2025年人工智能訓(xùn)練師職業(yè)資格模擬題庫及答案一、單選題（每題1分，共30分。每題只有一個正確答案，錯選、多選均不得分）1.在PyTorch中，若模型在GPU上訓(xùn)練，下列哪段代碼能正確地把張量x從CPU遷移到GPU？A.x.to('cuda:0')B.x.cuda()C.x.gpu()D.x.device('cuda')答案：A解析：PyTorch官方推薦顯式指定設(shè)備字符串，x.to('cuda:0')可移植性最好；x.cuda()已標(biāo)記為legacy；無gpu()與device()方法。2.使用Adam優(yōu)化器時，若梯度突然變?yōu)镹aN，最先應(yīng)檢查的超參數(shù)是：A.weight_decayB.epsC.betasD.lr答案：B解析：eps過小會導(dǎo)致數(shù)值下溢；lr過大一般先出現(xiàn)爆炸而非NaN；betas與weight_decay影響有限。3.在VisionTransformer中，位置編碼不可直接舍棄的原因是：A.自注意力是排列等變的B.圖像塊順序隨機(jī)C.分類token需要絕對位置D.LayerNorm會放大差異答案：A解析：自注意力對輸入順序不敏感，若無位置編碼，模型無法區(qū)分空間關(guān)系。4.聯(lián)邦學(xué)習(xí)場景下，客戶端上傳梯度而非參數(shù)的主要風(fēng)險是：A.通信開銷大B.泄露訓(xùn)練數(shù)據(jù)C.模型收斂慢D.服務(wù)器計算量大答案：B解析：梯度可反推原始數(shù)據(jù)，已有“梯度泄露”攻擊論文證實。5.在StableDiffusion中，UNet的交叉注意力層主要接收的Key/Value來自：A.VAE編碼器B.CLIP文本編碼器C.時間步嵌入D.噪聲圖本身答案：B解析：文本提示經(jīng)CLIP編碼后作為KV，實現(xiàn)文本圖像對齊。6.當(dāng)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.參數(shù)C.梯度D.Python對象堆棧答案：D解析：ZeRO3僅分片模型相關(guān)張量，Python堆棧仍常駐每個進(jìn)程。7.在CTR預(yù)估中，F(xiàn)M與DeepFM的本質(zhì)區(qū)別是：A.是否使用embeddingB.是否引入高階隱式特征交叉C.是否采用sigmoid輸出D.是否支持離散特征答案：B解析：DeepFM在FM基礎(chǔ)上疊加DNN，捕獲高階交叉；FM僅二階。8.當(dāng)訓(xùn)練樣本極少時，最適合度量文本相似度的方法是：A.SBERTfinetuneB.UniversalSentenceEncoderC.SentenceTransformer+ContrastiveLearningD.GPT3fewshotprompt答案：B解析：USE為預(yù)訓(xùn)練通用編碼器，無需下游訓(xùn)練即可用；其余均需微調(diào)或示例。9.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)PPO中，clip(epsilon)的作用是：A.限制策略更新幅度B.限制值函數(shù)更新C.限制優(yōu)勢函數(shù)估計D.限制熵正則答案：A解析：clip防止新策略偏離舊策略過遠(yuǎn)，保證單調(diào)改進(jìn)。10.當(dāng)batchsize增大k倍，若保持epoch數(shù)不變，期望學(xué)習(xí)率應(yīng)：A.乘以sqrt(k)B.乘以kC.乘以log(k)D.不變答案：A解析：線性縮放原則指出lr∝sqrt(k)可維持梯度噪聲尺度。11.在語音合成Tacotron2中，停止token預(yù)測使用：A.MSElossB.BCElossC.CrossEntropyD.CTCloss答案：B解析：二分類任務(wù)，用BCE判斷何時結(jié)束生成。12.當(dāng)使用混合精度訓(xùn)練時，lossscaling的主要目的是：A.避免梯度下溢B.加速前向C.減少顯存D.提高精度答案：A解析：fp16動態(tài)范圍小，放大loss可防止回傳梯度為0。13.在推薦系統(tǒng)冷啟動階段，最能利用的輔助模態(tài)是：A.用戶社交圖B.商品文本描述C.商品圖像D.商品音頻答案：C解析：圖像信息豐富且易抽取向量，無需大量交互即可計算相似度。14.若LSTM隱藏層維度為h，則單步計算中可訓(xùn)練參數(shù)量為：A.4h2+4hB.8h2+4hC.4h2+8hD.8h2+8h答案：B解析：4個門，每門權(quán)重含h×h+h×h（輸入+隱藏）+h（偏置），共4(h2+h2+h)=8h2+4h。15.在目標(biāo)檢測YOLOv8中，anchorfree設(shè)計帶來的直接收益是：A.減少超參數(shù)量B.提高小目標(biāo)召回C.降低NMS耗時D.增加參數(shù)量答案：A解析：無需預(yù)設(shè)anchor尺度與比例，超參減少，通用性增強(qiáng)。16.當(dāng)使用知識蒸餾，教師模型輸出softmax溫度T升高時：A.暗知識更尖銳B.暗知識更平滑C.學(xué)生梯度消失D.教師準(zhǔn)確率下降答案：B解析：高溫放大微小logit差異，分布更均勻，信息更豐富。17.在GNN中，圖同構(gòu)網(wǎng)絡(luò)(GIN)的聚合函數(shù)采用：A.MeanB.MaxC.SumD.Attention答案：C解析：Sum聚合被證明與WeisfeilerLehman測試一樣強(qiáng)大。18.當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)存在longtail分布，最適合的采樣策略是：A.RandomB.WeightedRandomC.ClassbalancedD.Momentumsampler答案：C解析：Classbalanced采樣按類別頻率倒數(shù)加權(quán)，緩解尾部不足。19.在DiffusionModel中，DDIM采樣與DDPM相比主要優(yōu)勢是：A.更高質(zhì)量B.可確定性采樣C.更低顯存D.更快訓(xùn)練答案：B解析：DDIM引入非馬爾可夫鏈，可固定隨機(jī)種子復(fù)現(xiàn)，且步數(shù)可減。20.當(dāng)使用Horovod做分布式訓(xùn)練，下列哪項操作必須放在hvd.broadcast之后？A.optimizer.step()B.loss.backward()C.參數(shù)初始化D.學(xué)習(xí)率預(yù)熱答案：C解析：為保證各進(jìn)程參數(shù)一致，初始權(quán)重需廣播后再開始訓(xùn)練。21.在文本生成任務(wù)中，重復(fù)懲罰(repetitionpenalty)直接作用于：A.嵌入層B.Softmax前l(fā)ogitsC.損失函數(shù)D.Attention權(quán)重答案：B解析：對已生成token的logit降權(quán)，減少循環(huán)。22.當(dāng)使用EarlyStopping時，若驗證集指標(biāo)連續(xù)10輪不提升，最佳策略是：A.立即停止B.再訓(xùn)練5輪后停止C.回滾到最佳checkpointD.降低學(xué)習(xí)率繼續(xù)答案：C解析：回滾可避免過擬合，保留最優(yōu)參數(shù)。23.在模型壓縮中，ChannelPruning的直接效果是：A.減少內(nèi)存占用B.減少MACsC.減少帶寬D.減少精度答案：B解析：剪枝通道直接減少卷積乘法次數(shù)。24.當(dāng)使用RoPE位置編碼時，其旋轉(zhuǎn)矩陣作用于：A.Query&KeyB.ValueC.Attention輸出D.FFN答案：A解析：RoPE對Q、K做旋轉(zhuǎn)，保留相對位置信息。25.在多任務(wù)學(xué)習(xí)中，UncertaintyWeighting的論文作者提出損失權(quán)重與：A.任務(wù)不確定性成正比B.任務(wù)不確定性成反比C.任務(wù)樣本數(shù)成正比D.任務(wù)梯度范數(shù)成正比答案：B解析：方差越大，權(quán)重越小，自動平衡。26.當(dāng)使用A100GPU，啟用TF32后，單精度矩陣乘速度提升約：A.1倍B.2倍C.3倍D.5倍答案：C解析：NVIDIA官方數(shù)據(jù)TF32峰值約為FP32的3倍。27.在圖像分割Mask2Former中，使用的查詢向量數(shù)量通常為：A.10B.100C.1000D.與像素數(shù)相同答案：B解析：默認(rèn)100個查詢即可覆蓋常見目標(biāo)數(shù)。28.當(dāng)使用GradientCheckpointing，顯存占用下降，但計算量增加的倍數(shù)是：A.10%B.20%C.50%D.100%答案：D解析：前向需重新計算，時間≈翻倍。29.在語音識別Conformer中，卷積模塊的kernelsize通常?。篈.3B.5C.15D.31答案：D解析：論文采用31×1depthwise，捕獲長時上下文。30.當(dāng)使用TorchScript導(dǎo)出模型時，必須避免的Python特性是：A.列表推導(dǎo)B.動態(tài)控制流C.字典索引D.元組拆包答案：B解析：TorchScript對if/while依賴張量值支持有限，需靜態(tài)化。二、多選題（每題2分，共20分。每題至少有兩個正確答案，多選、少選、錯選均不得分）31.下列哪些操作可有效緩解GAN訓(xùn)練不穩(wěn)定？A.判別器使用SpectralNormB.生成器使用BatchNormC.使用WassersteinlossD.每步更新生成器兩次答案：A、C解析：SpectralNorm與W距離可平滑訓(xùn)練；BatchNorm易引入樣本相關(guān)，反而波動；更新比例需平衡，盲目增加G步數(shù)會失衡。32.關(guān)于Transformer自注意力時間復(fù)雜度，正確的有：A.序列長度n的平方級B.隱維度d的線性級C.批大小b的線性級D.頭數(shù)h的線性級答案：A、B、C解析：O(b·h·n2·d)；h被約掉，但實現(xiàn)上并行于h。33.在推薦系統(tǒng)多路召回中，屬于基于內(nèi)容的方法有：A.Word2Vecitem向量B.協(xié)同過濾itemCFC.商品標(biāo)題BERT向量D.圖像CNN向量答案：C、D解析：內(nèi)容模態(tài)直接編碼；Word2Vec需共現(xiàn)，屬行為；itemCF純行為。34.下列哪些指標(biāo)可直接用于不平衡分類評估？A.F1scoreB.AUCROCC.AUCPRD.Accuracy答案：A、B、C解析：Accuracy易被多數(shù)類主導(dǎo)；其余對不平衡更敏感。35.在模型服務(wù)化中，可實現(xiàn)動態(tài)批處理的有：A.TensorRTB.TorchServeC.TritonInferenceServerD.ONNXRuntime答案：B、C解析：TorchServe與Triton內(nèi)置dynamicbatcher；TRT與ORT需手動。36.關(guān)于DiffusionModel加噪過程，正確的有：A.前向過程固定無參B.反向過程可學(xué)習(xí)C.每一步需知道時間步tD.最終分布為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)答案：A、B、C、D解析：全部正確，DDPM定義。37.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)DRL中，屬于onpolicy算法的有：A.A3CB.DDPGC.PPOD.SAC答案：A、C解析：DDPG與SAC為offpolicy。38.下列哪些技術(shù)可降低Transformer解碼延遲？A.KVcacheB.BeamsearchC.SpeculativedecodingD.Layerwisekvshare答案：A、C解析：KVcache減少重復(fù)計算；Speculative并行小模型；Beam增加延遲；kvshare無此標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)。39.關(guān)于半監(jiān)督學(xué)習(xí)FixMatch，正確的有：A.使用弱增廣預(yù)測偽標(biāo)簽B.強(qiáng)增廣與偽標(biāo)簽計算交叉熵C.閾值通常設(shè)為0.95D.適用于圖像與文本答案：A、B、C、D解析：FixMatch通用，閾值0.95為論文默認(rèn)。40.在模型可解釋性中，屬于局部解釋方法的有：A.SHAPB.LIMEC.GradCAMD.Permutationimportance答案：A、B、C解析：Permutation為全局。三、判斷題（每題1分，共10分。正確打“√”，錯誤打“×”）41.使用ReLU激活的深層網(wǎng)絡(luò)一定不會出現(xiàn)梯度消失。答案：×解析：ReLU仍可能因權(quán)重初始化不當(dāng)導(dǎo)致死神經(jīng)元，梯度流斷裂。42.在分布式數(shù)據(jù)并行中，梯度同步階段通信量與模型參數(shù)量成正比。答案：√解析：AllReduce數(shù)據(jù)大小等于參數(shù)總字節(jié)。43.知識蒸餾中，學(xué)生模型容量必須小于教師。答案：×解析：容量相當(dāng)亦可，目的在提升精度或魯棒。44.圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，自環(huán)添加會改變圖同構(gòu)性質(zhì)。答案：√解析：自環(huán)影響節(jié)點度，WL測試可能不同。45.使用混合精度時，BN層應(yīng)放在fp16中運行以加速。答案：×解析：BN需高動態(tài)范圍，應(yīng)在fp32。46.在語音合成WaveGlow中，推理可通過逆變換一次完成。答案：√解析：Flowbased模型可逆，單步生成。47.當(dāng)使用RandAugment時，隨機(jī)策略數(shù)量越多一定越好。答案：×解析：過多增強(qiáng)會扭曲語義，需適度。48.在CTR預(yù)估中，特征交叉階數(shù)越高越好。答案：×解析：高階易過擬合，需正則。49.使用Torch.fx可進(jìn)行靜態(tài)圖捕獲與算子融合。答案：√解析：fx為PyTorch官方符號追蹤工具。50.在Diffusion采樣中，確定性DDIM無需隨機(jī)種子也可復(fù)現(xiàn)。答案：√解析：DDIM去噪過程無隨機(jī)噪聲。四、填空題（每空2分，共20分）51.在VisionTransformer中，若輸入圖像224×224，patchsize16×16，則patch數(shù)為________。答案：196解析：(224/16)2=142=196。52.若使用混合精度訓(xùn)練，NVIDIAA100的TensorCore峰值TFLOPS為________（fp16，稀疏）。答案：624解析：官方標(biāo)稱312TFLOPSdense，稀疏翻倍。53.在推薦系統(tǒng)Wide&Deep中，Wide部分通常采用________算法。答案：FTRL解析：Google原論文用FTRLwithL1。54.當(dāng)使用RoPE位置編碼，旋轉(zhuǎn)角度theta與維度d的關(guān)系為theta_i=________。答案：10000^(2i/d)解析：原論文公式。55.在YOLOv8中，C2f模塊將輸入特征圖先進(jìn)行________操作以生成多條梯度分支。答案：split解析：split后concat，增強(qiáng)梯度流。56.在語音合成FastSpeech2，時長預(yù)測器輸出的是每________幀的時長。答案：音素（phoneme）解析：對齊到音素級。57.在StableDiffusion中，VAE的latent空間下采樣倍率為________。答案：8解析：512→64。58.使用AdamW時，weight_decay與L2正則本質(zhì)差異在于________步驟。答案：梯度更新（optimizerstep）解析：AdamW將decay從梯度中解耦。59.在PPO中，優(yōu)勢函數(shù)常用________估計。答案：GAE（GeneralizedAdvantageEstimation）解析：GAE平衡方差與偏差。60.當(dāng)使用DeepSpeedZero3，參數(shù)分片后通信量主要發(fā)生在________階段。答案：反向傳播（gradientreduce）解析：參數(shù)在需要時廣播，梯度需聚合。五、簡答題（每題10分，共30分）61.描述VisionTransformer中ClassToken與GlobalAveragePooling兩種分類方式的異同，并指出在何種場景下ClassToken更優(yōu)。答案：相同點：均將變長序列壓縮為固定向量供分類頭使用。差異：1)ClassToken為可學(xué)習(xí)向量，與圖像塊一起送入Transformer，通過注意力聚合全局信息；GAP對最后一層所有patchtoken取平均，無額外參數(shù)。2)ClassToken可看作“注意力池化”，能自適應(yīng)聚焦關(guān)鍵patch；GAP為靜態(tài)平均，易受背景噪聲干擾。3)計算量上ClassToken幾乎不增加，GAP需額外reduce。場景：當(dāng)圖像主體位置多變或存在多目標(biāo)時，ClassToken可動態(tài)聚焦，優(yōu)于GAP；若圖像內(nèi)容均勻、訓(xùn)練數(shù)據(jù)充足，兩者精度接近，但GAP實現(xiàn)更簡單。62.闡述在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中如何通過SecureAggregation抵御半誠實服務(wù)器竊取原始梯度，并給出通信與計算開銷量級。答案：SecureAgg核心思想：每個客戶端上傳梯度前先加秘密共享噪聲，服務(wù)器僅能在聚合后消除噪聲得到總和，無法看到個體。步驟：1)每對客戶端通過DH協(xié)商共享密鑰，生成掩碼。2)本地梯度加上所有相關(guān)掩碼之和。3)服務(wù)器收到掩碼梯度后，聚合時掩碼相互抵消，得到真實總和。開銷：通信額外0%，因掩碼本地生成；計算每客戶端O(n)對稱