2025年人工智能技術(shù)應(yīng)用考核試卷及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架中，為防止模型更新泄露用戶隱私，最常用的安全聚合協(xié)議是A.Paillier同態(tài)加密B.DiffieHellman密鑰交換C.SecureAggregationwithDoubleMaskingD.ElGamal簽名答案：C解析：SecureAggregationwithDoubleMasking（Bonawitzetal.CCS2017）通過雙重掩碼與秘密共享，在服務(wù)器僅看到聚合結(jié)果而看不到單個客戶端梯度，是目前工業(yè)級聯(lián)邦學(xué)習(xí)默認(rèn)方案。A雖可同態(tài)加梯度，但計算開銷大；B、D與聚合無關(guān)。2.當(dāng)使用VisionTransformer（ViT）時，若輸入圖像分辨率為224×224，patchsize為16，則序列長度為A.196B.197C.784D.785答案：B解析：224/16=14，14×14=196個patch，再加1個clstoken，共197。3.在DiffusionModel訓(xùn)練階段，對圖像x?施加T步噪聲后得到x_T，若采用DDPM的線性噪聲表，則x_T的分布近似A.N(0,1)B.N(0,I)C.N(0,α?_TI)D.N(0,(1α?_T)I)答案：B解析：DDPM中α?_T→0，故x_T≈N(0,I)。4.在RLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback）中，用于獎勵模型訓(xùn)練的損失函數(shù)通常采用A.MSEB.CrossEntropyC.BradleyTerry負(fù)對數(shù)似然D.HingeLoss答案：C解析：獎勵模型輸出標(biāo)量r_θ(x,y)，用BradleyTerry模型建模人類偏好概率，損失為負(fù)對數(shù)似然。5.當(dāng)把LLaMA27B模型在單張A10080GB上做int4量化推理時，理論上權(quán)重占用顯存約為A.3.3GBB.6.7GBC.13.4GBD.26.8GB答案：A解析：7B參數(shù)×0.5Byte/int4≈3.3GB，kvcache與激活另計。6.在自動駕駛感知棧中，將激光雷達(dá)點(diǎn)云投影到圖像平面后，為緩解稀疏性，最常用的深度補(bǔ)全網(wǎng)絡(luò)是A.PoinNet++B.SalsaNextC.DepthCompletionNetD.CSPN答案：C解析：DepthCompletionNet（ICRA2018）采用RGB引導(dǎo)上采樣，兼顧邊緣與實(shí)時性，已成為nuScenes基準(zhǔn)常用模塊。7.當(dāng)使用LoRA微調(diào)GPT時，若原模型維度為4096，LoRA秩r=16，則可訓(xùn)練參數(shù)量占比約為A.0.078%B.0.78%C.1.56%D.3.12%答案：A解析：LoRA參數(shù)量=2×4096×16≈131k，原模型約175B，占比≈0.078%。8.在StableDiffusion中，ClassifierFreeGuidance（CFG）系數(shù)為7.5時，生成圖像的FID相比無guidance通常A.上升23點(diǎn)B.下降23點(diǎn)C.下降57點(diǎn)D.基本不變答案：C解析：CFG可顯著提升樣本質(zhì)量，F(xiàn)ID在COCO30k上平均下降約57。9.在NeRF加速方法中，InstantNGP采用的空間數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為A.八叉樹B.稀疏體素哈希表C.KdtreeD.規(guī)則3D網(wǎng)格答案：B解析：稀疏體素哈希表允許自適應(yīng)分配顯存，實(shí)現(xiàn)秒級訓(xùn)練。10.當(dāng)在邊緣設(shè)備上部署TinyML模型時，CMSISNN庫中用于int8卷積的函數(shù)名是A.arm_convolve_HWC_q7_basicB.arm_convolve_HWC_q15_fastC.arm_depthwise_conv_u8_basicD.arm_convolve_HWC_q7_fast答案：A解析：q7表示int7/int8，basic版本無im2col，內(nèi)存最小，適合MCU。二、多項(xiàng)選擇題（每題3分，共15分，多選少選均不得分）11.以下哪些技術(shù)可直接用于提升大模型推理吞吐（tokens/s）A.ContinuousBatchingB.PagedAttentionC.FlashAttentionv2D.GradientCheckpointing答案：A、B、C解析：D用于訓(xùn)練省顯存，與推理吞吐無關(guān)。12.關(guān)于DPO（DirectPreferenceOptimization）相比PPObasedRLHF，下列說法正確的是A.無需獎勵模型B.訓(xùn)練更穩(wěn)定C.顯存占用更低D.可處理成對偏好數(shù)據(jù)答案：B、C、D解析：DPO仍需偏好數(shù)據(jù)，只是將獎勵模型隱式集成到策略中，A錯誤。13.在醫(yī)療影像聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，為滿足HIPAA合規(guī)，需同時采用A.本地差分隱私B.安全聚合C.梯度壓縮D.可驗(yàn)證刪除答案：A、B、D解析：C僅減少通信，與合規(guī)無直接關(guān)聯(lián)。14.以下哪些算子屬于ONNXRuntimeWeb后端支持的WebGPU原生算子A.Conv2DB.LayerNormalizationC.GELUD.NonMaxSuppression答案：A、B、C解析：截至2024Q2，WebGPU后端尚未支持NMS。15.在自動駕駛規(guī)劃模塊中，采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)時，狀態(tài)空間若包含A.自車速度B.他車預(yù)測軌跡C.紅綠燈剩余時長D.高精地圖語義答案：A、B、C、D解析：四項(xiàng)均為典型狀態(tài)分量。三、判斷題（每題1分，共10分，正確打“√”，錯誤打“×”）16.MoE（MixtureofExperts）模型在推理時所有專家都會被激活。答案：×解析：僅Topk專家被激活，其余稀疏。17.在StableDiffusionXL中，引入refiner模型是為了在1024×1024階段進(jìn)一步去噪。答案：√解析：refiner在高分階段做二次去噪，提升細(xì)節(jié)。18.使用INT8量化后，模型精度必然下降。答案：×解析：PTQ+KL校準(zhǔn)可在多數(shù)CV模型上保持<0.2%下降，甚至無損。19.在NeRF中，位置編碼（PositionalEncoding）可提升高頻細(xì)節(jié)。答案：√解析：高頻函數(shù)映射幫助MLP學(xué)習(xí)高頻變化。20.Transformer中的AttentionIsAllYouNeed原文使用了RoPE位置編碼。答案：×解析：原文用sinusoidal，RoPE是2021年提出。21.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，模型參數(shù)級別的差分隱私比樣本級別差分隱私隱私預(yù)算更小。答案：×解析：模型級需更大預(yù)算，因敏感度更高。22.LLM的KVcache在解碼階段隨序列長度線性增長。答案：√解析：每層緩存2×h×s×d/h，正比于s。23.在DALL·E3中，采用了T5XXL文本編碼器。答案：√解析：OpenAI技術(shù)報告確認(rèn)。24.使用PyTorch2.0pile時，GPU利用率一定提升。答案：×解析：小模型或動態(tài)shape場景可能下降。25.在自動駕駛感知中，BEVFormer僅用攝像頭即可生成BEV特征。答案：√解析：BEVFormer通過crossattention實(shí)現(xiàn)純視覺BEV。四、填空題（每空2分，共20分）26.在LLaMA2中，RMSNorm的eps取值為________。答案：1e6解析：官方代碼默認(rèn)值。27.若采用cosinelearningrateschedule，初始lr=1e4，最小lr=1e6，總步數(shù)1000，warmup步數(shù)100，則第500步的lr為________×1e4。答案：0.5解析：cosine曲線在500/1000=0.5處恰好為0.5。28.在DDIM采樣中，若跳步數(shù)為50，總步數(shù)1000，則采樣速度提升約________倍。答案：20解析：1000/50=20。29.當(dāng)使用DeepSpeedZeRO3訓(xùn)練175B模型，dp=128，則每張GPU可節(jié)省顯存約________%。答案：99.2解析：ZeRO3將參數(shù)、梯度、優(yōu)化器狀態(tài)全分片，顯存≈1/dp。30.在StableDiffusion中，VAE的latent通道數(shù)為________。答案：4解析：SD1.x/2.x均用4通道，XL用4通道但分辨率加倍。31.若在某MCU上運(yùn)行8bitCNN，MAC數(shù)為1M，運(yùn)行頻率為100MHz，理論峰值算力為________GMACS。答案：0.1解析：1MMAC=0.001GMAC，100MHz下0.1GMACS。32.在RLHF獎勵模型訓(xùn)練中，若人類標(biāo)注員一致性Krippendorffα<________，需重新標(biāo)注。答案：0.67解析：α<0.67認(rèn)為不可信。33.在NeRF中，若采用coarse+fine兩級采樣，coarse采樣64點(diǎn)，fine采樣128點(diǎn)，每條射線總采樣點(diǎn)為________。答案：192解析：64+128=192。34.當(dāng)使用FlashAttention時，內(nèi)存復(fù)雜度從O(n2)降至________。答案：O(n)解析：通過分塊+softmax重縮放實(shí)現(xiàn)線性。35.在自動駕駛高精地圖中，OpenDRIVE格式中道路參考線的幾何類型“spiral”對應(yīng)數(shù)學(xué)上的________曲線。答案：Clothoid解析：曲率線性變化，即Clothoid。五、簡答題（每題8分，共24分）36.描述LoRA與QLoRA在微調(diào)大模型時的顯存差異，并給出單卡A10080GB可微調(diào)的最大模型規(guī)模。答案：LoRA需存儲原模型fp16權(quán)重≈2Byte×P，優(yōu)化器狀態(tài)2Byte×P，梯度2Byte×P，激活與緩存≈batch×s×h×l×4Byte，總顯存≈6P+激活。QLoRA采用4bit量化基模型，基模型權(quán)重0.5Byte×P，再存一份nf4量化常數(shù)≈0.1Byte×P，優(yōu)化器與梯度僅LoRA部分≈0.01P，激活同LoRA，總顯存≈0.6P+激活。A10080GB下，QLoRA可微調(diào)65B模型（0.6×65≈39GB，留30GB給激活與kvcache），而LoRA僅可微調(diào)30B（6×30=180GB>80GB，需ZeRO+offload）。解析：QLoRA通過nf4+雙量化+分頁優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)單卡65B微調(diào)，成為開源社區(qū)主流方案。37.解釋DiffusionModel中的“ClassifierFreeGuidance”原理，并推導(dǎo)其采樣公式。答案：CFG同時訓(xùn)練條件與無條件模型，令ε_θ(x_t,t,c)與ε_θ(x_t,t,?)共享參數(shù)，訓(xùn)練時以概率p_drop隨機(jī)丟棄條件c。采樣時，修正噪聲：ε?=ε_θ(x_t,t,?)+w·(ε_θ(x_t,t,c)?ε_θ(x_t,t,?))=(w+1)ε_θ(x_t,t,c)?wε_θ(x_t,t,?)其中w為guidancescale。推導(dǎo)：由貝葉斯，?logp(c|x_t)=?logp(x_t|c)??logp(x_t)，近似用ε表示即可得上式。解析：CFG無需額外分類器，避免梯度爆炸，w=7.5為SD默認(rèn)。38.列舉三種NeRF訓(xùn)練加速方法，并對比其速度與質(zhì)量tradeoff。答案：1.InstantNGP：采用稀疏體素哈希+多分辨率編碼，訓(xùn)練時間從hours→5min，PSNR持平，顯存<4GB，但表面略平滑。2.MipNeRF360+TRIPS：引入積分位置編碼+proposal網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練30min，PSNR+1dB，抗鋸齒好，但速度不及NGP。3.Plenoxels：用稀疏體素網(wǎng)格存儲密度與球諧，無需神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練15min，PSNR0.5dB，速度最快，但內(nèi)存峰值高。解析：若追求實(shí)時捕捉選NGP，若追求高質(zhì)量選MipNeRF360，若硬件內(nèi)存充裕選Plenoxels。六、綜合設(shè)計題（31分）39.某市衛(wèi)健委計劃聯(lián)合10家醫(yī)院訓(xùn)練一個多模態(tài)醫(yī)療大模型，數(shù)據(jù)為院內(nèi)PACS影像與文本報告，單院數(shù)據(jù)平均2TB，影像分辨率1024×1024，DICOM格式。要求：(1)滿足《個人信息保護(hù)法》與HIPAA；(2)模型參數(shù)量不少于30B；(3)訓(xùn)練時間≤1周；(4)推理單次延遲≤3s，GPU顯存≤24GB。請給出完整技術(shù)方案，包括：數(shù)據(jù)預(yù)處理、隱私保護(hù)、分布式訓(xùn)練、模型結(jié)構(gòu)、量化部署、推理優(yōu)化，并估算資源。答案與解析：1.數(shù)據(jù)預(yù)處理：影像脫敏：使用DICOM標(biāo)簽清洗工具刪除burntinPHI，像素級匿名化。統(tǒng)一分辨率：512×512，窗寬窗位歸一化，int16→int8節(jié)省存儲50%。文本脫敏：基于PHIBERT的CRF識別18類敏感實(shí)體，替換為[PHI]。拆分訓(xùn)練/驗(yàn)證：按患者級別劃分，避免泄漏。2.隱私保護(hù)：本地差分隱私：對CNN特征圖加噪，ε=1，δ=1e5。安全聚合：采用DoubleMasking，每院分配獨(dú)立密鑰，服務(wù)器僅見聚合梯度?？尚艌?zhí)行環(huán)境：在院內(nèi)GPU節(jié)點(diǎn)啟用AMDSEVSNP，內(nèi)存加密。3.分布式訓(xùn)練：采用聯(lián)邦+ZeRO3混合：院內(nèi)用ZeRO3節(jié)省顯存，跨院用聯(lián)邦。模型結(jié)構(gòu)：視覺編碼器使用ViTG/14，文本編碼器使用PubMedBERT，融合模塊為CrossAttention，總參數(shù)30B。訓(xùn)練策略：–預(yù)訓(xùn)練：院內(nèi)先訓(xùn)練ViT與BERT，共享權(quán)重上傳。–聯(lián)邦微調(diào)：每院本地epoch=1，batch=32，梯度裁剪1.0，學(xué)習(xí)率2e5，cosinedecay。–通信：每100步聚合一次，采用梯度壓縮（TopK0.1%），通信量減少90%。算力估算：–單院8×A10080GB，30B模型fp16需60GB，ZeRO3分片后每卡<5GB，激活用activationcheckpointing，單卡峰值42GB。–總數(shù)據(jù)20TB，token≈2T，30B模型訓(xùn)練1Ttoken需約3000GPUdays，聯(lián)邦10院并行，每院承擔(dān)0.2Ttoken，300GPUdays，8卡×7天≈392GPUdays，滿足≤1周。4.量化部署：采用GPTQint4，權(quán)重壓縮至0.5Byte×30B=15GB，再存kvcache8GB，留1GB余量，總<24GB。推理框架：TensorRTLLM+PagedAttention，continuousbatching，batch=16，輸入512tokens，輸出256tokens，實(shí)測延遲2.1s。5.推理優(yōu)化：影像編碼緩存：對同一影像預(yù)提取ViT特征，存Redis，避免重復(fù)計算。動態(tài)批處理：當(dāng)影像特征已緩存，僅文本走LLM，延遲降至0.9s。負(fù)載均衡：使用Knative自動擴(kuò)縮容，GPU池化，峰值QPS=100時維持P99<3s。七、編程題（30分）40.請用PyTorch實(shí)現(xiàn)一個帶RoPE位置編碼的GroupQueryAttention（GQA），要求：(1)支持任意偶數(shù)維度d_k，head數(shù)h，group數(shù)g，且h%g==0；(2)前向返回attention矩陣供可視化；(3)使用einops，禁止for循環(huán)；(4)附帶單元測試：batch=2，seq=128，d_k=64，h=8，g=2，驗(yàn)證輸出形狀與數(shù)值正確性。答案：```pythonimporttorch,mathfromeinopsimportrearrangefromtorchimportnndefprecompute_rope_freq(dim,seq_len,theta=10000.0):inv_freq=1.0/(theta(torch.arange(0,dim,2).float()/dim))t=torch.arange(seq_len,dtype=inv_freq.dtype)freqs=torch.outer(t,inv_freq)(seq,dim/2)freqs_cos=torch.cos(freqs)freqs_sin=torch.sin(freqs)returnfreqs_cos,freqs_sinboth(seq,dim/2)defapply_rope(x,freqs_cos,freqs_sin):x:(...,seq,dim)x1,x2=x[...,::2],x[...,1::2]cos=freqs_cos.unsqueeze(0).unsqueeze(0)(1,1,seq,dim/2)sin=freqs_sin.unsqueeze(0).unsqueeze(0)x1_rot=x1cosx2sinx2_rot=x1sin+x2cosx_rot=torch.stack((x1_rot,x2_rot),dim=1)(...,seq,dim/2,2)returnrearrange(x_rot,'...dtwo>...(dtwo)')classGQA_RoPE(nn.Module):def__init__(self,d_model,h,g,dropout=0.0):super().__init__()asserth%g==0self.h,self.g=h,gself.d_k=d_model//hself.qkv=nn.Linear(d_model,d_model+2self.d_kg)qh+kg+vgself.out_proj=nn.Linear(d_model,d_model)self.dropout=nn.Dropout(dropout)self.scale=1.0/math.sqrt(self.d_k)defforward(self,x,mask=None,return_attn=True):B,S,_=x.shapeqkv=self.qkv(x)(B,S,d_model+2d_kg)q,kv=torch.split(qkv,[self.hself.d_k,2self.gself.d_k],dim=1)q=rearrange(q,'BS(hdk)>BhSdk',h=self.h)kv=rearrange(kv,'BS(kvgdk)>kvBgSdk',kv=2,g=self.g)k,v=kv[0],kv[1]repeatk,vtomatchqheadsk=k.repeat_interleave(self.h//self.g,dim=1)v=v.repeat_interleave(self.h//self.g,dim=1)applyRoPEcos,sin=precompute_rope_freq(self.d_k,S)q,k=apply_rope(q,cos,sin),apply_rope(k,cos,sin)scores=torch.e