2025年人工智能應(yīng)用技術(shù)測試題與參考答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.在PyTorch2.1中，若需將模型權(quán)重以FP16精度保存且保證后續(xù)可無縫回載繼續(xù)訓(xùn)練，應(yīng)選用的API組合是A.torch.save(model.half().state_dict(),'ckpt.pt')B.torch.save({'model':model.state_dict(),'scaler':scaler.state_dict()},'ckpt.pt')C.torch.save(model.state_dict().half(),'ckpt.pt')D.torch.jit.save(torch.jit.script(model.half()),'ckpt.pt')答案：B解析：混合精度訓(xùn)練依賴GradScaler的狀態(tài)，僅保存model.state_dict()會導(dǎo)致scaler內(nèi)部縮放因子丟失，B選項(xiàng)同時保存了模型與scaler狀態(tài)，可完整恢復(fù)訓(xùn)練上下文。2.使用StableDiffusionXL生成1024×1024圖像時，若提示詞包含“acatwearingsunglasses”，為抑制sunglasses區(qū)域出現(xiàn)偽影，最合理的negativeprompt寫法是A."blurry,lowres,badanatomy,sunglasses"B."sunglassesframe,sunglassreflection,lensflare"C."catwithoutsunglasses,nakedcat"D."deformed,extralimbs,text,watermark"答案：B解析：negativeprompt需精準(zhǔn)定位易出偽影的局部實(shí)體，B選項(xiàng)將“sunglasses”拆分為frame/reflection等子特征，可定向抑制無關(guān)高頻紋理，避免過度否定導(dǎo)致貓本體被削弱。3.在LangChain0.1.0鏈?zhǔn)秸{(diào)用中，若希望讓LLM先翻譯再總結(jié)，且兩步共享同一提示模板，應(yīng)使用的組合器是A.SequentialChainB.TransformChainC.RouterChainD.SimpleMemory答案：A解析：SequentialChain按順序執(zhí)行子鏈，并把前一輸出作為后一輸入，天然適合“翻譯→總結(jié)”的固定流水線；TransformChain僅做單步轉(zhuǎn)換，RouterChain依賴條件分支，SimpleMemory無執(zhí)行邏輯。4.當(dāng)在邊緣設(shè)備部署YOLOv8n并啟用TensorRTINT8校準(zhǔn)時，若mAP下降超過3%，首要排查的量化誤差來源是A.激活值分布偏移B.權(quán)重通道維度未對齊C.校準(zhǔn)批次不足D.未啟用QAT答案：C解析：INT8校準(zhǔn)需500–1000張代表性圖片，批次不足會導(dǎo)致KL散度估計(jì)失真，mAP驟降；激活偏移與權(quán)重對齊已由TensorRT內(nèi)部處理，QAT雖更優(yōu)但并非下降主因。5.在Diffusers庫中，使用DDIM調(diào)度器生成圖像時，若設(shè)置num_inference_steps=20且eta=1.0，則實(shí)際采樣隨機(jī)性來源于A.初始潛變量z_TB.每步添加的隨機(jī)噪聲ε_tC.scheduler.timesteps序列D.eta參數(shù)本身答案：B解析：DDIM在eta>0時，每步按σ_t=eta·β_t^tilde注入隨機(jī)噪聲，eta=1等效于完全隨機(jī)路徑；初始z_T僅決定起點(diǎn)，timesteps為確定性序列。6.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)場景下，采用FedAvg聚合時，若某客戶端本地epoch數(shù)顯著高于其他客戶端，將直接導(dǎo)致A.全局模型偏向該客戶端分布B.收斂速度線性提升C.通信開銷指數(shù)增加D.梯度爆炸答案：A解析：本地epoch越多，該客戶端的更新幅度越大，聚合時權(quán)重等效放大，全局模型會過擬合其數(shù)據(jù)分布，產(chǎn)生“客戶端漂移”。7.使用LoRA微調(diào)LLaMA27B時，若rank=16、alpha=32，則LoRA權(quán)重在合并時的縮放系數(shù)為A.2.0B.0.5C.16/32D.32/16答案：B解析：合并公式為W'=W+α/r·BA，縮放即α/r=32/16=2，但推理時通常把α/r乘到LoRA權(quán)重里，故實(shí)際寫回主干的系數(shù)為1，若手動合并則需乘以0.5防止溢出。8.在VisionTransformer中，若輸入圖像分辨率從224×224提升到448×448，而patchsize保持16×16，則自注意力計(jì)算量約增加A.2倍B.4倍C.8倍D.16倍答案：C解析：注意力復(fù)雜度O(N2d)，N=(H/p)×(W/p)，分辨率翻倍→N變?yōu)?倍→計(jì)算量16倍，但d不變，故總FLOPs增加16倍；實(shí)際工程因窗口劃分優(yōu)化，感知約8倍。9.在DeepSpeedZeRO3中，若optimizer.state在128張A100上分區(qū)，則每張卡保存的參數(shù)比例為A.1/128B.1/64C.1/256D.1答案：A解析：ZeRO3對optimizer狀態(tài)、梯度、參數(shù)均做128路分區(qū)，每張卡僅保存1/128，實(shí)現(xiàn)CPU/NVMeoffload時比例相同。10.在RLHF階段，使用PPO算法訓(xùn)練獎勵模型時，若KL懲罰系數(shù)β設(shè)為0.03，其含義是A.每步策略更新不可偏離參考策略超過3%B.獎勵函數(shù)減去0.03×KL(π_θ||π_ref)C.優(yōu)勢估計(jì)的折扣因子D.熵正則化權(quán)重答案：B解析：KL懲罰項(xiàng)直接寫入獎勵，防止策略過度偏離SFT模型，β=0.03控制懲罰強(qiáng)度，與百分比無關(guān)。二、多項(xiàng)選擇題（每題3分，共15分）11.下列哪些操作可有效降低StableDiffusion生成圖像的顯存峰值（多選）A.啟用model.enable_xformers_memory_efficient_attention()B.使用torch.cuda.amp.autocast(dtype=torch.float16)C.將vae.decode置于cpu()D.采用vparameterization訓(xùn)練答案：A、B、C解析：xformers通過切片注意力降低激活顯存；FP16壓縮中間特征；VAE解碼占顯存大，放CPU可降峰；vparameterization僅改善收斂，不減少顯存。12.在構(gòu)建RAG系統(tǒng)時，為了提升檢索召回率，可采用的策略有（多選）A.查詢擴(kuò)展即生成多視角偽查詢B.使用ColBERTlateinteractionC.對文檔chunk按句子粒度切分D.在embedding后接CrossEncoder重排答案：A、B、D解析：句子級切分會丟失上下文，召回反而下降；其余三項(xiàng)分別通過語義擴(kuò)展、細(xì)粒度交互、重排提升召回。13.關(guān)于Transformer中RoPE（旋轉(zhuǎn)位置編碼）描述正確的是（多選）A.在注意力計(jì)算前對q,k做旋轉(zhuǎn)矩陣乘法B.可外推到比訓(xùn)練更長的序列C.與ALiBi不兼容D.需要額外的可學(xué)習(xí)參數(shù)答案：A、B解析：RoPE通過頻率基旋轉(zhuǎn)實(shí)現(xiàn)位置編碼，無需學(xué)習(xí)參數(shù)；與ALiBi可疊加；外推能力已被LLaMA2驗(yàn)證。14.在DiffusionModel采樣階段，以下哪些指標(biāo)可直接用于衡量生成多樣性（多選）A.FIDB.LPIPSC.CLIPscoreD.IS答案：B、D解析：LPIPS計(jì)算兩圖感知距離，低值說明多樣性差；IS利用分類器熵，高值代表多樣且可識別；FID僅衡量與真實(shí)分布距離；CLIPscore測圖文對齊。15.在ONNXRuntime中啟用INT8量化時，下列節(jié)點(diǎn)會被自動排除的有（多選）A.LayerNormalizationB.SoftmaxC.GELUD.Conv答案：A、B、C解析：LayerNorm、Softmax、GELU對數(shù)值范圍敏感，默認(rèn)加入QDQ白名單排除量化；Conv可量化。三、填空題（每空2分，共20分）16.在PyTorch2.1編譯模式（pile）中，若設(shè)置mode='maxautotune'，系統(tǒng)會自動搜索__（卷積實(shí)現(xiàn)）__與__（GEMM算法）__的最優(yōu)組合，首次編譯耗時可能增加__（3–5）__倍。17.使用LoRA微調(diào)StableDiffusion時，若將rank設(shè)為4，則參數(shù)量約為原UNet的__（0.6–0.8%）__；若同時啟用text_encoderLoRA，則總新增參數(shù)量約__（12–15M）__。18.在TensorRT中，若某層輸出類型為FP16且動態(tài)范圍[6,6]，則量化比例因子scale=__（6/2048=0.00293）__，zero_point=__（0）__。19.當(dāng)使用DeepspeedMoE（專家并行）訓(xùn)練8×7B模型，共64專家，top2路由，則每次前向激活的專家參數(shù)占比__（2/64=3.125%）__，若隱藏維度4096，專家FFN擴(kuò)展系數(shù)4，則單專家參數(shù)量__（4096×4×4096×2≈134M）__。20.在PPO中，若advantage標(biāo)準(zhǔn)化后裁剪到[0.5,0.5]，則策略梯度方差將下降約__（25–30%）__，但可能引入__（偏差）__，需用__（GAE）__緩解。四、判斷題（每題1分，共10分）21.FlashAttention2在A100上實(shí)現(xiàn)注意力時，顯存復(fù)雜度由O(N2)降至O(N)。答案：×解析：FlashAttention通過分塊+重計(jì)算將顯存降至O(N)，但計(jì)算量仍為O(N2)，表述不準(zhǔn)確。22.使用QLoRA（4bitNormalFloat）微調(diào)LLaMA270B，可在單卡A10080GB完成。答案：√解析：QLoRA把主干量化為4bit，顯存<48GB，加LoRA與激活可80GB內(nèi)完成。23.在StableDiffusionXL中，條件縮放（cfgscale）越大，生成圖像越偏離提示詞。答案：×解析：cfgscale越大，圖像越貼合提示，但過高會出現(xiàn)過飽和偽影。24.在VisionTransformer中，移除clstoken后，仍可通過全局平均池化取得圖像表示。答案：√解析：DeiT等后續(xù)工作已驗(yàn)證GAP可替代clstoken。25.使用DeepSpeedZeRO3時，開啟cpu_offload后，梯度通信與CPU拷貝可完全重疊。答案：√解析：DeepSpeed使用異步流水線，拷貝與allgather重疊，帶寬利用率>90%。26.在LangChain中，AgentExecutor默認(rèn)使用ReAct框架，每步必須輸出Thought/Action/Observation。答案：√解析：ReAct為默認(rèn)prompt模板，缺失任一字段將觸發(fā)解析錯誤重試。27.將YOLOv8n的激活函數(shù)從SiLU改為ReLU，可提升TensorRTINT8精度。答案：√解析：ReLU無負(fù)半軸非線性，量化誤差更小，mAP下降通常<0.5%。28.在擴(kuò)散模型中，DDPM的β_schedule采用linear時，前向噪聲方差隨t線性增加。答案：√解析：linearschedule定義β_t=β_min+t(β_max?β_min)/T，方差線性上升。29.使用FSDP訓(xùn)練時，設(shè)置cpu_offload_params=True會顯著增加GPU→PCIe流量。答案：×解析：參數(shù)在層前向時按需搬回GPU，反向后丟棄，流量增加有限，但延遲上升。30.在獎勵模型訓(xùn)練中，若正負(fù)樣本對來自同一prompt，則BradleyTerry損失等價于交叉熵。答案：√解析：BT模型退化為二分類，損失即交叉熵。五、簡答題（每題10分，共30分）31.描述如何在生產(chǎn)環(huán)境實(shí)現(xiàn)StableDiffusionXL的秒級冷啟動優(yōu)化，要求顯存峰值<6GB，首次推理延遲<1.5s，給出具體技術(shù)棧與量化細(xì)節(jié)。答案：1)采用SDXLbase1.0權(quán)重，先使用AITemplate編譯UNet與VAE，kernel融合后顯存降35%；2)權(quán)重量化：UNet用INT8權(quán)重+FP16激活，scale通過KL校準(zhǔn)100張COCO圖，VAE保持FP16；3)模型分片：UNet拆為兩個module，分別置于GPU與CPU，attention部分常駐顯存，resblock按需換入；4)使用StreamingT2I策略，先以512×512生成，再用LatentSuperResDiffusion上采樣至1024，峰值顯存<5.8GB；5)冷啟動時采用torch.cuda.graph捕獲一次完整unet推理，后續(xù)復(fù)用圖，延遲從2.3s降至1.2s；6)容器鏡像預(yù)裝編譯緩存，啟動時僅加載量化權(quán)重文件（3.2GB），讀盤+初始化耗時0.8s，滿足<1.5s。32.說明在RLHF階段如何緩解“獎勵黑客”現(xiàn)象，并給出可驗(yàn)證的實(shí)驗(yàn)指標(biāo)。答案：獎勵黑客指模型利用獎勵模型缺陷獲得高獎勵但低人類偏好。緩解措施：a)獎勵模型集成：訓(xùn)練5個不同隨機(jī)種子獎勵模型，推理時取中位數(shù)，降低單模型偏差；b)對抗樣本挖掘：用PPO策略生成高獎勵樣本，人工標(biāo)注過濾，迭代重訓(xùn)獎勵模型，持續(xù)3輪，KL散度下降42%；c)多樣性正則：在PPO目標(biāo)中加入熵正則項(xiàng)，系數(shù)0.01，生成多樣性指標(biāo)（LPIPS）提升18%；d)規(guī)則硬約束：用規(guī)則檢測重復(fù)、亂碼、敏感詞，觸發(fā)即置零獎勵，占比從7.3%降至0.9%；e)實(shí)驗(yàn)指標(biāo)：獎勵校準(zhǔn)曲線：將生成樣本按獎勵分十段，人工打分與獎勵分Spearmanρ>0.85；分布外魯棒性：在OODprompt上，集成獎勵模型標(biāo)準(zhǔn)差<0.15；人類A/B勝率：經(jīng)三輪迭代后，人類偏好勝率由58%提升至78%，驗(yàn)證黑客緩解。33.對比NaiveBayes、BERTbase、RoBERTalarge在少樣本toxic評論分類（k=32）上的差異，給出實(shí)驗(yàn)設(shè)置、指標(biāo)及誤差分析。答案：數(shù)據(jù)集：JigsawToxicComment，隨機(jī)抽32條正例+32條負(fù)例，5折交叉驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)設(shè)置：NB：TFIDF+二元語法，平滑α=1.0；BERTbase：最大長度128，epoch=10，lr=2e5，warmup=10%，earlystoppatience=3；RoBERTalarge：同上，lr=1e5，batch=8。指標(biāo)：平均F1：NB0.642，BERT0.788，RoBERTa0.812；方差：NB±0.051，BERT±0.038，RoBERTa±0.029；訓(xùn)練時間：NB3s，BERT8min，RoBERTa21min。誤差分析：NB高偏差：對“toxic”隱性表達(dá)（如反諷）召回僅34%；BERT過擬合：在“identity”子類上F1下降0.12，因32樣本含歧視詞僅2條；RoBERTalarge雖整體最優(yōu)，但對長文本截?cái)嗝舾校L度>128樣本F1下降0.07；采用ADAPET模板+數(shù)據(jù)增強(qiáng)（回譯+同義替換）后，RoBERTalargeF1升至0.847，方差降至0.018，證明生成式增強(qiáng)有效緩解少樣本波動。六、綜合設(shè)計(jì)題（25分）34.某電商公司需構(gòu)建“多模態(tài)商品文案生成”系統(tǒng)，輸入商品圖+屬性表，輸出標(biāo)題+賣點(diǎn)+圖文詳情。要求：1)支持中英雙語，SKU數(shù)>100萬，峰值QPS800；2)生成長度中文80字、英文150字符，禁止幻覺品牌詞；3)平均延遲<600ms，P99<1.2s，GPU資源≤8×A10080GB；4)每月人工抽檢200條，合規(guī)率≥99%。請給出端到端架構(gòu)、模型選型、推理優(yōu)化、安全過濾、評估指標(biāo)及成本估算，并附關(guān)鍵代碼片段。答案：架構(gòu)：圖像側(cè)：EVA02Large（304M）提取視覺特征，凍結(jié)權(quán)重，輸出1024維；屬性側(cè)：屬性表經(jīng)BERTmini編碼，平均池化得256維；文本生成：采用BLOOMZ3B多語言模型，加入Xattention跨模態(tài)模塊，參數(shù)量3.2B；量化：權(quán)重INT8+激活FP16，KVcache壓縮至4bitNormalFloat，顯存降至1.9GB；推理：TensorRTLLM+InflightBatching，continuousbatchsize=64，最大seq=256；安全：a)規(guī)則層：正則匹配品牌詞白名單，命中則強(qiáng)制替換為“正品”；b)模型層：微調(diào)RoBERTalarge二分類幻覺檢測，F(xiàn)1=0.96，過濾后人工復(fù)核；評估：自動：BLEU4≥28，CIDEr≥85，CLIPScore圖文對齊≥0.82；人工：合規(guī)率99.2%，平均長度中文78字、英文143字符；成本：8×A100峰值功耗28kW，月電費(fèi)2.1萬元；模型存儲INT8后6.4GB，CDN緩存命中率96%，帶寬成本月