2025年職業(yè)技能競(jìng)賽(人工智能訓(xùn)練師賽項(xiàng))參考試題庫(kù)(含答案)一、單選題（每題1分，共30分）1.在PyTorch中，若需凍結(jié)某一層參數(shù)使其不參與反向傳播，應(yīng)執(zhí)行的操作是A.layer.requires_grad=FalseB.layer.train(False)C.optimizer.zero_grad()D.layer.eval()答案：A解析：requires_grad=False直接關(guān)閉張量梯度計(jì)算，其余選項(xiàng)僅影響B(tài)N/Dropout行為或優(yōu)化器狀態(tài)。2.使用KerasFunctionalAPI構(gòu)建多輸入模型時(shí)，合并兩個(gè)分支的推薦層是A.ConcatenateB.AddC.DotD.Maximum答案：A解析：Concatenate沿指定軸拼接特征圖，保留全部信息，適合異構(gòu)輸入融合。3.在目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中，YOLOv8引入的DFL（DistributionFocalLoss）主要解決A.正負(fù)樣本不平衡B.邊界框分布建模C.多尺度特征融合D.標(biāo)簽噪聲答案：B解析：DFL將框坐標(biāo)建模為概率分布，用交叉熵回歸位置，降低量化誤差。4.Transformer中，位置編碼使用正弦余弦函數(shù)而非可學(xué)習(xí)向量的核心原因是A.減少顯存B.支持任意長(zhǎng)度外推C.加速注意力計(jì)算D.提升多頭分裂效率答案：B解析：正弦編碼具有周期性且與位置線性相關(guān)，可泛化到訓(xùn)練未見(jiàn)長(zhǎng)度。5.聯(lián)邦學(xué)習(xí)場(chǎng)景下，客戶端上傳梯度而非原始數(shù)據(jù)的主要隱私風(fēng)險(xiǎn)來(lái)自A.模型反演攻擊B.梯度泄露攻擊C.成員推理攻擊D.后門攻擊答案：B解析：梯度與原始數(shù)據(jù)存在解析關(guān)系，攻擊者可重建輸入，如DLG算法。6.在NLP數(shù)據(jù)增強(qiáng)中，對(duì)中文采用同義詞替換時(shí)，最可靠的詞向量模型是A.Word2VecB.GloVeC.ERNIE3.0D.EDA答案：C解析：ERNIE3.0基于知識(shí)增強(qiáng)，同義詞判別準(zhǔn)確率高于靜態(tài)向量。7.當(dāng)訓(xùn)練ResNet出現(xiàn)loss=NaN，首先應(yīng)檢查A.學(xué)習(xí)率是否過(guò)大B.是否使用LabelSmoothingC.是否開(kāi)啟混合精度D.是否使用Warmup答案：A解析：過(guò)大學(xué)習(xí)率導(dǎo)致梯度爆炸，最先表現(xiàn)為NaN；混合精度需配合LossScaling。8.在TensorRT加速中，INT8校準(zhǔn)若出現(xiàn)精度驟降，優(yōu)先嘗試A.啟用QATB.減少校準(zhǔn)批次C.關(guān)閉LayerFusionD.提高最大工作空間答案：A解析：QAT在訓(xùn)練階段模擬量化，可顯著恢復(fù)INT8精度。9.使用LoRA微調(diào)LLM時(shí)，秩r的選取經(jīng)驗(yàn)法則是A.與attentionhead數(shù)成正比B.與模型層數(shù)成正比C.與下游數(shù)據(jù)量成正比D.與原始矩陣維度無(wú)關(guān)答案：A解析：秩r通常取464，head數(shù)越多可設(shè)更大r以捕獲多樣子空間。10.在DiffusionModel采樣中，DDIM與DDPM的主要差異是A.是否隨機(jī)B.步長(zhǎng)是否固定C.是否可逆D.損失函數(shù)答案：C解析：DDIM構(gòu)造非馬爾可夫鏈，支持確定性采樣，可逆生成潛碼。11.當(dāng)使用混合精度訓(xùn)練時(shí)，LossScaling的初始值通常設(shè)為A.128B.1024C.動(dòng)態(tài)自適應(yīng)D.1答案：B解析：1024為經(jīng)驗(yàn)值，可覆蓋大多數(shù)模型梯度范圍，動(dòng)態(tài)縮放需額外監(jiān)控。12.在AutoML中，NASNet采用的搜索策略是A.強(qiáng)化學(xué)習(xí)B.進(jìn)化算法C.可微分結(jié)構(gòu)D.貝葉斯優(yōu)化答案：C解析：NASNet通過(guò)連續(xù)松弛將離散結(jié)構(gòu)可微，用梯度下降優(yōu)化。13.在CTR預(yù)估中，DeepFM相對(duì)Wide&Deep的改進(jìn)是A.共享EmbeddingB.引入AttentionC.使用DCND.多任務(wù)學(xué)習(xí)答案：A解析：DeepFM共享FM與DNN的Embedding，減少參數(shù)量并緩解不一致。14.當(dāng)使用Horovod多卡訓(xùn)練時(shí)，出現(xiàn)慢節(jié)點(diǎn)拖尾，可啟用A.HierarchicalAllReduceB.GradientCompressionC.彈性訓(xùn)練D.NCCL_P2P_DISABLE答案：A解析：分層AllReduce減少跨交換機(jī)通信，緩解帶寬不均。15.在圖像分割中，DiceLoss相對(duì)交叉熵的優(yōu)勢(shì)是A.對(duì)類別不平衡魯棒B.計(jì)算更快C.支持多標(biāo)簽D.可導(dǎo)性更好答案：A解析：Dice直接優(yōu)化重疊度，對(duì)前景像素少的情況更穩(wěn)定。16.使用ONNX導(dǎo)出動(dòng)態(tài)batch模型時(shí)，應(yīng)設(shè)置A.dynamic_axesB.opset_versionC.do_constant_foldingD.export_params答案：A解析：dynamic_axes指定動(dòng)態(tài)維度，其余為優(yōu)化或版本參數(shù)。17.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)PPO中，clip參數(shù)ε通常取A.0.1B.0.5C.0.9D.1.2答案：A解析：0.1為OpenAI默認(rèn)，平衡方差與穩(wěn)定。18.當(dāng)使用EarlyStopping時(shí)，若monitor='val_loss'，mode應(yīng)設(shè)為A.minB.maxC.autoD.任意答案：A解析：val_loss越小越好，需明確min避免誤判。19.在VisionTransformer中，PatchEmbedding的卷積核大小通常等于A.patch_sizeB.strideC.1D.3答案：A解析：核大小=patch_size，步長(zhǎng)=patch_size，實(shí)現(xiàn)無(wú)重疊分塊。20.使用DeepspeedZero3時(shí)，優(yōu)化器狀態(tài)分片帶來(lái)的顯存節(jié)省約A.1/2B.2/3C.3/4D.4/5答案：C解析：Zero3分片參數(shù)、梯度、優(yōu)化器狀態(tài)，顯存與卡數(shù)成反比，理論節(jié)省3/4。21.在中文文本分類中，使用MacBERT預(yù)訓(xùn)練模型時(shí)，最應(yīng)保留的預(yù)處理是A.全角轉(zhuǎn)半角B.繁簡(jiǎn)轉(zhuǎn)換C.分詞D.無(wú)需分詞答案：D解析：MacBERT基于字符，無(wú)需分詞，其余為可選清洗。22.當(dāng)使用知識(shí)蒸餾，教師為Ensemble時(shí)，學(xué)生最佳模仿對(duì)象是A.平均logitsB.投票標(biāo)簽C.最高置信度D.隨機(jī)教師答案：A解析：平均logits保留更多信息，方差更低。23.在圖像風(fēng)格遷移中，Gram矩陣計(jì)算的是A.通道間相關(guān)性B.空間位置C.顏色直方圖D.邊緣強(qiáng)度答案：A解析：Gram表征特征圖通道二階統(tǒng)計(jì)，捕捉紋理。24.使用RayTune進(jìn)行超參搜索時(shí)，ASHA調(diào)度器屬于A.早停型B.貝葉斯型C.進(jìn)化型D.網(wǎng)格型答案：A解析：ASHA通過(guò)異步早停淘汰差試驗(yàn)，節(jié)省算力。25.在語(yǔ)音合成Tacotron2中，停止token的激活函數(shù)是A.SigmoidB.ReLUC.TanhD.Softmax答案：A解析：Sigmoid輸出01概率，判斷序列結(jié)束。26.當(dāng)使用混合專家模型MoE，專家容量因子過(guò)大會(huì)導(dǎo)致A.負(fù)載不均B.顯存溢出C.路由崩潰D.梯度消失答案：B解析：容量因子=每個(gè)專家處理的token上限，過(guò)大顯存線性增加。27.在推薦系統(tǒng)冷啟動(dòng)中，使用元學(xué)習(xí)MAML的核心優(yōu)勢(shì)是A.快速適應(yīng)新用戶B.減少特征工程C.降低延遲D.提高召回答案：A解析：MAML學(xué)習(xí)良好初始化，少量梯度步即可泛化新任務(wù)。28.使用CLIP進(jìn)行ZeroShot分類時(shí)，提示模板“aphotoofa{label}”屬于A.上下文優(yōu)化B.手工模板C.可學(xué)習(xí)向量D.對(duì)抗樣本答案：B解析：手工模板無(wú)需訓(xùn)練，簡(jiǎn)單有效。29.在模型可解釋性中，IntegratedGradients相對(duì)于GradCAM的改進(jìn)是A.滿足敏感性公理B.支持中間層C.無(wú)需baselineD.計(jì)算更快答案：A解析：IG滿足敏感性、實(shí)現(xiàn)不變性，GradCAM僅定位。30.當(dāng)使用Weights&Biases記錄直方圖時(shí)，log_freq參數(shù)控制A.記錄間隔步數(shù)B.直方圖分桶數(shù)C.數(shù)據(jù)上傳壓縮D.圖像分辨率答案：A解析：log_freq指定每多少步記錄一次，減少存儲(chǔ)。二、多選題（每題2分，共20分）31.下列哪些操作可降低Transformer顯存占用A.GradientCheckpointingB.FlashAttentionC.FP16D.SeqLengthWarmup答案：A,B,C解析：Checkpointing用時(shí)間換空間；FlashAttention重排計(jì)算減少峰值；FP16減半；Warmup僅防震蕩。32.在StableDiffusion中，ClassifierFreeGuidance的實(shí)現(xiàn)依賴A.條件dropB.雙模型推理C.無(wú)分類器D.對(duì)抗損失答案：A,B解析：訓(xùn)練時(shí)隨機(jī)drop條件，推理時(shí)聯(lián)合有/無(wú)條件預(yù)測(cè)，外推提升保真。33.以下屬于聯(lián)邦學(xué)習(xí)安全聚合協(xié)議A.SecAggB.DPSGDC.Paillier加密D.DoubleMasking答案：A,C,D解析：SecAgg與DoubleMasking基于秘密共享；Paillier同態(tài)；DPSGD為噪聲機(jī)制，非聚合協(xié)議。34.在CTR模型中，可有效捕獲高階特征交互的模塊A.DCNCrossNetworkB.xDeepFMCINC.FiBiNetSENetD.AutoIntMultihead答案：A,B,D解析：CIN顯式階乘；CrossNetwork隱式高階；AutoInt用注意力；SENet為通道加權(quán)，不提升階數(shù)。35.以下對(duì)TensorFlowRecommenders庫(kù)描述正確A.支持TwoTowerB.內(nèi)置SamplingBias校正C.提供FactorizedTopK指標(biāo)D.僅支持TF1.x答案：A,B,C解析：TFRS基于TF2.x，含SamplingBias與FactorizedTopK。36.在VisionTransformer微調(diào)中，常用數(shù)據(jù)增強(qiáng)A.RandAugmentB.MixUpC.CutMixD.RandomErasing答案：A,B,C,D解析：ViT同樣受益，尤其RandAugment提升魯棒。37.以下屬于DiffusionModel加速采樣算法A.DPMSolverB.UniPCC.PLMSD.VQGAN答案：A,B,C解析：DPMSolver為ODE求解器；UniPC、PLMS改進(jìn)噪聲調(diào)度；VQGAN為生成架構(gòu)。38.在模型壓縮中，可實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化稀疏的方案A.magnitudebased剪枝B.SSL(StructuredSparsityLearning)C.N:M稀疏D.LotteryTicket答案：B,C解析：SSL學(xué)習(xí)通道稀疏；N:M為2:4結(jié)構(gòu)；magnitude與LTH非結(jié)構(gòu)化。39.以下對(duì)HuggingFacePEFT庫(kù)描述正確A.支持LoRAB.支持AdaLoRAC.支持PromptTuningD.需修改模型源碼答案：A,B,C解析：PEFT即插即用，無(wú)需改源碼。40.在自動(dòng)駕駛感知中，多傳感器融合常用方法A.EarlyFusionB.LateFusionC.IntermediateFusionD.FederatedFusion答案：A,B,C解析：聯(lián)邦為訓(xùn)練范式，非融合階段。三、判斷題（每題1分，共10分）41.使用GroupNorm時(shí)，batch_size=1也能穩(wěn)定訓(xùn)練。答案：對(duì)解析：GroupNorm與batch無(wú)關(guān)，按通道分組。42.在PyTorch中，nn.DataParallel比DistributedDataParallel速度更快。答案：錯(cuò)解析：DDP采用多進(jìn)程，通信更高效。43.CLIP的圖像編碼器只能使用ViT，不能用CNN。答案：錯(cuò)解析：CLIP原文提供ResNet與ViT雙骨干。44.在知識(shí)蒸餾中，溫度τ越高，softmax分布越尖銳。答案：錯(cuò)解析：τ越高分布越平滑。45.使用ONNXRuntime時(shí)，開(kāi)啟TensorRT后端需安裝onnxruntimegpu>=1.12。答案：對(duì)解析：1.12后官方集成TensorRTEP。46.在GPT生成中，TopK采樣比TopP采樣更易出現(xiàn)重復(fù)。答案：對(duì)解析：TopK固定候選集，缺乏動(dòng)態(tài)調(diào)整。47.在推薦系統(tǒng)冷啟動(dòng)中，使用元特征（如性別、年齡）對(duì)MoE路由無(wú)幫助。答案：錯(cuò)解析：元特征可指導(dǎo)路由，提升新用戶效果。48.使用Deepspeed時(shí)，開(kāi)啟CPUOffload會(huì)增加通信量。答案：對(duì)解析：參數(shù)需頻繁在GPUCPU間搬運(yùn)。49.在圖像分類中，MixUp標(biāo)簽采用線性插值，對(duì)應(yīng)損失函數(shù)需改為交叉熵。答案：錯(cuò)解析：應(yīng)使用軟標(biāo)簽交叉熵，非硬標(biāo)簽。50.在StableDiffusion中，UNet去噪網(wǎng)絡(luò)僅含卷積塊，不含Attention。答案：錯(cuò)解析：UNet含CrossAttention注入文本條件。四、填空題（每題2分，共20分）51.PyTorch中，若需將模型參數(shù)轉(zhuǎn)為FP16，同時(shí)保持FP32主副本，應(yīng)使用________優(yōu)化器。答案：torch.cuda.amp.GradScaler（或MixedPrecision，答auto_cast+GradScaler即給分）52.Transformer中，自注意力的時(shí)間復(fù)雜度為_(kāi)_______。答案：O(n2d)53.在CTR預(yù)估中，F(xiàn)M的二階交互參數(shù)矩陣秩為_(kāi)_______。答案：k（隱向量維度）54.使用TensorRTINT8校準(zhǔn)時(shí)，校準(zhǔn)集樣本數(shù)通常不少于________。答案：50055.在PPO中，GAE(λ)用于估計(jì)________。答案：優(yōu)勢(shì)函數(shù)56.若要將ResNet50的Top1精度從76.1%提升到77%，常用技巧之一是引入________學(xué)習(xí)率調(diào)度。答案：CosineAnnealing（或LabelSmoothing、AugMix等，答出任意一種即給分）57.在VisionTransformer中，PatchSize=16，輸入224×224，則序列長(zhǎng)度為_(kāi)_______。答案：19658.使用HuggingFaceTransformers下載模型時(shí)，設(shè)置local_dir_use_symlinks=False可避免________。答案：磁盤重復(fù)占用（或硬鏈接問(wèn)題）59.在StableDiffusion中，采樣步數(shù)從50減到20，常用________采樣器保持質(zhì)量。答案：DPMSolver++（或UniPC）60.聯(lián)邦學(xué)習(xí)安全聚合中，雙掩碼方案需________輪通信完成解密。答案：2（或兩輪）五、簡(jiǎn)答題（每題10分，共30分）61.描述如何使用LoRA在消費(fèi)級(jí)GPU上微調(diào)LLaMA7B，并給出關(guān)鍵代碼片段與顯存占用估算。答案：1.環(huán)境：PyTorch2.0+CUDA11.8，bitsandbytes量化，peft庫(kù)。2.步驟：a.加載4bit量化模型：fromtransformersimportAutoModelForCausalLM,BitsAndBytesConfigbnb=BitsAndBytesConfig(load_in_4bit=True,bnb_4bit_use_double_quant=True)model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained("decapodaresearch/llama7bhf",quantization_config=bnb,device_map="auto")b.準(zhǔn)備LoRA配置：frompeftimportLoraConfig,get_peft_modellora_config=LoraConfig(r=16,lora_alpha=32,target_modules=["q_proj","v_proj"],lora_dropout=0.05,bias="none")model=get_peft_model(model,lora_config)c.訓(xùn)練：使用QLoRA+DeepSpeedZero2，batch_size=1，gradient_accumulation=16，max_length=512。3.顯存：量化后基模型約3.5GB，LoRA參數(shù)≈2×16×4096×2×2=0.5MB，激活≈1GB，總峰值≈5GB，單RTX306012GB可訓(xùn)。解析：雙量化減少0.4GB；僅訓(xùn)練LoRA，反向傳播無(wú)需全量；Zero2分片優(yōu)化器狀態(tài)。62.說(shuō)明如何在目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中利用偽標(biāo)簽（PseudoLabeling）提升YOLOv8在無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)上的性能，給出置信度閾值選擇策略與實(shí)驗(yàn)結(jié)果預(yù)期。答案：1.流程：a.用有標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練教師YOLOv8至收斂；b.對(duì)無(wú)標(biāo)注圖像預(yù)測(cè)，保留置信度>τ的框作為偽標(biāo)簽；c.合并真標(biāo)簽與偽標(biāo)簽，重新訓(xùn)練學(xué)生模型；d.可選：教師EMA更新。2.閾值策略：a.初