編程題（共2題，每題20分）57.請(qǐng)用Triton實(shí)現(xiàn)一個(gè)memoryefficient的Softmaxforwardkernel，要求：1）支持任意行數(shù)≤8k；2）使用onlinesoftmax算法；3）在A100上帶寬利用率≥80%。答案：```pythonimporttritonimporttriton.languageastlimporttorch@triton.jitdefsoftmax_kernel(output_ptr,input_ptr,row_stride,n_cols,BLOCK_SIZE:tl.constexpr):row_idx=gram_id(0)row_start_ptr=input_ptr+row_idxrow_stridecol_offsets=tl.arange(0,BLOCK_SIZE)mask=col_offsets<n_colsrow=tl.load(row_start_ptr+col_offsets,mask=mask,other=float('inf'))row_minus_max=rowtl.max(row,axis=0)numerator=tl.exp(row_minus_max)denominator=tl.sum(numerator,axis=0)softmax_output=numerator/denominatoroutput_row_ptr=output_ptr+row_idxrow_stridetl.store(output_row_ptr+col_offsets,softmax_output,mask=mask)defsoftmax(x):n_rows,n_cols=x.shapeBLOCK_SIZE=triton.next_power_of_2(n_cols)y=torch.empty_like(x)softmax_kernel[(n_rows,)](y,x,x.stride(0),n_c