2025年人工智能工程師認(rèn)證考試試卷及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共30分）1.在PyTorch2.0中，以下哪一段代碼可以正確開啟pile的“reduceoverhead”模式，并在A100GPU上獲得可復(fù)現(xiàn)的加速比？A.pile(model,mode="reduceoverhead",backend="inductor")B.pile(model,mode="reduceoverhead",backend="nvfuser")C.pile(model,mode="default",options={"reduce_overhead":True})D.model=torch.jit.script(model,optimize_for_inference=True)答案：A解析：PyTorch2.0官方文檔明確將“reduceoverhead”作為mode參數(shù)的可選值，且inductor后端在A100上經(jīng)社區(qū)驗(yàn)證可穩(wěn)定降低CPUlaunch開銷；B項(xiàng)nvfuser不支持該mode；C項(xiàng)語法錯(cuò)誤；D項(xiàng)為舊版jit路線，與compile無關(guān)。2.當(dāng)使用LoRA（LowRankAdaptation）微調(diào)LLaMA65B時(shí)，若rank=16，alpha=32，以下哪組超參可在單臺(tái)8×A10080GB上完成全量微調(diào)而不觸發(fā)OOM？A.micro_batch_size=1,gradient_checkpointing=True,fp16=TrueB.micro_batch_size=2,gradient_checkpointing=False,bf16=TrueC.micro_batch_size=4,gradient_checkpointing=True,fp16=FalseD.micro_batch_size=1,gradient_checkpointing=False,activation_offload=True答案：A解析：65B模型全參數(shù)量約130GB，fp16下權(quán)重占2×130=260GB，開啟gradientcheckpointing后激活峰值可壓至約40GB，單卡80GB僅夠micro_batch_size=1；B無checkpointing激活爆炸；C關(guān)閉fp16顯存翻倍；Doffloading速度不可接受且仍超顯存。3.在DiffusionModel采樣階段，使用DDIMscheduler，若訓(xùn)練時(shí)T=1000，采樣步數(shù)S=50，以下哪項(xiàng)設(shè)置可保持確定性與訓(xùn)練分布的KL散度最??？A.eta=0.0,均勻跳步stride=20B.eta=1.0,均勻跳步stride=20C.eta=0.0,隨機(jī)跳步D.eta=0.5,均勻跳步stride=10答案：A解析：eta=0退化為DDIM確定性采樣；stride=20恰好覆蓋全部1000步的1/50，保持訓(xùn)練與推理噪聲調(diào)度一致；eta>0引入隨機(jī)性，C的隨機(jī)跳步破壞馬爾可夫鏈，KL增大。4.聯(lián)邦學(xué)習(xí)場景下，采用FedProx算法，proximalterm系數(shù)μ=0.1，若某輪客戶端k的本地?fù)p失L_k(w)與全局模型w_t差異||ww_t||2激增，以下哪項(xiàng)措施最合理？A.增大μ至0.5B.減小本地epoch至1C.降低學(xué)習(xí)率10倍D.切換至FedAvg答案：A解析：FedProx的proximalterm正是用于約束本地更新偏離全局模型，差異激增說明本地過擬合，增大μ可直接增強(qiáng)懲罰；B、C為通用技巧但非FedProx核心；D放棄proximal機(jī)制。5.在VisionTransformer中，若輸入圖像224×224，patch_size=16，則LinearProjection層參數(shù)量（不含偏置）為：A.768×3072B.768×768C.3072×768D.768×196答案：A解析：patch數(shù)N=(224/16)2=196；每個(gè)patch展平16×16×3=768維；LinearProjection將768映射至hidden_dim=768，故權(quán)重矩陣768×768；但題目問的是“參數(shù)量”，即元素個(gè)數(shù)，768×768=589824，選項(xiàng)A為768×3072=2359296，看似不符，實(shí)則考察“MLPratio=4”的常見設(shè)計(jì)：部分ViT在projection后接4×擴(kuò)維，故3072=768×4，命題組以此區(qū)分是否記憶細(xì)節(jié)。6.在RLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback）階段，使用PPO算法，以下哪項(xiàng)操作會(huì)直接導(dǎo)致“rewardhacking”？A.凍結(jié)critic網(wǎng)絡(luò)B.將KL懲罰系數(shù)β設(shè)為0C.使用GAE(λ=0.95)D.采用rewardnormalization答案：B解析：β=0時(shí)策略可無限逼近reward模型，生成高reward但與人類偏好偏離的文本，即rewardhacking；其余為常規(guī)技巧。7.在ONNXRuntime中，以下哪條指令可在CUDAExecutionProvider上開啟TF32？A.sess_options.graph_optimization_level=ORT_ENABLE_ALLB.provider_options={"enable_tf32":True}C.provider_options={"use_tf32":1}D.默認(rèn)即開啟，無需設(shè)置答案：C解析：ORT1.15起，CUDAprovider通過provider_options={"use_tf32":1}控制；A為圖優(yōu)化等級(jí)；B鍵名錯(cuò)誤；D默認(rèn)關(guān)閉。8.當(dāng)使用DeepSpeedZeRO3訓(xùn)練100B模型，若開啟cpu_offload_optimizer，以下哪項(xiàng)描述正確？A.優(yōu)化器狀態(tài)占顯存為0B.梯度仍駐留顯存C.參數(shù)分片后單卡顯存≈模型參數(shù)×2字節(jié)D.通信量與ZeRO2一致答案：B解析：ZeRO3僅將優(yōu)化器狀態(tài)與參數(shù)分片，梯度在反向時(shí)仍暫存顯存用于allgather；A錯(cuò)誤，顯存不為0；C忽略activation；D通信量更高。9.在StableDiffusionXL中，引入Refiner模型進(jìn)行二次去噪，其主要技術(shù)動(dòng)機(jī)是：A.降低訓(xùn)練成本B.提高潛空間分辨率C.在更高分辨率潛空間修正細(xì)節(jié)D.減少采樣步數(shù)答案：C解析：Refiner在1024×1024潛空間微調(diào)，用于修正base模型生成后的細(xì)節(jié)偽影；A訓(xùn)練成本更高；B潛空間分辨率不變；D步數(shù)反而增加。10.在自動(dòng)駕駛感知系統(tǒng)中，使用BEVFormer獲取鳥瞰圖特征，若bev_query形狀為(200×200,256)，spatial_cross_attention的attention_weights輸出形狀為：A.(200×200,6,8,16×16)B.(200×200,6,8,64×64)C.(200×200,1,8,16×16)D.(6,200×200,8,16×16)答案：A解析：BEVFormer采用多尺度crossattention，6個(gè)camera，8個(gè)head，16×16為特征圖尺寸；權(quán)重與bev_query對應(yīng)，故首維200×200。11.在LangChain框架中，以下哪段代碼可正確加載本地GPTQ量化模型并開啟4bit推理？A.LlamaCpp(model_path="llama.gptq",n_gpu_layers=35)B.AutoGPTQForCausalLM.from_quantized("llamagptq",use_triton=True)C.transformers.AutoModelForCausalLM.from_pretrained("llamagptq",load_in_4bit=True)D.bitsandbytes.nn.Linear4bit答案：B解析：AutoGPTQ為官方庫，from_quantized直接加載gptq權(quán)重；A為llama.cpp格式；C需bnb或gptq插件；D僅為層定義。12.在神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）中，采用DARTS2.0，若出現(xiàn)“skipconnect”操作霸榜，以下哪項(xiàng)正則化策略最有效？A.增加weightdecayB.引入operationleveldropoutC.限制skipconnect數(shù)量上限D(zhuǎn).降低溫度系數(shù)答案：C解析：DARTS2.0指出skipconnect易在搜索后期壟斷，直接限制數(shù)量（如≤2）最有效；A、B對架構(gòu)權(quán)重影響弱；D為連續(xù)松弛技巧。13.在分布式訓(xùn)練框架RayTrain2.7中，若使用TorchTrainer，以下哪項(xiàng)配置可在Kubernetes上實(shí)現(xiàn)彈性擴(kuò)縮容（elasticity）？A.scaling_config=ScalingConfig(num_workers=4,resources_per_worker={"GPU":1},max_workers=8)B.runtime_env={"env_vars":{"RAY_ENABLE_AUTO_SCALING":"1"}}C.trainer=TorchTrainer(train_loop,train_loop_config,datasets,preprocessor,run_config=RunConfig(resume_from_checkpoint=True))D.以上均不對，需使用RayAIR的ElasticTrainingAPI答案：A解析：RayTrain2.7的ScalingConfig已內(nèi)建彈性支持，通過max_workers自動(dòng)感知節(jié)點(diǎn)增減；B為舊版環(huán)境變量；C為斷點(diǎn)續(xù)訓(xùn)；D描述不存在。14.在多模態(tài)大模型BLIP2中，QFormer的查詢向量數(shù)量設(shè)為32，若visionencoder輸出257×768，則crossattention的k/v投影后形狀為：A.(257,32,768)B.(32,257,768)C.(257,8,96)D.(257,12,64)答案：D解析：QFormer采用12headattention，768/12=64；k/v以257token為長度，故(257,12,64)。15.在模型安全測評中，使用HarmBench提示集評估LLM，以下哪項(xiàng)指標(biāo)專門衡量“拒絕回答”的誤殺率？A.FPR@FNR=1%B.RefusalRateC.FalseRefusalRateD.AttackSuccessRate答案：C解析：FalseRefusalRate指無害提示被模型錯(cuò)誤拒絕的比例；A為ROC衍生；B含所有拒絕；D為攻擊成功。二、多項(xiàng)選擇題（每題3分，共15分）16.關(guān)于FlashAttention2，以下說法正確的有：A.在A10080GB上，head_dim=128時(shí)，理論加速上限約為7.6×B.支持causalmask的backwardpass無需保存attentionweightsC.與PyTorch2.0pile兼容，需設(shè)置allow_flash=TrueD.在Ampere架構(gòu)上，數(shù)據(jù)類型支持fp16、bf16、fp32答案：A、B、D解析：A根據(jù)內(nèi)存帶寬與算術(shù)強(qiáng)度計(jì)算；B因onlinesoftmax技巧；D官方支持；C需設(shè)置memory_efficient_attention而非allow_flash。17.在構(gòu)建RAG系統(tǒng)時(shí)，為降低檢索延遲，可采取的措施有：A.使用HNSW索引B.將embedding量化為int8C.開啟GPUfaissD.采用ColBERTlateinteraction答案：A、B、C、D解析：A加速近似搜索；B降低內(nèi)存與緩存；C并行計(jì)算；D通過maxsim預(yù)計(jì)算減少實(shí)時(shí)交互。18.在StableDiffusion訓(xùn)練中使用xFormers記憶高效attention，以下哪些flag必須同時(shí)開啟才能節(jié)省顯存>30%？A.memory_efficient_attentionB.attn_op_type=MemoryEfficientAttentionFlashAttentionOpC.enable_checkpointingD.gradient_checkpointing答案：A、B、D解析：A、B為xFormers核心；D降低激活；C為StableDiffusionwebui的UIflag，與xFormers無關(guān)。19.在自動(dòng)駕駛規(guī)劃模塊中，采用RLbased方法，以下哪些技巧可緩解simtorealgap？A.DomainRandomizationB.MetaRLadaptationC.使用真實(shí)數(shù)據(jù)finetuneperceptionD.引入SafetyLayer過濾危險(xiǎn)動(dòng)作答案：A、B、D解析：C為感知模塊，非規(guī)劃；A、B、D直接作用于策略遷移與安全。20.在模型壓縮技術(shù)中，以下哪些方法屬于“訓(xùn)練后量化（PTQ）”無需重新訓(xùn)練？A.LLM.int8()B.SmoothQuantC.GPTQD.AdaRound答案：A、B解析：LLM.int8與SmoothQuant可在校準(zhǔn)集上直接量化；GPTQ與AdaRound需微調(diào)權(quán)重。三、填空題（每空2分，共20分）21.在PyTorch2.0中，pile的后端inductor默認(rèn)將matmul算子拆分為________與________兩個(gè)Tritonkernel，以提升L2cache命中率。答案：blockwiseload，accumulatetile22.使用DeepSpeedMiCS訓(xùn)練175B模型，若開啟partition_activations，則單卡顯存占用公式可近似為________字節(jié)，其中H為hidden_size，L為layers，B為micro_batch_size，S為sequence_length。答案：2×(HB+2H2)+4×(BSH)23.在LangChain中，RetrievalQA鏈默認(rèn)使用________作為combine_docs_chain，其prompt模板變量為________與________。答案：stuff，context，question24.在VisionTransformer中，若采用3DPatchEmbedding用于視頻，patch_size=(2,16,16)，則時(shí)間維度上的temporal_pos_embedding向量維度為________。答案：T/225.在RLHF中，PPO的KL懲罰系數(shù)β通常隨訓(xùn)練輪次________（填“線性增加”或“線性減少”），以平衡探索與對齊。答案：線性增加26.在ONNX導(dǎo)出ChatGLM6B時(shí)，為支持dynamic_axes，需將past_key_values的維度聲明為{________:0,________:2}。答案：batch_size，sequence_length27.在BEVFormer中，canonicaltransformation矩陣T∈R^{4×4}將相機(jī)坐標(biāo)系轉(zhuǎn)至ego坐標(biāo)系，其平移向量需乘以________以補(bǔ)償自車運(yùn)動(dòng)。答案：timestamp差28.使用GPTQ量化時(shí)，groupsize=128意味著每________個(gè)權(quán)重共享一個(gè)zeropoint與scale。答案：12829.在擴(kuò)散模型訓(xùn)練階段，若使用vparameterization，則網(wǎng)絡(luò)回歸目標(biāo)為________噪聲。答案：velocity30.在RayTune中，ASHA調(diào)度器的grace_period參數(shù)指________的最小訓(xùn)練輪次。答案：trial四、簡答題（每題10分，共30分）31.描述如何在單機(jī)8×A10080GB上使用FullyShardedDataParallel(FSDP)+FlashAttention2訓(xùn)練LLaMA65B，并給出關(guān)鍵代碼片段與顯存占用估算。答案與解析：1)環(huán)境：PyTorch2.0.1+cu118，flashattn2.1，transformers4.35。2)模型配置：```pythonfromtransformersimportLlamaConfig,LlamaForCausalLMconfig=LlamaConfig(vocab_size=32000,hidden_size=8192,num_hidden_layers=80,num_attention_heads=64,use_cache=False)```3)FSDP策略：```pythonfromtorch.distributed.fsdpimportFullyShardedDataParallelasFSDPfromtorch.distributed.fsdp.wrapimporttransformer_auto_wrap_policyfromfunctoolsimportpartialpolicy=partial(transformer_auto_wrap_policy,transformer_layer_cls={LlamaDecoderLayer})model=LlamaForCausalLM(config)model=FSDP(model,auto_wrap_policy=policy,mixed_precision=torch.distributed.fsdp.MixedPrecision(param_dtype=torch.bfloat16,reduce_dtype=torch.bfloat16,buffer_dtype=torch.bfloat16),device_id=torch.cuda.current_device(),use_orig_params=True)```4)FlashAttention2：在modeling_llama.py中將`LlamaAttention`的forward替換為flash_attn_func，設(shè)置`enable_flash=True`。5)顯存估算：參數(shù)：65B×2字節(jié)=130GB，分片后單卡130/8≈16.3GB優(yōu)化器：AdamW，狀態(tài)2×130=260GB，分片260/8≈32.5GB激活：sequence_length=2048，micro_batch_size=1，gradient_checkpointing=True，激活≈2×(8192×80×2048)×1/10^9≈2.7GB總計(jì)≈16.3+32.5+2.7=51.5GB<80GB，安全余量20GB。6)啟動(dòng)命令：```bashtorchrunnproc_per_node=8train.py```解析：FSDP通過分片參數(shù)+優(yōu)化器狀態(tài)+梯度，將顯存線性擴(kuò)展；FlashAttention2降低激活平方復(fù)雜度；mixed_precisionbf16保持?jǐn)?shù)值穩(wěn)定。32.闡述RAG系統(tǒng)中“檢索器生成器協(xié)同訓(xùn)練”的最新做法，并給出loss設(shè)計(jì)。答案與解析：最新做法采用Retro++框架，分兩階段：階段1：凍結(jié)生成器，訓(xùn)練檢索器。檢索器Rθ采用dualencoder，負(fù)樣本為inbatch+hardnegatives。Loss為對比學(xué)習(xí)：L_r=?logexp(q·d+)/Σexp(q·d)。階段2：聯(lián)合微調(diào)。生成器Gφ接收拼接后的<context,query,answer>，最大化似然。新增“檢索交叉熵”：將檢索分?jǐn)?shù)作為softprompt，通過attention注入生成器，loss為L_g=?ΣlogP(y_i|y_{<i},Rθ(q))?？俵oss：L=L_g+λL_r，λ=0.1。采用課程學(xué)習(xí)：前期λ大，后期λ小，防止生成器過度依賴檢索。實(shí)驗(yàn)表明，在NaturalQuestions上，協(xié)同訓(xùn)練比凍結(jié)檢索提升EM4.7%，比凍結(jié)生成提升3.2%。33.說明如何在StableDiffusionXL的Refiner階段引入ControlNetCanny，并給出訓(xùn)練時(shí)的梯度流路徑與采樣流程。答案與解析：1)結(jié)構(gòu)：凍結(jié)SDXLRefiner的UNet權(quán)重，插入ControlNetCanny，復(fù)制encoder與middleblock，zeroconv初始化。2)訓(xùn)練：數(shù)據(jù)：1024×1024圖像+canny邊緣圖Loss：L_simple=||ε_(tái)θ(z_t,t,c,C)?ε||2，其中C為邊緣圖條件。梯度流：僅更新ControlNet與zeroconv，Refiner主干梯度截?cái)唷?)采樣：Base模型生成64×64潛碼z_0Refiner接收z_0，以Canny圖為條件，執(zhí)行20stepDDIM，輸出1024×1024潛碼VAE解碼得最終圖像4)加速：采用ClassifierFreeGuidance，條件dropout10%，guidance_scale=7.5，可在單卡A10080GB完成batch=4訓(xùn)練。五、編程題（共30分）34.請基于PyTorch2.0實(shí)現(xiàn)一個(gè)“帶RoPE與FlashAttention2的簡化版LLaMADecoderLayer”，要求：支持causalmask支持gradientcheckpointing支持pile給出前向與反向的FLOPs計(jì)算式答案與解析：```pythonimporttorch,torch.nnasnnfromflash_attnimportflash_attn_funcclassRMSNorm(nn.Module):def__init__(self,d,eps=1e6):super().__init__()self.weight=nn.Parameter(torch.ones(d))self.eps=epsdefforward(self,x):var=x.to(torch.float32).pow(2).mean(1,keepdim=True)x=xtorch.rsqrt(var+self.eps)return(xself.weight).to(x.dtype)defprecompute_freqs_cis(dim,end,theta=10000.0):freqs=1.0/(theta(torch.arange(0,dim,2)[:dim//2].float()/dim))t=torch.arange(end,device=freqs.device)freqs=torch.outer(t,freqs).float()freqs_cis=torch.polar(torch.ones_like(freqs),freqs)returnfreqs_cisdefapply_rotary_emb(xq,xk,freqs_cis):xq_=torch.view_as_complex(xq.float().reshape(xq.shape[:1],1,2))xk_=torch.view_as_complex(xk.float().reshape(xk.shape[:1],1,2))freqs_cis=freqs_cis[:xq.size(1)]xq_out=torch.view_as_real(xq_freqs_cis).flatten(3)xk_out=torch.view_as_real(xk_freqs_cis).flatten(3)returnxq_out.to(xq.dtype),xk_out.to(xk.dtype)classFlashAttnLLaMALayer(nn.Module):def__init__(self,dim,n_heads,checkpoint=False):super().__init__()self.n_heads,self.head_dim=n_heads,dim//n_headsself.qkv=nn.Linear(dim,3dim,bias=False)self.o=nn.Linear(dim,dim,bias=False)self.norm1=RMSNorm(dim)self.norm2=RMSNorm(dim)self.mlp=nn.Sequential(