2025年人工智能訓(xùn)練師(高級)職業(yè)技能鑒定參考題庫(含答案)一、單項選擇題（每題1分，共30分。每題只有一個正確答案，錯選、多選、未選均不得分）1.在Transformer架構(gòu)中，用于將輸入序列映射為查詢、鍵、值向量的線性變換矩陣通常稱為A.位置編碼矩陣B.注意力權(quán)重矩陣C.投影矩陣D.殘差連接矩陣答案：C解析：投影矩陣（ProjectionMatrix）負責將輸入向量分別映射為Q、K、V，是注意力機制的前提。2.當使用混合精度訓(xùn)練時，下列哪項操作最能抑制梯度下溢？A.動態(tài)損失縮放B.權(quán)重衰減C.梯度裁剪D.學(xué)習率預(yù)熱答案：A解析：動態(tài)損失縮放通過放大損失值，使反向傳播的梯度保持可用范圍，防止FP16下溢。3.在聯(lián)邦學(xué)習場景下，客戶端上傳的梯度被惡意替換為全零向量，服務(wù)器端最可靠的檢測方法是A.余弦相似度聚類B.secureaggregationC.差分隱私噪聲校驗D.基于零知識證明的梯度承諾答案：D解析：零知識證明可在不泄露梯度明文的前提下驗證客戶端確實執(zhí)行了訓(xùn)練，杜絕“全零”攻擊。4.對于多任務(wù)學(xué)習，若任務(wù)A數(shù)據(jù)量遠大于任務(wù)B，下列策略中最能緩解B任務(wù)欠擬合的是A.增大B任務(wù)損失權(quán)重并采用梯度歸一化B.對A任務(wù)做下采樣C.凍結(jié)共享層D.使用earlystopping答案：A解析：通過動態(tài)加權(quán)+梯度歸一化，使B任務(wù)梯度量級與A任務(wù)可比，避免被淹沒。5.在DiffusionModel采樣階段，若DDIM步數(shù)從1000減到50，理論上FID會A.線性下降B.先降后升C.單調(diào)上升D.保持不變答案：C解析：步數(shù)減少導(dǎo)致去噪過程近似誤差增大，生成樣本質(zhì)量下降，F(xiàn)ID單調(diào)變差。6.當使用LoRA微調(diào)7B參數(shù)模型時，若rank=16，注入矩陣參數(shù)量約為原模型的A.0.01%B.0.1%C.1%D.10%答案：B解析：LoRA參數(shù)量≈2×r×d，7B模型d=4096，r=16，占比約0.08%，最接近0.1%。7.在RLHF中，若獎勵模型對“有害”樣本給出正分，最可能的根因是A.PPOclip范圍過大B.人類標注者意見分歧C.獎勵模型過擬合D.KL懲罰系數(shù)過高答案：C解析：獎勵模型在有害樣本上誤給正分，說明其泛化失敗，需重新清洗或正則化。8.當使用DeepSpeedZeRO3時，下列哪項內(nèi)存占用不會被分片？A.優(yōu)化器狀態(tài)B.梯度C.激活值D.模型參數(shù)答案：C解析：ZeRO3僅對參數(shù)、梯度、優(yōu)化器狀態(tài)做分片，激活仍由GPU全量保存。9.在語音合成中，若使用VITS模型，時長預(yù)測器輸出的是A.音素級幀數(shù)B.梅爾幀級幀數(shù)C.字符級秒數(shù)D.采樣點級長度答案：A解析：VITS的時長預(yù)測器以音素為單位，輸出每個音素對應(yīng)的幀數(shù)。10.當使用8bitAdamW時，下列哪項超參數(shù)必須調(diào)??？A.epsB.betas[0]C.weight_decayD.lr答案：A解析：8bit量化后梯度誤差放大，需減小eps（如1e8→1e6）維持數(shù)值穩(wěn)定。11.在VisionTransformer中，若patchsize由16×16改為8×8，則計算量約增加A.2倍B.4倍C.8倍D.16倍答案：B解析：序列長度變?yōu)?倍，注意力計算O(n2)，整體FLOPs≈4倍。12.當使用DPO（DirectPreferenceOptimization）時，其損失函數(shù)與下列哪種方法最相似？A.交叉熵B.BradleyTerry模型C.InfoNCED.MSE答案：B解析：DPO直接優(yōu)化BradleyTerry偏好概率，無需訓(xùn)練顯式獎勵模型。13.在StableDiffusion中，textencoder通常采用A.T5XXLB.CLIPViTLC.BERTBaseD.RoBERTaLarge答案：B解析：SD1.x/2.x使用CLIPViTL提取文本embedding。14.當使用FSDP（FullyShardedDataParallel）時，若設(shè)置`cpu_offload=True`，則前向計算時A.參數(shù)即時從CPU搬回GPUB.參數(shù)始終留在CPUC.參數(shù)以分塊形式按需搬移D.參數(shù)復(fù)制到NVMe答案：C解析：FSDP采用參數(shù)分塊+按需搬移，前向時僅將當前層塊搬回GPU。15.在模型蒸餾中，若教師模型輸出為softmax(T=3)，學(xué)生模型T=1，則最小化KL散度時學(xué)生logits需要A.除以3B.乘以3C.加3D.不變答案：A解析：教師softmax已含T=3，學(xué)生需對齊溫度，故學(xué)生logits應(yīng)除以3再softmax。16.當使用FlashAttention時，其內(nèi)存復(fù)雜度由O(n2)降至A.O(n)B.O(nlogn)C.O(n√n)D.O(1)答案：A解析：FlashAttention通過分塊+重計算，將顯存降為O(n)。17.在多模態(tài)對比學(xué)習中，若batchsize=8192，則InfoNCE分母中的負樣本數(shù)為A.8191B.8192C.16384D.0答案：A解析：除自身正樣本外，其余8191均為負樣本。18.當使用QLoRA時，4bitNormalFloat量化對權(quán)重零點漂移的魯棒性主要依賴A.雙量化B.塊級量化C.分位數(shù)量化D.動態(tài)量化答案：C解析：NormalFloat按權(quán)重分布的分位數(shù)劃分區(qū)間，對漂移不敏感。19.在語音增強中，若使用MetricGAN，其判別器輸入為A.干凈語音STFTB.帶噪語音STFTC.增強語音與干凈語音的STFT拼接D.僅增強語音STFT答案：C解析：MetricGAN需要成對比較，輸入為增強與干凈的拼接幅值圖。20.當使用Kohya訓(xùn)練LoRA時，若`network_alpha=32`，`network_dim=64`，則縮放系數(shù)為A.0.5B.1C.2D.32答案：A解析：縮放=alpha/dim=32/64=0.5，用于穩(wěn)定訓(xùn)練。21.在文本生成評價中，若BLEU4=35，BERTScore=0.85，說明A.生成結(jié)果與參考句ngram重疊高且語義一致B.生成結(jié)果僅ngram重疊高C.生成結(jié)果僅語義一致D.生成結(jié)果與參考句無關(guān)答案：A解析：BLEU高表明ngram重疊，BERTScore高表明語義一致，兩者互補。22.當使用PPO訓(xùn)練對話模型時，若KL懲罰系數(shù)β=0.1，則策略更新后A.策略與初始策略的KL≈0.1B.KL無約束C.KL≈0D.KL≈1答案：A解析：β=0.1表示每步允許KL增量約0.1，防止偏離參考模型過遠。23.在圖像分割中，若使用Mask2Former，其查詢數(shù)量通常設(shè)置為A.10B.100C.1000D.10000答案：B解析：Mask2Former默認100個查詢，覆蓋大多數(shù)實例。24.當使用AdaFactor時，下列哪項描述正確？A.需要動量緩存B.不需要一階動量C.需要二階動量D.需要權(quán)重衰減緩存答案：B解析：AdaFactor通過分解二階矩，省去一階動量，節(jié)省內(nèi)存。25.在語音克隆中，若使用YourTTS，說話人嵌入提取自A.梅爾頻譜B.音素序列C.線性頻譜D.wav2vec2.0答案：D解析：YourTTS使用預(yù)訓(xùn)練wav2vec2.0提取魯棒說話人嵌入。26.當使用StableDiffusionXL時，條件縮放（cfgscale）=7.5，表示A.無條件得分權(quán)重為7.5B.有條件得分權(quán)重為7.5C.有條件與無條件得分差乘以7.5D.學(xué)習率為7.5答案：C解析：cfgscale=7.5即最終噪聲估計=有條件+7.5×(有條件?無條件)。27.在訓(xùn)練大模型時，若使用cosinelrschedule，則最終lr為A.0B.初始lr的10%C.初始lr的1%D.初始lr的50%答案：B解析：cosinedecay通常降至初始10%保持。28.當使用Whisperlargev3時，其編碼器層數(shù)為A.24B.32C.48D.64答案：B解析：largev3編碼器32層，解碼器32層。29.在文本分類中，若使用Longformer，其注意力模式為A.全局+滑動窗口B.僅全局C.僅局部D.隨機稀疏答案：A解析：Longformer采用局部滑動窗口+少量全局token。30.當使用DeepspeedMoE8×7B時，實際激活參數(shù)量為A.7BB.56BC.14BD.1B答案：A解析：8×7B僅路由Top1專家，激活參數(shù)仍約7B。二、多項選擇題（每題2分，共20分。每題有兩個或以上正確答案，多選、少選、錯選均不得分）31.下列哪些技術(shù)可有效降低Transformer解碼延遲？A.KVcacheB.SpeculativeDecodingC.FlashAttentionD.增加層數(shù)答案：A、B、C解析：KVcache減少重復(fù)計算，Speculative并行驗證，F(xiàn)lashAttention提速；增加層數(shù)反而增延遲。32.在RLHF中，可能導(dǎo)致獎勵模型hack的行為包括A.重復(fù)生成高頻無意義短語B.生成極長回答C.生成與問題無關(guān)的emojiD.生成簡潔正確回答答案：A、B、C解析：獎勵模型若對長度、重復(fù)、emoji誤判正分，會被策略hack。33.當使用LoRA微調(diào)時，下列哪些層通常被注入？A.QKV投影B.FFN權(quán)重C.LayerNormD.輸出頭答案：A、B解析：LoRA主要作用于Attention與FFN的權(quán)重矩陣，LayerNorm與輸出頭一般不改。34.在StableDiffusion訓(xùn)練中使用xformersmemoryefficientattention的好處有A.降低顯存B.提升速度C.提高FIDD.支持任意分辨率答案：A、B解析：memoryefficientattention通過分塊降低顯存并提速，對FID無直接影響，分辨率需額外插值。35.下列哪些指標可用于評估對話系統(tǒng)安全性？A.SafetyScoreB.GPT4JudgeC.BLEUD.ToxicityRate答案：A、B、D解析：BLEU僅衡量ngram重疊，不評估安全。36.當使用FSDP+CPUoffload時，可能遇到的瓶頸包括A.PCIe帶寬B.CPU內(nèi)存容量C.GPU計算D.磁盤I/O答案：A、B解析：參數(shù)搬移依賴PCIe，CPU內(nèi)存需容納分片；GPU計算反而空閑，磁盤非必須。37.在語音合成中，下列哪些損失函數(shù)可直接優(yōu)化MOS？A.L1mellossB.DurIANGAN判別器損失C.MetricGAN回歸損失D.F0L1loss答案：B、C解析：MetricGAN與DurIANGAN直接以MOS為導(dǎo)向，L1僅優(yōu)化幅值。38.當使用DeepspeedZeroInfinity時，支持offload到NVMe的技術(shù)包括A.ZeROOffloadB.ZeROInfinityC.ZeRO3D.ZeRO2答案：A、B解析：ZeroInfinity擴展了Offload，支持NVMe；Zero2僅GPU間分片。39.在文本生成中，重復(fù)懲罰（repetitionpenalty）可能帶來的副作用有A.生成不連貫B.高頻詞被過度抑制C.生成速度下降D.模型崩潰答案：A、B解析：重復(fù)懲罰過高會抑制合理高頻詞，導(dǎo)致不連貫；與速度無關(guān)。40.當使用CLIPViTL/14@336px時，相比224px，其變化包括A.位置編碼插值B.計算量增加C.零樣本分類精度提升D.參數(shù)量增加答案：A、B、C解析：336px需插值位置編碼，計算量↑，精度↑；參數(shù)量不變。三、判斷題（每題1分，共10分。正確請?zhí)睢啊獭?，錯誤填“×”）41.使用FlashAttention時，必須將序列長度對齊到128的倍數(shù)。答案：×解析：FlashAttention支持任意長度，對齊僅為效率考慮。42.在QLoRA中，4bit量化權(quán)重可在反向傳播時直接計算梯度。答案：×解析：反向時需反量化至16bit再計算梯度。43.當使用PPO時，若clipratio=0.2，則策略可一次性將動作概率比改變至1.5倍。答案：√解析：1.5倍在(1?0.2,1+0.2)之外會被clip，但可一次性到達邊界。44.StableDiffusion的VAEencoder在訓(xùn)練階段采用KL正則化。答案：√解析：VAE通過KLloss約束latent分布。45.在Whisper解碼中，temperature=0等價于貪心解碼。答案：√解析：temperature→0時采樣退化為argmax。46.使用AdaFactor時，學(xué)習率必須隨batchsize線性縮放。答案：×解析：AdaFactor對學(xué)習率縮放不敏感，無需線性規(guī)則。47.在MoE模型中，若Top2路由，則激活參數(shù)一定為Top1的兩倍。答案：×解析：若兩專家重疊，實際激活參數(shù)量≤2倍。48.當使用DeepspeedMoE時，專家并行度可與數(shù)據(jù)并行度互質(zhì)。答案：√解析：專家并行與數(shù)據(jù)并行正交，可互質(zhì)。49.在VisionTransformer中，去掉clstoken后必須采用全局平均池化。答案：√解析：無clstoken需GAP聚合全局信息。50.使用Kohya訓(xùn)練LoRA時，若`scale_weight_norms=True`，則會對權(quán)重矩陣做譜歸一化。答案：√解析：該選項啟用譜范數(shù)約束，防止梯度爆炸。四、填空題（每空2分，共20分）51.在Transformer中，若隱藏維度d=4096，注意力頭數(shù)h=32，則每個頭的維度為______。答案：128解析：4096÷32=128。52.若使用DDPM，T=1000，β線性schedule從0.0001到0.02，則β???=______。答案：0.01005解析：線性插值：0.0001+(500/1000)×(0.02?0.0001)=0.01005。53.當使用GPT3175B模型，若序列長度=2048，則KVcache顯存約為______GB（fp16）。答案：13.5解析：2×層數(shù)×頭數(shù)×頭維×序列×2Byte=2×96×96×128×2048×2≈13.5GB。54.在StableDiffusionXL中，條件文本向量維度為______。答案：2048解析：SDXL使用OpenCLIPViTbigG，文本embedding維度2048。55.若使用Whisperlargev3，幀移10ms，則1分鐘音頻編碼后幀數(shù)為______。答案：6000解析：60s÷0.01s=6000。56.當使用LoRA，rank=16，注入AttentionQKV且d=4096，則新增參數(shù)量為______萬。答案：3146解析：2×r×d×3=2×16×4096×3=393216≈39萬，但僅激活矩陣，實際可訓(xùn)練3146萬參數(shù)（含正反兩矩陣）。57.在DeepspeedZeRO3中，若GPU數(shù)=64，模型參數(shù)量=175B，則每張GPU存儲參數(shù)約______GB（fp16）。答案：0.68解析：175×2÷64≈5.47GB，但ZeRO3分片后每張GPU僅存1/64，即≈0.68GB。58.若使用xformersmemoryefficientattention，序列長度=8192，d=64，則理論顯存節(jié)省倍數(shù)為_____