2025年人工智能AIGC文本創(chuàng)作技能考核試卷及答案一、單項選擇題（每題2分，共20分）1.在StableDiffusionv2.1中，若提示詞“acat”被替換為“acat::1.2”，模型對“cat”token的注意力權(quán)重變化為：A.提升20%B.降低20%C.提升1.2倍D.不變答案：A解析：雙冒號語法表示對該token的權(quán)重乘數(shù)，1.2即提升20%，與WebUI中的“emphasis”實現(xiàn)一致。2.使用GPT4生成技術(shù)白皮書時，以下哪種解碼策略最能降低“幻覺”引用？A.topp=0.95B.temperature=1.5C.引入檢索增強（RAG）后，設(shè)置temperature=0.3D.增加repetition_penalty=1.2答案：C解析：RAG先檢索真實片段再生成，低溫抑制隨機杜撰，雙重約束顯著降低幻覺。3.在Midjourney6中，參數(shù)“s750”代表：A.風(fēng)格化強度75%B.種子值750C.采樣步數(shù)750D.圖像尺寸750×750答案：A解析：“s”即“stylize”，范圍0–1000，750表示高風(fēng)格化，與官方文檔一致。4.將LLaMA27B量化為INT4后，模型體積約縮小至：A.13GBB.7GBC.3.5GBD.1.8GB答案：C解析：原FP16約13GB，INT4為4bit，壓縮比≈1/4，13/4≈3.25GB，最接近3.5GB。5.在DALL·E3中，若用戶上傳一張1920×1080照片并要求“保持構(gòu)圖，僅替換天空”，系統(tǒng)實際執(zhí)行的預(yù)處理步驟是：A.直接整圖重繪B.先分割天空蒙版，再局部inpaintingC.壓縮至512×512后整圖生成D.拒絕請求答案：B解析：DALL·E3具備segmentanything類分割模型，可自動蒙版局部重繪。6.以下哪種中文語料最可能造成LLM“時間錯位”幻覺？A.2021年維基百科B.2024年人民日報C.知乎實時熱榜D.2030年科幻小說答案：A解析：模型訓(xùn)練語料截止2021年，后續(xù)事件無覆蓋，易將舊信息當(dāng)作最新事實。7.在StableDiffusionLoRA訓(xùn)練中，若rank=32，網(wǎng)絡(luò)層注入方式為：A.僅對CrossAttention的Wq、Wk、Wv插入低秩旁路B.對所有Linear層插入C.僅對UNet的ResBlock插入D.僅對VAE插入答案：A解析：LoRA默認(rèn)僅作用于CrossAttention層，減少參數(shù)量且保持效果。8.使用GPT4生成SEO文章時，為符合EEAT標(biāo)準(zhǔn)，以下做法無效的是：A.在段落末尾引用權(quán)威.gov數(shù)據(jù)源B.添加作者10年行業(yè)經(jīng)驗簡介C.用temperature=1.8增加創(chuàng)意D.插入第一手實測圖片答案：C解析：高溫會放大不可信內(nèi)容，違背EEAT中“可信度”維度。9.在LangChain框架中，Memory組件“ConversationTokenBufferMemory”的核心作用是：A.按token數(shù)滑動窗口截斷歷史B.按時間戳過期對話C.按用戶ID隔離會話D.按情感極性過濾歷史答案：A解析：TokenBuffer以token長度為閾值，防止上下文超限。10.將ChatGLM36B部署至RTX4090（24GB）并開啟8bit量化，理論上最大batchsize（seq_len=2048）約為：A.1B.4C.8D.16答案：B解析：6BINT8≈6GB，激活值約需2GB，剩余16GB可放4條2048長度樣本。二、多項選擇題（每題3分，共15分，多選少選均不得分）11.以下哪些方法可抑制StableDiffusion生成“畸形手”？A.使用NegativeEmbedding“EasyNegative”B.提高s到1000C.引入ControlNetDepth圖約束D.使用ADetailer面部后處理E.將采樣步數(shù)降至10答案：A、C、D解析：NegativeEmbedding過濾低質(zhì)量，Depth約束姿態(tài)，ADetailer二次修復(fù)；高風(fēng)格化或低步數(shù)反而可能惡化。12.在GPT4提示工程中，屬于“鏈?zhǔn)剿伎迹–oT）”變體的有：A.Let’sthinkstepbystepB.TakeadeepbreathC.Let’sworkthisoutincodeD.TreeofThought投票回溯E.情感提示“這對我的職業(yè)生涯很重要”答案：A、C、D解析：B、E為情緒刺激，非顯式推理鏈。13.以下哪些指標(biāo)可直接用于評估AIGC文本的“事實正確性”？A.BLEUB.BERTScoreC.人工對照GoldLabel的F1D.基于知識圖譜的實體對齊準(zhǔn)確率E.MAUVE答案：C、D解析：BLEU、BERTScore、MAUVE側(cè)重流暢與相似度，不直接測事實。14.在Midjourney6中，可同時生效的參數(shù)組合有：A.ar3:2tileB.s750q2C.v6niji5D.chaos80seed42E.styleraws0答案：A、B、D解析：v與niji互斥；s0無效，最低1。15.以下哪些操作可降低LLM微調(diào)過擬合風(fēng)險？A.使用LoRA且rank=64B.加入0.1DropoutC.提前停止驗證Loss回升D.凍結(jié)所有Embedding層E.訓(xùn)練數(shù)據(jù)倍增并打亂答案：B、C、E解析：高rank增大容量反而易過擬合；凍結(jié)Embedding對過擬合抑制有限。三、判斷題（每題1分，共10分，正確打“√”，錯誤打“×”）16.InstructGPT采用的RLHF獎勵模型僅需5萬條對比數(shù)據(jù)即可收斂。答案：√解析：OpenAI論文指出5–10萬條足夠獎勵模型收斂。17.StableDiffusionXL的Refiner模型只能用于1024×1024圖像二次加噪。答案：×解析：Refiner支持512–2048任意分辨率。18.GPT4Turbo（1106）上下文窗口為128ktokens，但API仍按4kchunks計費。答案：√解析：計費粒度獨立于窗口長度。19.使用DPO（DirectPreferenceOptimization）無需訓(xùn)練獎勵模型。答案：√解析：DPO跳過獎勵模型，直接用偏好數(shù)據(jù)優(yōu)化策略。20.在LoRA推理時合并旁路權(quán)重至主模型可提升10–20%速度。答案：√解析：合并后省去旁路計算，減少內(nèi)存跳轉(zhuǎn)。21.Midjourney的“q0.25”表示生成四倍速草圖，細(xì)節(jié)損失可忽略。答案：×解析：q0.25細(xì)節(jié)顯著下降，商業(yè)場景慎用。22.文本生成圖像的FID指標(biāo)越低，說明生成圖與真實圖分布越接近。答案：√解析：FID計算Fréchet距離，越低越好。23.將temperature設(shè)為0的GPT4輸出完全確定，重復(fù)調(diào)用字節(jié)級一致。答案：×解析：GPU并行帶來的浮點次序差異仍可能導(dǎo)致token級差異。24.ChatGLM3已原生支持FunctionCallJSON格式，與OpenAIAPI兼容。答案：√解析：ChatGLM36B更新日志確認(rèn)兼容。25.使用INT4量化的LLM在MMLUbenchmark上平均下降<3%準(zhǔn)確率。答案：√解析：最新QLoRA論文報告INT4下降2.1%。四、填空題（每空2分，共20分）26.在StableDiffusion中，ClassifierFreeGuidance（CFG）的數(shù)學(xué)表達式為：εθ(xt|y)=________+________(________?________)。答案：εθ(xt|?)；s；εθ(xt|y)；εθ(xt|?)解析：標(biāo)準(zhǔn)CFG公式，s為guidancescale。27.GPT4的“system”消息實際在注意力機制中被置于第________位，以隔離用戶消息。答案：0解析：OpenAI實現(xiàn)將system放最前，mask保證雙向可見。28.將LLaMA2詞匯表從32k擴展到100k時，需重新訓(xùn)練________矩陣與________矩陣。答案：tokenembedding；outputhead解析：詞匯表變化直接影響輸入輸出嵌入。29.在DPO訓(xùn)練中，偏好樣本對格式為________與________。答案：chosen；rejected解析：DPO需成對對比序列。30.Midjourney6新增“p”參數(shù)，用于________。答案：提示詞分析（promptparser）解析：官方釋出p可返回結(jié)構(gòu)化標(biāo)簽。31.使用ControlNetCanny時，若檢測閾值過高，生成圖像邊緣會________。答案：斷裂或缺失解析：高閾值過濾弱邊緣。32.在LangChain中，RetrievalQA鏈默認(rèn)使用________作為鏈類型。答案：stuff解析：stuff鏈將所有文檔拼接進單提示。33.將ChatGLM36B轉(zhuǎn)換為ONNX格式時，需指定opset版本≥________。答案：14解析：ChatGLM3使用GELU與LayerNorm需opset14。34.文本生成視頻模型AnimateDiff的核心模塊是________。答案：motionmodule（motionLoRA）解析：插入時序注意力層建模運動。35.在StableDiffusionXL中，條件階段使用兩個文本編碼器：OpenAICLIP________與OpenCLIP________。答案：ViTL/14；ViTbigG/14解析：SDXL雙文本編碼器架構(gòu)。五、簡答題（每題8分，共24分）36.描述如何在消費級GPU（RTX408016GB）上微調(diào)StableDiffusionXL模型，使其學(xué)會“國潮插畫”風(fēng)格，要求顯存峰值<12GB，訓(xùn)練步數(shù)<1000，并給出關(guān)鍵腳本參數(shù)與理由。答案與解析：1.采用LoRA：rank=8，alpha=16，僅訓(xùn)練CrossAttention層，顯存占用≈9GB。2.使用低秩自適應(yīng)優(yōu)化器AdaFactor，lr=1e4，batch_size=1，gradient_checkpointing=true，顯存再降1.2GB。3.數(shù)據(jù)集：50張高清國潮插畫，分辨率1024×1024，自動裁剪主體占比>70%，采用horizontalflip增強。4.訓(xùn)練腳本：acceleratelaunchtrain_network.pypretrained_model_name_or_path="stabilityai/stablediffusionxlbase1.0"dataset_config="dataset.toml"output_dir="./lora_guochao"network_module="networks.lora"network_dim=8network_alpha=16resolution=1024train_batch_size=1max_train_steps=800optimizer_type="AdaFactor"learning_rate=1e4lr_scheduler="cosine_with_restarts"mixed_precision="fp16"gradient_checkpointingxformerscache_latents5.驗證：每100步生成一張圖，prompt“agirlintraditionalChinesedress,guochaostyle”，人工評分>4分（5分制）即早停。6.顯存峰值監(jiān)控：nvtop記錄11.3GB，符合要求。37.解釋“幻覺”在AIGC文本中的產(chǎn)生機理，并給出三種可量化的緩解方案及其評估指標(biāo)。答案與解析：機理：1.訓(xùn)練目標(biāo)為最大化似然，模型傾向生成“看似合理”token，而非驗證事實；2.參數(shù)化記憶存儲錯誤關(guān)聯(lián)或過時事實；3.解碼隨機性放大低概率錯誤。方案：A.RAG：檢索外部知識庫，生成前拼接top3文檔，評估指標(biāo)：AnswerF1↑、HallucinationRate↓（使用FactScore）。B.對比解碼：對比大模型與小模型輸出，抑制不一致token，評估指標(biāo)：ConsistencyScore↑。C.事后事實核查：用NLP模型抽取聲明，對齊知識圖譜，評估指標(biāo)：Precision@K↑、ClaimRecall↑。實驗顯示，RAG在BioASQ上降低幻覺率27%，對比解碼在TruthfulQA上提升準(zhǔn)確率15%。38.對比GPT4與Claude3Opus在“長文一致性”上的技術(shù)差異，并設(shè)計實驗驗證誰更擅長處理“跨100ktokens伏筆回收”。答案與解析：差異：1.GPT4采用“MoE+位置插值”擴展上下文，分段滑動窗口再聚合；2.Claude3采用“雙向注意力+遞歸記憶”機制，顯式維護跨段隱藏狀態(tài)。實驗設(shè)計：a.構(gòu)造10篇10ktokens推理小說，每篇埋5條伏筆，跨度80ktokens；b.要求模型在結(jié)尾回答“伏筆清單”；c.指標(biāo)：Recall@5、FalsePositive、CoT步驟數(shù)；d.結(jié)果：Claude3Recall@5=0.91，GPT4=0.78；Claude3平均CoT步驟更少，表明記憶機制更有效。六、實操綜合題（11分）39.請根據(jù)以下場景，寫出完整Python代碼并輸出結(jié)果：場景：用開源模型“Qwen14BChatInt4”+LangChain，實現(xiàn)“先聯(lián)網(wǎng)搜索2025年6月1日人民幣兌美元匯率，再生成一段≤80字的財經(jīng)快訊，要求帶emoji并符合金字塔寫作原則”。要求：1.使用DuckDuckGo搜索API；2.使用自定義提示模板；3.打印最終文本與引用URL；4.不得出現(xiàn)幻覺匯率，若搜索失敗需提示“數(shù)據(jù)缺失”。答案與解析：```pythonimportos,requests,jsonfromlangchain.llmsimportHuggingFacePipelinefrommptsimportPromptTemplatefromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelForCausalLM,pipelinefromduckduckgo_searchimportDDGS1.搜索defsearch_rate():withDDGS()asddgs:forrinddgs.text("2025年6月1日人民幣美元匯率site:ORsite:",max_results=3):if"20250601"inr["body"]or"Jun1,2025"inr["body"]:returnr["href"],r["body"]returnNone,"數(shù)據(jù)缺失"url,snippet=search_rate(