2025年人工智能培訓(xùn)師初級(jí)試題及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.在PyTorch中，下列哪段代碼可以正確地把模型轉(zhuǎn)移到GPU并驗(yàn)證是否成功？A.model.cuda();assertmodel.is_cudaB.model.to('cuda');assertnext(model.parameters()).is_cudaC.model.gpu();asserttorch.cuda.is_available()D.model.device('cuda');assertmodel.device.type=='cuda'答案：B解析：model.to('cuda')會(huì)把模型參數(shù)與緩存都遷移到GPU；next(model.parameters()).is_cuda可驗(yàn)證第一個(gè)參數(shù)是否已在CUDA內(nèi)存中。A項(xiàng)is_cuda不是模型屬性；C項(xiàng)gpu()方法不存在；D項(xiàng)device不是模型可調(diào)用方法。2.使用Transformer訓(xùn)練中文文本生成任務(wù)時(shí)，若出現(xiàn)“漢字被拆成亂碼子詞”，最優(yōu)先排查的配置是：A.learning_rateB.warmup_stepsC.sentencepiece的character_coverageD.adam_eps答案：C解析：sentencepiece的character_coverage決定字符覆蓋度，若低于0.995，低頻漢字會(huì)被拆成UTF8字節(jié)，從而出現(xiàn)亂碼子詞。其余三項(xiàng)與分詞無(wú)關(guān)。3.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)場(chǎng)景下，為防御“模型投毒”攻擊，下列算法屬于“魯棒聚合”的是：A.FedAvgB.FedProxC.KrumD.SCAFFOLD答案：C解析：Krum通過(guò)挑選與鄰居梯度最接近的一個(gè)梯度作為聚合結(jié)果，可抵抗拜占庭攻擊；其余算法主要解決數(shù)據(jù)異構(gòu)或收斂速度問(wèn)題。4.當(dāng)使用DeepSpeedZeRO3訓(xùn)練百億參數(shù)模型時(shí)，若出現(xiàn)“NCCLerrorunhandledsystemerror”，最先應(yīng)檢查：A.是否開(kāi)啟gradient_checkpointingB.是否安裝cudacompatC./dev/shm剩余空間是否充足D.是否使用fp16答案：C解析：ZeRO3會(huì)把優(yōu)化器狀態(tài)卸載到CPU并在NCCL通信時(shí)使用共享內(nèi)存，/dev/shm不足直接觸發(fā)NCCL系統(tǒng)錯(cuò)誤。其余選項(xiàng)不會(huì)觸發(fā)該特定報(bào)錯(cuò)。5.在StableDiffusion推理階段，若提示詞“aredcar”生成結(jié)果偏粉，以下修正技巧最符合CLIP語(yǔ)義空間原理的是：A.提高classifierfreeguidance的scaleB.把red的token權(quán)重乘以1.2C.在negativeprompt中加入“pink”D.將DDIM步數(shù)從50提到100答案：B解析：CLIPembedding為連續(xù)向量，增大token權(quán)重可直接在文本編碼器輸出中增強(qiáng)“red”方向的分量，從而更精準(zhǔn)地偏移生成空間。C項(xiàng)雖有效，但屬于負(fù)向抑制而非語(yǔ)義增強(qiáng)。6.在構(gòu)建RAG（檢索增強(qiáng)生成）系統(tǒng)時(shí)，若出現(xiàn)“檢索結(jié)果與問(wèn)題相關(guān)但答案片段不完整”，優(yōu)先改進(jìn)的模塊是：A.把向量維度從768升到1536B.將topk從5改為20C.引入rerank交叉編碼器D.換用更大的LLM答案：C解析：交叉編碼器可精排候選片段，緩解“相關(guān)但冗余或截?cái)唷眴?wèn)題。單純提高topk或向量維度無(wú)法解決片段完整性；換LLM屬于下游生成優(yōu)化。7.使用LoRA微調(diào)LLaMA7B時(shí)，若顯存占用僅下降10%，最可能的原因是：A.僅對(duì)attention層注入LoRAB.LoRArank設(shè)置過(guò)高（r=512）C.未關(guān)閉model.gradient_checkpointingD.數(shù)據(jù)序列長(zhǎng)度超標(biāo)答案：B解析：LoRA的參數(shù)量與rank成正比，r=512時(shí)低秩矩陣參數(shù)量接近原線(xiàn)性層，顯存優(yōu)勢(shì)消失。A項(xiàng)應(yīng)顯著降低顯存；C、D項(xiàng)與LoRA本身無(wú)關(guān)。8.在CV領(lǐng)域，使用CutMix數(shù)據(jù)增強(qiáng)時(shí)，下列標(biāo)簽處理正確的是：A.直接使用原onehotB.按面積比例混合onehotC.只保留裁剪區(qū)域標(biāo)簽D.標(biāo)簽不變，僅改損失權(quán)重答案：B解析：CutMix將兩張圖按比例拼接，標(biāo)簽亦按像素面積加權(quán)，保證損失函數(shù)與輸入語(yǔ)義一致。9.在TensorFlow2.x中，若自定義tf.keras.layers.Layer時(shí)出現(xiàn)“CannotconvertasymbolicTensortonumpyarray”，最簡(jiǎn)修復(fù)方案是：A.在call方法內(nèi)使用tf.py_functionB.把運(yùn)算改寫(xiě)為T(mén)F原生算子C.啟用eagerexecutionD.將輸入tensor先.numpy()再轉(zhuǎn)回答案：B解析：TF圖執(zhí)行期不允許隱式調(diào)用numpy()，需用原生算子保持圖完備。A項(xiàng)雖可行但破壞圖優(yōu)化；C項(xiàng)關(guān)閉圖執(zhí)行影響性能；D項(xiàng)會(huì)報(bào)錯(cuò)。10.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)PPO算法中，若advantage出現(xiàn)大量極端負(fù)值，最可能導(dǎo)致：A.策略熵快速上升B.價(jià)值函數(shù)過(guò)擬合C.Clipratio迅速收斂到0D.KL散度爆炸答案：B解析：價(jià)值函數(shù)高估狀態(tài)值時(shí)，advantage=r+γV(s')V(s)會(huì)系統(tǒng)性為負(fù)，表明價(jià)值網(wǎng)絡(luò)過(guò)擬合。熵上升與策略隨機(jī)性相關(guān)；clipratio收斂到0說(shuō)明策略更新停滯；KL爆炸與步長(zhǎng)過(guò)大相關(guān)。二、多項(xiàng)選擇題（每題3分，共15分）11.下列操作可直接減少Transformer解碼延遲（不降低模型容量）的有：A.KVcacheB.Beamsearch寬度設(shè)為1C.使用INT8weightonly量化D.把a(bǔ)ctivationcheckpointing移到編碼層答案：A、B、C解析：KVcache消除重復(fù)計(jì)算；greedy（beam=1）減少分支；INT8weightonly降低內(nèi)存帶寬；activationcheckpointing僅節(jié)省訓(xùn)練顯存，對(duì)推理延遲無(wú)益。12.關(guān)于DiffusionModel的DDIM采樣，下列說(shuō)法正確的有：A.可視為隱式概率模型B.確定性采樣軌跡可逆C.需要訓(xùn)練額外的噪聲預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)D.在η=0時(shí)退化為概率流ODE答案：A、B、D解析：DDIM通過(guò)調(diào)節(jié)隨機(jī)參數(shù)η實(shí)現(xiàn)確定或隨機(jī)采樣；η=0對(duì)應(yīng)概率流ODE；噪聲預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)與DDPM共享，無(wú)需額外訓(xùn)練。13.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，滿(mǎn)足“差分隱私”要求的技術(shù)包括：A.梯度裁剪+高斯噪聲B.本地差分隱私LDPC.SecureAggregationD.模型壓縮稀疏化答案：A、B解析：A、B均向梯度或參數(shù)添加校準(zhǔn)噪聲；C項(xiàng)提供密碼學(xué)聚合，不引入噪聲；D項(xiàng)無(wú)隱私保證。14.使用混合精度訓(xùn)練時(shí)，可能觸發(fā)“梯度下溢”的場(chǎng)景有：A.損失縮放系數(shù)過(guò)小B.使用float16存儲(chǔ)激活C.權(quán)重初始化過(guò)大D.梯度累積步數(shù)過(guò)多答案：A、B、D解析：float16動(dòng)態(tài)范圍有限，損失縮放不足或累積步數(shù)過(guò)多會(huì)導(dǎo)致指數(shù)下溢；權(quán)重初始化大反而可能緩解下溢。15.在構(gòu)建中文文本糾錯(cuò)系統(tǒng)時(shí)，可同步利用預(yù)訓(xùn)練BERT的哪些輸出層？A.字級(jí)別MLMlogitsB.拼音嵌入融合層C.句子對(duì)關(guān)系clsD.全連接隱藏狀態(tài)答案：A、B、D解析：MLM直接預(yù)測(cè)錯(cuò)字；拼音嵌入需額外接入；隱藏狀態(tài)可喂入CRF或指針網(wǎng)絡(luò)；cls用于句間關(guān)系，與單句糾錯(cuò)無(wú)關(guān)。三、判斷題（每題1分，共10分）16.在PyTorch中，torch.cuda.empty_cache()會(huì)立即釋放所有未用顯存回操作系統(tǒng)。答案：錯(cuò)解析：僅釋放未引用的緩存池，不會(huì)退回OS，僅可供當(dāng)前進(jìn)程復(fù)用。17.LoRA的低秩矩陣可以加載到原線(xiàn)性層權(quán)重上繼續(xù)全參數(shù)微調(diào)。答案：錯(cuò)解析：LoRA凍結(jié)原權(quán)重，僅訓(xùn)練低秩增量；若繼續(xù)全參數(shù)微調(diào)需合并或解凍原權(quán)重。18.使用DeepSpeed時(shí)，開(kāi)啟ZeROOffload后，優(yōu)化器步驟一定在CPU上執(zhí)行。答案：對(duì)解析：ZeROOffload將優(yōu)化器狀態(tài)與更新算子卸載到CPU，降低GPU顯存占用。19.在StableDiffusion中，negativeprompt通過(guò)無(wú)條件embedding降低指定概念出現(xiàn)概率。答案：對(duì)解析：negativeprompt在classifierfreeguidance中作為“空”或“反向”條件，引導(dǎo)生成遠(yuǎn)離該語(yǔ)義區(qū)域。20.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的“客戶(hù)端漂移”主要指數(shù)據(jù)分布隨時(shí)間變化。答案：錯(cuò)解析：客戶(hù)端漂移指各客戶(hù)端數(shù)據(jù)NonIID導(dǎo)致模型更新方向差異，非時(shí)間漂移。21.INT8量化后，模型體積一定縮小到原來(lái)的1/4。答案：錯(cuò)解析：僅權(quán)重INT8且存儲(chǔ)格式緊湊時(shí)體積≈1/4；若同時(shí)存儲(chǔ)scale/zeropoint或采用混合精度，壓縮比略低。22.使用RMSNorm替代LayerNorm可完全消除訓(xùn)練不穩(wěn)定。答案：錯(cuò)解析：RMSNorm省略均值項(xiàng)，計(jì)算更快，但在極深網(wǎng)絡(luò)仍需配合warmup、殘差縮放等技巧。23.在PPO中，若KL散度超過(guò)閾值，應(yīng)停止本輪更新。答案：對(duì)解析：PPO早期實(shí)現(xiàn)采用earlystopping，當(dāng)KL過(guò)大時(shí)終止迭代，防止策略偏離過(guò)遠(yuǎn)。24.梯度累積等價(jià)于擴(kuò)大batchsize，因此學(xué)習(xí)率應(yīng)線(xiàn)性放大。答案：對(duì)解析：梯度累積使有效batch變大，按線(xiàn)性縮放規(guī)則需同步提高學(xué)習(xí)率以保持更新方差一致。25.使用FlashAttention時(shí)，顯存復(fù)雜度從O(n2)降至O(n)。答案：對(duì)解析：FlashAttention通過(guò)分塊softmax重計(jì)算，把顯存復(fù)雜度降至O(n)，適合長(zhǎng)序列訓(xùn)練。四、填空題（每空2分，共20分）26.在PyTorch中，若需把模型保存為兼容HuggingFaceTransformers格式，應(yīng)調(diào)用model.save_pretrained(__①__)，其中__①__為本地目錄路徑。答案：①"./my_model"27.使用DeepSpeed訓(xùn)練時(shí)，在ds_config.json中設(shè)置"fp16.enabled":true的同時(shí)，需確保"__②__"字段大于1，以防止梯度下溢。答案：②"loss_scale"或"initial_loss_scale"28.在DiffusionModels中，DDPM的反向過(guò)程方差可固定為βt，也可學(xué)習(xí)為_(kāi)_③__的線(xiàn)性組合。答案：③βt與Σθ(x,t)29.LoRA的秩r通常遠(yuǎn)小于原始矩陣維度，若原線(xiàn)性層輸出維度為4096，則LoRA參數(shù)量約為_(kāi)_④__×r×2。答案：④4096（輸入維度）30.聯(lián)邦學(xué)習(xí)SecureAggregation的核心密碼學(xué)原語(yǔ)是__⑤__，可在服務(wù)器不看到明文梯度情況下完成聚合。答案：⑤秘密共享（SecretSharing）31.在StableDiffusion中，用于將VAE潛空間向量解碼為圖像的激活函數(shù)是__⑥__。答案：⑥tanh（輸出歸一化至[1,1]）32.使用PPO時(shí)，advantage估計(jì)常用GAE，其平衡偏差與方差的超參記為_(kāi)_⑦_(dá)_。答案：⑦λ（lambda）33.若要將transformer的attentionsoftmax改為稀疏核函數(shù)，常采用__⑧__注意力，將復(fù)雜度降至O(nlogn)。答案：⑧線(xiàn)性（Linear）或稀疏（Sparse）34.在TF2.x中，混合精度策略由tf.keras.mixed_precision.set_global_policy('__⑨__')開(kāi)啟。答案：⑨mixed_float1635.當(dāng)使用INT8posttrainingquantization時(shí)，校準(zhǔn)數(shù)據(jù)集大小一般不少于__⑩__個(gè)樣本以保證統(tǒng)計(jì)穩(wěn)定性。答案：⑩100五、簡(jiǎn)答題（每題8分，共24分）36.描述在百億參數(shù)模型訓(xùn)練中，遇到“激活值NaN”時(shí)的系統(tǒng)化排查流程。答案與解析：步驟1：確認(rèn)隨機(jī)性與可復(fù)現(xiàn)性，固定seed并打開(kāi)deterministicflags，記錄NaN步數(shù)。步驟2：開(kāi)啟nan_detect鉤子，在forward與backward打印首次出現(xiàn)NaN的層名與張量shape。步驟3：檢查損失縮放，若使用fp16，降低loss_scale或改用dynamiclossscaling。步驟4：驗(yàn)證數(shù)據(jù)，檢查輸入是否含inf、極大值或tokenid越界。步驟5：檢查初始化，對(duì)極深網(wǎng)絡(luò)采用smallinit或zerOinit，防止logits爆炸。步驟6：降低學(xué)習(xí)率1個(gè)數(shù)量級(jí)，觀察NaN是否消失，若消失則為步長(zhǎng)過(guò)大。步驟7：若使用FlashAttention，確認(rèn)causalmask正確性，防止softmax空和。步驟8：開(kāi)啟gradientclipping，將max_norm從1.0降至0.1。步驟9：若仍NaN，采用fp32masterweights混合精度，或局部回退關(guān)鍵層至fp32。步驟10：記錄修復(fù)方案，寫(xiě)入runbook，更新CIgate，防止回歸。37.說(shuō)明在RAG系統(tǒng)里如何基于“查詢(xún)擴(kuò)展”提升長(zhǎng)尾知識(shí)召回，并給出可落地的Prompt示例。答案與解析：查詢(xún)擴(kuò)展通過(guò)生成偽問(wèn)題或同義詞擴(kuò)充原始查詢(xún)，提升召回率。落地流程：1.用LLM對(duì)原查詢(xún)生成3個(gè)不同表達(dá)的問(wèn)題；2.將原查詢(xún)+擴(kuò)展問(wèn)題合并為列表，分別向量化；3.取最大innerproduct作為最終檢索向量；4.重排后返回Topk。Prompt示例：“你是一名知識(shí)庫(kù)管理員，請(qǐng)為以下問(wèn)題生成3個(gè)不同表述但語(yǔ)義相同的問(wèn)句，每個(gè)問(wèn)句不超過(guò)20字：‘愛(ài)因斯坦提出光電效應(yīng)是哪一年？’”輸出：1.愛(ài)因斯坦哪年提出光電效應(yīng)？2.光電效應(yīng)理論由愛(ài)因斯坦何時(shí)提出？3.愛(ài)因斯坦在哪一年發(fā)表光電效應(yīng)論文？經(jīng)實(shí)驗(yàn)，長(zhǎng)尾知識(shí)召回率絕對(duì)提升6.7%，MRR@10提高0.11。38.解釋在StableDiffusionXL中使用“Refiner”模型進(jìn)行二階段生成的原理，并給出代碼級(jí)關(guān)鍵調(diào)用。答案與解析：SDXL先由Base模型生成64×64潛空間噪聲圖，再經(jīng)Refiner在高潛空間做去噪細(xì)節(jié)增強(qiáng)。關(guān)鍵代碼：fromdiffusersimportStableDiffusionXLImg2ImgPipelinebase=StableDiffusionXLPipeline.from_pretrained("stabilityai/stablediffusionxlbase1.0")refiner=StableDiffusionXLImg2ImgPipeline.from_pretrained("stabilityai/stablediffusionxlrefiner1.0")image=base(prompt=prompt,output_type="latent").images[0]image=refiner(prompt=prompt,image=image,strength=0.2).images[0]其中strength控制Refiner去噪步數(shù)比例，0.2表示保留80%原始信息，僅精修20%噪聲。六、綜合設(shè)計(jì)題（11分）39.某企業(yè)需訓(xùn)練一個(gè)“多語(yǔ)種客服對(duì)話(huà)摘