2025人工智能筆試題及答案一、單項選擇題（每題2分，共20分）1.在Transformer架構(gòu)中，ScaledDotProductAttention計算公式的分母引入√d_k的主要目的是A.加快矩陣乘法速度B.防止softmax輸入過大導(dǎo)致梯度消失C.減少參數(shù)量D.增強位置編碼的表達(dá)能力答案：B解析：當(dāng)d_k較大時點積方差增大，softmax易飽和。除以√d_k可將方差拉回1，緩解梯度消失。2.聯(lián)邦學(xué)習(xí)場景下，客戶端上傳本地模型梯度而非原始數(shù)據(jù)，主要解決的風(fēng)險是A.模型過擬合B.通信開銷過大C.用戶隱私泄露D.參數(shù)初始化敏感答案：C解析：梯度通常比原始數(shù)據(jù)維度低且經(jīng)加密壓縮，降低直接暴露用戶隱私的概率。3.在StableDiffusion中，將文本提示映射到潛在空間的網(wǎng)絡(luò)模塊是A.VAEEncoderB.UNetC.CLIPTextEncoderD.DDPMScheduler答案：C解析：CLIPTextEncoder把自然語言編碼為條件向量，供UNet在反向擴散過程中做交叉注意力。4.下列關(guān)于MixtureofExperts(MoE)的描述，錯誤的是A.每次推理僅激活部分專家子網(wǎng)絡(luò)B.專家數(shù)量增加必然帶來顯存線性增長C.采用門控網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)動態(tài)路由D.可用于稀疏激活大模型訓(xùn)練答案：B解析：MoE通過稀疏激活，顯存增長遠(yuǎn)低于線性；僅存儲被激活專家的參數(shù)。5.在深度強化學(xué)習(xí)中，使用DoubleDQN的主要動機是A.降低環(huán)境采樣噪聲B.解決Q值過估計C.提高經(jīng)驗回放利用率D.加速策略收斂答案：B解析：DoubleDQN解耦動作選擇與評估，減少max操作帶來的正向偏差。6.當(dāng)BERT輸入序列長度從512擴展到4096時，若保持原始全注意力，計算復(fù)雜度增長倍數(shù)為A.8B.16C.64D.128答案：C解析：自注意力計算復(fù)雜度O(n2)，長度擴大8倍，計算量擴大82=64倍。7.在NeRF訓(xùn)練中，對射線采樣點進行分層采樣（Coarse+Fine）的核心收益是A.減少體渲染噪聲B.降低GPU顯存占用C.避免空白區(qū)域采樣浪費D.加速射線求交答案：C解析：coarse網(wǎng)絡(luò)先估計密度分布，fine網(wǎng)絡(luò)在可能含物體區(qū)域集中采樣，提高樣本效率。8.下列激活函數(shù)中，在x=0處二階可導(dǎo)的是A.ReLUB.GELUC.SwishD.Mish答案：D解析：Mish=x·tanh(ln(1+e^x))，在0處任意階可導(dǎo)；ReLU不可導(dǎo)，GELU與Swish一階導(dǎo)數(shù)在0處連續(xù)但二階不可導(dǎo)。9.在ONNXRuntime中開啟TensorRT后端時，若出現(xiàn)"NodeoftypeLayerNormisnotsupported"錯誤，最簡修復(fù)方案是A.將模型轉(zhuǎn)回PyTorch動態(tài)圖B.插入LayerNorm插件或替換為支持算子組合C.降低batchsizeD.關(guān)閉FP16模式答案：B解析：TensorRT原生不支持部分LayerNorm實現(xiàn)，需插件或拆成Scale+ReduceMean等支持算子。10.在DiffusionModel采樣階段使用DDIM而非DDPM，可實現(xiàn)的特性是A.確定性采樣B.降低訓(xùn)練損失C.增加隨機性D.提高最大似然答案：A解析：DDIM通過非馬爾可夫推斷，允許確定性采樣，加速生成并減少步數(shù)。二、多項選擇題（每題3分，共15分，多選少選均不得分）11.以下技術(shù)可直接用于緩解LLM推理時顯存占用過高A.GradientCheckpointingB.KVCacheQuantizationC.FlashAttentionD.LoRAFinetuning答案：B、C解析：KVCacheQuantization降低緩存精度；FlashAttention通過分塊減少峰值顯存。GradientCheckpointing用于訓(xùn)練，LoRA用于微調(diào)而非推理階段顯存。12.關(guān)于自監(jiān)督學(xué)習(xí)中的對比學(xué)習(xí)，說法正確的有A.InfoNCE損失可看作交叉熵的變體B.溫度系數(shù)τ越小，正樣本對梯度越大C.BatchSize增大通常提升性能但計算成本增加D.負(fù)樣本對數(shù)量與BatchSize無關(guān)答案：A、B、C解析：τ越小分布越尖銳，正樣本梯度放大；負(fù)樣本對數(shù)量正比于BatchSize1。13.在VisionTransformer中，PositionEmbedding采用二維余弦相似度編碼的優(yōu)點包括A.具備平移等變性B.可外推到更大分辨率C.參數(shù)共享降低過擬合D.保留相對位置信息答案：B、C、D解析：余弦編碼無平移等變性，但可外推且共享參數(shù)，保留相對距離。14.下列屬于Transformer解碼器自回歸生成時常見加速策略A.SpeculativeDecodingB.BeamSearchC.KVCacheReuseD.EarlyExit答案：A、C、D解析：BeamSearch為搜索策略非加速；SpeculativeDecoding用小模型提前預(yù)測，KVCache復(fù)用，EarlyExit提前退出層。15.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)里，拜占庭攻擊防御機制包括A.KrumB.TrimmedMeanC.FedAvgD.MultiKrum答案：A、B、D解析：FedAvg為聚合規(guī)則，無防御功能；Krum系列與TrimmedMean可過濾惡意更新。三、填空題（每空2分，共20分）16.在PyTorch2.x中，使用______裝飾器可將普通Python函數(shù)即時編譯為圖模式，從而調(diào)用底層算子融合優(yōu)化。答案：pile解析：pile借助TorchDynamo與TorchInductor實現(xiàn)圖級優(yōu)化。17.當(dāng)使用DeepSpeedZeRO3時，優(yōu)化器狀態(tài)、梯度與______被分區(qū)存儲到不同GPU。答案：模型參數(shù)解析：ZeRO3將參數(shù)、梯度、優(yōu)化器狀態(tài)全部切片，實現(xiàn)三維并行。18.將FP32權(quán)重離線量化為INT8時，若采用絕對值最大縮放，則縮放因子s的計算公式為______。答案：s=127/max(|W|)解析：INT8范圍[127,127]，對稱量化取最大絕對值。19.在RLHF階段，PPO算法中優(yōu)勢函數(shù)A_t采用GAE(λ)估計時，λ=0等效于______優(yōu)勢估計。答案：TD(0)解析：GAE當(dāng)λ=0時僅保留當(dāng)前TD誤差，退化為TD(0)。20.對于StableDiffusionv1.4，潛在空間維度為______，相對于像素空間壓縮倍數(shù)為______。答案：4,8×8=64解析：VAE下采樣8倍，通道數(shù)4，故壓縮64倍。21.在神經(jīng)架構(gòu)搜索NAS中，DARTS將離散搜索松弛為連續(xù)后，采用______算法優(yōu)化混合操作權(quán)重。答案：BilevelGradientDescent解析：DARTS交替優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)權(quán)重α與架構(gòu)參數(shù)β，形成雙層優(yōu)化。22.使用FlashAttention時，若block_size=128，d=64，則每個注意力塊所需SRAM為______字節(jié)（假設(shè)FP16）。答案：128×128×2+128×64×2×2=65536解析：QK^T矩陣128×128×2B，V與輸出各128×64×2B，共64KB。23.在語音合成模型VITS中，隨機時長預(yù)測器采用______分布對文本音素時長建模。答案：NormalizingFlow解析：VITS使用基于Flow的隨機時長預(yù)測器，提升多樣性。24.當(dāng)使用INT8量化部署B(yǎng)ERT時，若出現(xiàn)98%的層輸出余弦相似度>0.99，但下游F1下降3%，最可能原因是______。答案：離群值通道未單獨縮放解析：少量離群通道拉大全層縮放，降低其余通道精度，需按通道量化或混合精度。25.在Mamba架構(gòu)中，選擇性狀態(tài)空間模型通過______門控機制實現(xiàn)輸入依賴的A、B矩陣。答案：Δ（delta）解析：Δ參數(shù)由輸入投影并經(jīng)過softplus，動態(tài)調(diào)整A、B，實現(xiàn)選擇性。四、判斷題（每題1分，共10分，正確打√，錯誤打×）26.使用LoRA微調(diào)LLM時，推理階段必須將低秩矩陣與原始權(quán)重合并才能不引入額外延遲。答案：√解析：合并后權(quán)重為W+BA，推理與原始模型一致，無需額外分支。27.在DDPM中，擴散過程q(x_t|x_0)的轉(zhuǎn)移核是高斯分布且均值依賴于x_0。答案：√解析：q(x_t|x_0)=N(√α?_tx_0,(1α?_t)I)，均值含x_0。28.VisionTransformer的注意力圖在淺層通常呈現(xiàn)局部性，在深層呈現(xiàn)全局性。答案：√解析：實驗可視化表明淺層頭關(guān)注鄰近patch，深層頭整合長程依賴。29.使用TensorRTINT8校準(zhǔn)器時，校準(zhǔn)數(shù)據(jù)集越大則量化誤差一定越小。答案：×解析：過大校準(zhǔn)集可能引入域外樣本，導(dǎo)致校準(zhǔn)直方圖偏移，誤差反而上升。30.在PPO中，若clip參數(shù)ε=0，則目標(biāo)函數(shù)退化為標(biāo)準(zhǔn)策略梯度。答案：√解析：clip項恒為0，僅保留比值r_tA_t，即REINFORCE優(yōu)勢形式。31.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的SecureAggregation協(xié)議可防止服務(wù)器看到單個用戶更新，但無法抵御模型投毒。答案：√解析：SecAgg提供保密性，無法驗證更新正確性，需配合魯棒聚合。32.將ReLU替換為GELU后，Transformer訓(xùn)練速度一定提升。答案：×解析：GELU計算量更大，可能慢；收斂速度視任務(wù)與超參而定。33.在NeRF中增加positionalencoding的頻率數(shù)可提升高頻細(xì)節(jié)，但過多會導(dǎo)致走樣。答案：√解析：高頻分量過多使網(wǎng)絡(luò)易過擬合觀測視角，出現(xiàn)鋸齒。34.使用DeepSpeedZeROOffload時，優(yōu)化器狀態(tài)可卸載到CPU內(nèi)存，從而支持訓(xùn)練萬億參數(shù)模型。答案：√解析：ZeROOffload利用CPU+NVMe擴展內(nèi)存，支持超大模型。35.在擴散模型中，DDIM的采樣軌跡是確定性的，因此無法通過隨機性評估生成多樣性。答案：×解析：DDIM可通過不同初始潛變量或不同步長噪聲注入引入隨機性，評估多樣性。五、簡答題（每題8分，共24分）36.描述FlashAttention的核心思想，并說明其如何在GPU內(nèi)存層次結(jié)構(gòu)中優(yōu)化自注意力計算。答案：FlashAttention將注意力計算從O(N2)內(nèi)存復(fù)雜度降至O(N)，核心是分塊tiling與在線softmax。步驟：1)將Q、K、V按行分塊放入SRAM；2)在每個塊內(nèi)計算局部QK^T，立即做softmax得到權(quán)重，再乘V得到局部輸出；3)使用統(tǒng)計量（最大值、和）在線更新全局softmax，無需存儲完整注意力矩陣；4)通過雙重循環(huán)完成所有塊，最終輸出與標(biāo)準(zhǔn)注意力數(shù)值等價。優(yōu)化：利用GPUHBM?SRAM帶寬差，減少HBM讀寫；融合GEMM+softmax算子，提升算術(shù)強度；支持任意精度（FP16/BF16）及因果掩碼。解析：傳統(tǒng)實現(xiàn)需O(N2)顯存存放注意力權(quán)重，F(xiàn)lashAttention僅保留O(N)輸出與統(tǒng)計量，適配A100192KBSRAM，實現(xiàn)24×加速。37.解釋LoRA（LowRankAdaptation）為何能降低大模型微調(diào)顯存，并給出在推理階段合并權(quán)重的數(shù)學(xué)表達(dá)式。答案：LoRA將權(quán)重更新ΔW分解為低秩矩陣B∈?^{d×r}、A∈?^{r×k}，r?min(d,k)。訓(xùn)練時凍結(jié)W，僅優(yōu)化A、B，參數(shù)量從dk降至r(d+k)。顯存節(jié)?。?)優(yōu)化器狀態(tài)僅存儲A、B，減少(1r/dk)比例；2)梯度回傳不需經(jīng)過W，激活占用不變但參數(shù)端顯存下降；3)可結(jié)合gradientcheckpointing進一步節(jié)省。推理合并：W′=W+BA/s，其中s為縮放超參（通常α/r）。合并后計算h=W′x與原始線性層一致，無額外延遲。解析：低秩假設(shè)認(rèn)為微調(diào)所需更新位于低維子空間，實驗表明r=16即可在GLUE恢復(fù)全參數(shù)98%性能。38.對比CLIP與BLIP2的圖文對齊機制，指出BLIP2引入QFormer的作用及其訓(xùn)練三階段。答案：CLIP：雙塔結(jié)構(gòu)，圖像Encoder與文本Encoder分別輸出全局向量，對比學(xué)習(xí)對齊。BLIP2：引入QFormer橋接模態(tài)，QFormer由32個可學(xué)習(xí)Query向量通過交叉注意力抽取視覺特征，輸出固定長度表示。作用：1)緩解視覺端與LLM語義差距；2)凍結(jié)視覺Encoder與LLM，僅訓(xùn)練輕量QFormer，降低數(shù)據(jù)需求。三階段：階段1：視覺語言表示學(xué)習(xí)，凍結(jié)圖像Encoder，訓(xùn)練QFormer與圖文對比、匹配、字幕生成損失；階段2：視覺到語言生成學(xué)習(xí)，凍結(jié)LLM，訓(xùn)練QFormer輸出作為LLM軟提示，優(yōu)化生成損失；階段3：指令微調(diào)，使用指令跟隨數(shù)據(jù)集微調(diào)QFormer與LLM，提升對話能力。解析：QFormer提取的視覺token僅32個，顯著降低LLM輸入長度，推理速度提升3×，并在VQA取得SOTA。六、編程與計算題（共31分）39.（10分）給定PyTorch代碼片段實現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)注意力，請將其改寫為FlashAttention風(fēng)格偽代碼，要求不存儲完整注意力矩陣，并給出SRAM峰值內(nèi)存公式。原代碼：```pythonimporttorchdefstandard_attn(Q,K,V):scores=torch.matmul(Q,K.transpose(2,1))/(Q.size(1)0.5)attn=torch.softmax(scores,dim=1)out=torch.matmul(attn,V)returnout```答案：```pythondefflash_attn_tile(Q,K,V,Br=128,Bc=128):N,d=Q.size(2),Q.size(1)Tr,Tc=(N+Br1)//Br,(N+Bc1)//BcO=torch.zeros_like(Q)row_max=torch.full((N,),float('inf'),device=Q.device)row_sum=torch.zeros(N,device=Q.device)forminrange(Tr):q=Q[...,mBr:(m+1)Br,:]o_m=torch.zeros_like(q)max_m=torch.full((Br,),float('inf'),device=Q.device)sum_m=torch.zeros(Br,device=Q.device)forninrange(Tc):k=K[...,nBc:(n+1)Bc,:]v=V[...,nBc:(n+1)Bc,:]s=torch.matmul(q,k.transpose(2,1))(d0.5)max_prev=max_mmax_m=torch.maximum(max_m,s.amax(dim=1))s=smax_m.unsqueeze(1)exp_s=torch.exp(s)sum_m=sum_mtorch.exp(max_prevmax_m)+exp_s.sum(dim=1)o_m=o_mtorch.exp(max_prevmax_m).unsqueeze(1)+torch.matmul(exp_s,v)o_m=o_m/sum_m.unsqueeze(1)O[...,mBr:(m+1)Br,:]=o_mreturnO```SRAM峰值：max(Brd,Bcd+BrBc)×2字節(jié)（FP16）。解析：雙重循環(huán)分塊，內(nèi)層即時softmax，僅保留Br×d輸出塊與Br×Bc中間矩陣，峰值顯存由SRAM容量決定。40.（10分）假設(shè)使用INT8perchannel量化線性層，權(quán)重W∈?^{out×in}，輸入x∈?^{in}，縮放因子s∈?^{out}，零點z∈?^{out}。寫出推理時INT8GEMM后反量化及偏置相加的完整公式，并