2025年高級(jí)人工智能訓(xùn)練師核心備考試題庫(kù)及答案一、單選題（每題1分，共30分）1.在Transformer架構(gòu)中，用于防止未來(lái)信息泄露的核心機(jī)制是A.層歸一化B.位置編碼C.自注意力掩碼D.殘差連接答案：C解析：自注意力掩碼（LookaheadMask）在解碼器訓(xùn)練階段將當(dāng)前位置之后的token置為?∞，softmax后概率為0，確保預(yù)測(cè)僅依賴已知?dú)v史信息。2.當(dāng)使用Adam優(yōu)化器時(shí)，若梯度長(zhǎng)時(shí)間接近零，最可能觸發(fā)的機(jī)制是A.L2權(quán)重衰減B.梯度裁剪C.偏置修正D.二階動(dòng)量累積導(dǎo)致學(xué)習(xí)率動(dòng)態(tài)下降答案：D解析：Adam維護(hù)梯度二階動(dòng)量v_t，若梯度持續(xù)小，v_t→0，有效學(xué)習(xí)率≈α/√(v_t+ε)會(huì)急劇降低，造成“學(xué)習(xí)率消失”。3.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)場(chǎng)景下，為抵御模型投毒攻擊，下列聚合策略對(duì)異常梯度最魯棒的是A.FedAvgB.KrumC.FedProxD.FedSGD答案：B解析：Krum選擇與其他梯度“距離”最近的梯度作為全局更新，對(duì)拜占庭容錯(cuò)有理論保證，可抑制投毒梯度。4.將FP32模型離線量化到INT8時(shí)，若校準(zhǔn)集分布與真實(shí)運(yùn)行分布差異大，最可能出現(xiàn)的誤差是A.溢出誤差B.舍入誤差C.量化噪聲D.偏移誤差答案：C解析：分布漂移導(dǎo)致量化尺度（scale）與零點(diǎn)（zeropoint）估計(jì)不準(zhǔn)，INT8離散化后引入額外噪聲，表現(xiàn)為精度驟降。5.在DiffusionModel訓(xùn)練階段，網(wǎng)絡(luò)通常擬合的是A.原始圖像B.噪聲圖像C.噪聲分量ε_(tái)θ(x_t,t)D.均值μ_θ(x_t,t)答案：C解析：DDPM框架令網(wǎng)絡(luò)直接預(yù)測(cè)添加到x_t上的高斯噪聲ε，訓(xùn)練目標(biāo)為MSE(ε_(tái)θ(x_t,t),ε)，簡(jiǎn)化學(xué)習(xí)難度。6.當(dāng)使用DeepSpeedZeRO3時(shí)，下列哪部分參數(shù)被切分到所有GPUA.優(yōu)化器狀態(tài)B.梯度C.模型參數(shù)D.激活值答案：C解析：ZeRO3將模型參數(shù)、梯度、優(yōu)化器狀態(tài)全部切片，每張GPU僅保存1/N，實(shí)現(xiàn)萬(wàn)億參數(shù)訓(xùn)練。7.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)PPO算法中，clip參數(shù)ε通常取0.2，若將其調(diào)到0.5，最可能的結(jié)果是A.策略更新更保守B.策略更新更激進(jìn)C.價(jià)值網(wǎng)絡(luò)收斂加速D.熵獎(jiǎng)勵(lì)增大答案：B解析：ε擴(kuò)大，剪切區(qū)間變寬，允許概率比r_t遠(yuǎn)離1，策略可大步更新，但可能引發(fā)不穩(wěn)定。8.使用混合精度訓(xùn)練時(shí)，LossScaling的主要目的是A.減少顯存占用B.避免梯度下溢C.加速通信D.提高數(shù)值精度答案：B解析：FP16梯度容易下溢到0，LossScaling將損失乘系數(shù)S，反向梯度同步放大，維護(hù)可表示范圍。9.在VisionTransformer中，若將patchsize從16×16改為32×32，模型參數(shù)量變化為A.線性減少一半B.平方減少至1/4C.幾乎不變D.線性增加一倍答案：C解析：參數(shù)量集中在Transformer層，patch大小僅影響embedding層矩陣維度，從(768×768)變?yōu)?768×1536)，占比極小，總體幾乎不變。10.當(dāng)使用知識(shí)蒸餾，教師模型輸出為軟標(biāo)簽，溫度參數(shù)T→∞時(shí)，軟標(biāo)簽分布趨近A.均勻分布B.獨(dú)熱分布C.高斯分布D.伯努利分布答案：A解析：T→∞，logits差異被極度壓縮，softmax輸出各分量趨1/K，形成均勻分布。11.在AutoMLNAS中，基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的控制器采用REINFORCE梯度，若基線baseline降低，則A.策略梯度方差減小B.策略梯度方差增大C.探索熵增加D.學(xué)習(xí)率自動(dòng)放大答案：A解析：降低baseline可減小梯度估計(jì)方差，加速收斂，但過(guò)低會(huì)引入偏差。12.當(dāng)使用GroupNorm替代BatchNorm時(shí)，對(duì)batchsize的敏感性A.升高B.降低C.不變D.先升后降答案：B解析：GroupNorm計(jì)算沿通道分組，與batch維無(wú)關(guān)，故對(duì)小batch更魯棒。13.在BERT預(yù)訓(xùn)練中，NextSentencePrediction任務(wù)被移除后，對(duì)下游任務(wù)影響最小的是A.文本分類B.命名實(shí)體識(shí)別C.問(wèn)答匹配D.語(yǔ)義相似度答案：B解析：NER主要依賴token級(jí)表示，句子間關(guān)系影響最??；問(wèn)答與相似度任務(wù)直接依賴句間交互。14.當(dāng)使用EarlyStopping時(shí)，若patience=5且監(jiān)控指標(biāo)為驗(yàn)證損失，則訓(xùn)練將在A.連續(xù)5輪驗(yàn)證損失不下降時(shí)停止B.任意5輪驗(yàn)證損失上升時(shí)停止C.連續(xù)5輪訓(xùn)練損失不下降時(shí)停止D.訓(xùn)練損失連續(xù)5輪上升時(shí)停止答案：A解析：EarlyStopping以驗(yàn)證集為準(zhǔn)，patience定義容忍輪數(shù)，連續(xù)不下降即觸發(fā)。15.在MoE（MixtureofExperts）模型中，若topk=2，則每次推理激活的參數(shù)占比約為A.1/2B.k/NC.k×單專家參數(shù)量/總參數(shù)量D.與門控網(wǎng)絡(luò)大小成正比答案：C解析：激活參數(shù)=2個(gè)專家參數(shù)+門控，若專家均分，則占比≈2/N，N為專家總數(shù)。16.當(dāng)使用梯度累積模擬batchsize=2048時(shí)，若GPU顯存僅支持batch=32，則累積步數(shù)應(yīng)為A.32B.64C.128D.64答案：B解析：2048/32=64步，每步梯度累加，更新一次權(quán)重。17.在TorchScript編譯中，導(dǎo)致graphbreak的常見原因是A.使用torch.matmulB.使用PythonifonTensorC.使用nn.Conv2dD.使用torch.relu答案：B解析：TorchScript無(wú)法追蹤依賴Tensor值的Python控制流，需改用torch.jit.script裝飾器或符號(hào)條件。18.當(dāng)使用A100的TF32精度訓(xùn)練時(shí)，相比FP32，矩陣乘峰值算力提升約A.2倍B.4倍C.8倍D.16倍答案：C解析：A100TF32利用TensorCore，理論峰值312TFLOPS，F(xiàn)P32僅19.5TFLOPS，提升約16倍，但選項(xiàng)最大為8倍，取最接近實(shí)測(cè)均值。19.在模型壓縮技術(shù)中，可將權(quán)重稀疏度提升至90%而精度無(wú)損的方法通常是A.隨機(jī)剪枝B.幅度剪枝+迭代重訓(xùn)練C.量化感知訓(xùn)練D.低秩分解答案：B解析：幅度剪枝后重訓(xùn)練可恢復(fù)精度，迭代多次可達(dá)極高稀疏度。20.當(dāng)使用Horovod進(jìn)行多機(jī)訓(xùn)練時(shí)，若出現(xiàn)梯度停滯，最可能未正確配置的是A.NCCL_P2P_DISABLEB.HOROVOD_FUSION_THRESHOLDC.OMP_NUM_THREADSD.CUDA_VISIBLE_DEVICES答案：A解析：NCCL_P2P_DISABLE=1會(huì)禁用GPU間P2P，跨機(jī)通信回退到PCIe+TCP，帶寬驟降導(dǎo)致梯度同步極慢。21.在StableDiffusion中，用于降低采樣步數(shù)的核心技術(shù)是A.DDIM采樣B.EMA權(quán)重平均C.VAE正則化D.Crossattention答案：A解析：DDIM通過(guò)非馬爾可夫鏈采樣，可在10–20步內(nèi)生成高質(zhì)量圖像。22.當(dāng)使用FlashAttention時(shí)，內(nèi)存復(fù)雜度從O(n2)降至A.O(nlogn)B.O(n)C.O(√n)D.O(1)答案：B解析：FlashAttention通過(guò)分塊計(jì)算，將注意力矩陣物化取消，內(nèi)存僅與序列長(zhǎng)度n線性相關(guān)。23.在多任務(wù)學(xué)習(xí)中，若任務(wù)梯度沖突嚴(yán)重，采用GradNorm的主要目標(biāo)是A.平衡任務(wù)權(quán)重B.歸一化梯度幅值C.自動(dòng)調(diào)整損失系數(shù)D.投影梯度至共享子空間答案：C解析：GradNorm通過(guò)約束各任務(wù)梯度范數(shù)相對(duì)比例，動(dòng)態(tài)調(diào)整損失權(quán)重，緩解任務(wù)競(jìng)爭(zhēng)。24.當(dāng)使用RandAugment時(shí)，若Magnitude=10，則數(shù)據(jù)增強(qiáng)強(qiáng)度A.最大B.最小C.隨機(jī)D.與N無(wú)關(guān)答案：A解析：Magnitude∈[0,10]，10對(duì)應(yīng)最強(qiáng)變換幅度。25.在模型服務(wù)階段，使用TensorRTINT8校準(zhǔn)出現(xiàn)精度掉點(diǎn)，優(yōu)先嘗試的補(bǔ)救手段是A.提高校準(zhǔn)batchsizeB.降低學(xué)習(xí)率C.使用QATD.開啟AMP答案：C解析：量化感知訓(xùn)練（QAT）在訓(xùn)練階段模擬INT8，能顯著恢復(fù)精度。26.當(dāng)使用DeepspeedMoE訓(xùn)練時(shí)，若專家并行度=2，數(shù)據(jù)并行度=4，則總GPU數(shù)至少為A.4B.6C.8D.2答案：C解析：專家并行與數(shù)據(jù)并行正交，2×4=8。27.在自監(jiān)督學(xué)習(xí)SimSiam中，防止崩潰的關(guān)鍵組件是A.動(dòng)量編碼器B.停止梯度C.負(fù)樣本隊(duì)列D.預(yù)測(cè)MLP答案：B解析：停止梯度切斷對(duì)稱分支的梯度回傳，避免模型退化為常數(shù)輸出。28.當(dāng)使用ONNXRuntimeWeb部署模型時(shí)，首選的執(zhí)行提供者是A.CUDAB.TensorRTC.WASMD.DML答案：C解析：瀏覽器環(huán)境僅支持WebAssembly后端，即WASM。29.在GPT3訓(xùn)練中，采用SPMD（SingleProgramMultipleData）模式，主要解決A.顯存碎片B.計(jì)算圖調(diào)度C.大規(guī)模數(shù)據(jù)并行D.動(dòng)態(tài)shape答案：C解析：SPMD將同一程序分發(fā)到不同數(shù)據(jù)分片，實(shí)現(xiàn)千億參數(shù)數(shù)據(jù)并行。30.當(dāng)使用LearningRateWarmup時(shí)，若warmup步數(shù)設(shè)置過(guò)大，可能導(dǎo)致A.收斂速度變慢B.梯度爆炸C.過(guò)擬合D.學(xué)習(xí)率周期性震蕩答案：A解析：warmup階段學(xué)習(xí)率線性增加，過(guò)大則長(zhǎng)時(shí)間處于低學(xué)習(xí)率，拖慢收斂。二、多選題（每題2分，共20分）31.下列哪些技術(shù)可有效緩解Transformer長(zhǎng)序列顯存占用A.GradientCheckpointingB.FlashAttentionC.ALiBi位置編碼D.SparseAttention答案：A,B,D解析：ALiBi不改變內(nèi)存復(fù)雜度，僅改善外推；其余均降低顯存。32.關(guān)于混合專家模型MoE，正確的有A.專家路由可學(xué)習(xí)B.負(fù)載均衡損失用于防止專家塌陷C.專家數(shù)量增加會(huì)線性增加激活參數(shù)量D.專家可部署在不同GPU答案：A,B,D解析：激活參數(shù)僅與topk相關(guān)，與專家總數(shù)無(wú)關(guān)。33.以下屬于PosttrainingQuantization方法的是A.DynamicQuantizationB.StaticQuantizationC.QATD.AdaRound答案：A,B,D解析：QAT屬于訓(xùn)練中量化。34.在PPO中，下列哪些超參數(shù)增大將提升策略探索性A.clipratioεB.熵系數(shù)c2C.價(jià)值損失系數(shù)c1D.折扣因子γ答案：A,B解析：熵系數(shù)直接獎(jiǎng)勵(lì)探索；clip放寬限制允許更大偏離。35.當(dāng)使用DeepSpeedZeROOffload時(shí)，可被卸載到CPU的資源包括A.優(yōu)化器狀態(tài)B.梯度C.模型參數(shù)D.激活值答案：A,B,C解析：激活值卸載需額外框架，ZeROOffload默認(rèn)不支持。36.以下哪些操作可能導(dǎo)致TorchScript追蹤失敗A.使用字典Tensor索引B.使用列表推導(dǎo)C.使用torch.jit.annotateD.使用for循環(huán)迭代Tensor長(zhǎng)度答案：A,B,D解析：C為顯式類型注解，不會(huì)導(dǎo)致失敗。37.在DiffusionModel采樣階段，可加速的技術(shù)有A.DDIMB.DPMSolverC.ProgressiveDistillationD.EMA答案：A,B,C解析：EMA僅平滑權(quán)重，不減少步數(shù)。38.關(guān)于GroupNorm，正確的有A.對(duì)小batch穩(wěn)定B.可替換LayerNormC.需要學(xué)習(xí)affine參數(shù)D.與batchsize無(wú)關(guān)答案：A,B,C,D解析：GroupNorm完全獨(dú)立于batch維。39.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)安全聚合中，可實(shí)現(xiàn)隱私保證的技術(shù)有A.SecureMultipartyComputationB.HomomorphicEncryptionC.DifferentialPrivacyD.GradientCompression答案：A,B,C解析：壓縮僅減少通信，不提供隱私保證。40.當(dāng)使用RandAugment時(shí)，需手動(dòng)設(shè)定的超參數(shù)有A.N（變換次數(shù)）B.M（幅度）C.概率pD.具體策略組合答案：A,B解析：RandAugment無(wú)需搜索策略，僅N、M。三、判斷題（每題1分，共10分）41.使用LayerwiseLearningRateDecay時(shí)，越靠近輸入層，學(xué)習(xí)率應(yīng)越大。答案：錯(cuò)誤解析：靠近輸入層通常使用更小學(xué)習(xí)率，避免破壞低級(jí)特征。42.FlashAttention支持任意attentionmask形狀。答案：錯(cuò)誤解析：當(dāng)前實(shí)現(xiàn)要求mask為因果或塊稀疏，任意mask需額外分支。43.在MoE中，若所有專家被路由到同一GPU，則專家并行度為1。答案：正確解析：專家并行度指專家分片數(shù)，全在同一GPU則為1。44.INT8量化后，模型推理延遲一定低于FP16。答案：錯(cuò)誤解析：若硬件無(wú)INT8單元，需模擬，延遲反而增加。45.使用GradClip時(shí)，clipnorm越大，更新越保守。答案：錯(cuò)誤解析：clipnorm越大，梯度越不易被裁剪，更新更激進(jìn)。46.EMA權(quán)重平均可提升模型魯棒性，但會(huì)增加顯存占用。答案：正確解析：需額外保存影子參數(shù)，顯存翻倍。47.在SimCLR中，負(fù)樣本數(shù)量增加會(huì)提升性能，但計(jì)算復(fù)雜度線性增長(zhǎng)。答案：正確解析：負(fù)樣本越多，對(duì)比學(xué)習(xí)越充分，計(jì)算隨batch線性增加。48.使用TorchScript后，模型必須重新訓(xùn)練。答案：錯(cuò)誤解析：TorchScript僅為轉(zhuǎn)換格式，無(wú)需重訓(xùn)。49.在StableDiffusion中，VAE解碼器也可量化為INT8。答案：正確解析：VAE計(jì)算量大，INT8可加速，但需QAT保持畫質(zhì)。50.當(dāng)使用Deepspeed流水線并行時(shí)，bubble比率與microbatch數(shù)量成反比。答案：正確解析：microbatch越多，空閑時(shí)間占比越小。四、填空題（每題2分，共20分）51.在Transformer中，若隱藏維度d_model=1024，前饋維度常見設(shè)置d_ff=________。答案：4096解析：通常d_ff=4×d_model。52.若學(xué)習(xí)率調(diào)度為cosinedecay，初始lr=1e3，總步數(shù)T_max=1000，則第500步學(xué)習(xí)率為________。答案：5e4解析：cosine曲線在T_max/2處降至一半。53.使用AdamW時(shí)，權(quán)重衰減系數(shù)λ=0.01，則參數(shù)更新公式中衰減項(xiàng)為________。答案：?ηλθ_t解析：AdamW將權(quán)重衰減從梯度中解耦，直接衰減參數(shù)。54.在DDPM中，擴(kuò)散過(guò)程方差schedule常采用________schedule。答案：linear解析：原始DDPM使用線性β_t。55.若模型參數(shù)量1.2B，使用FP16+ZeRO2，則優(yōu)化器狀態(tài)顯存約為________GB。答案：4.8解析：FP16參數(shù)2GB，Adam狀態(tài)2倍FP32=8GB，ZeRO2分片后每GPU8/2=4GB，參數(shù)2/2=1GB，總計(jì)約4.8GB含碎片。56.當(dāng)使用RandAugment，N=2，M=9，則每次隨機(jī)選擇________種變換。答案：2解析：N即選擇次數(shù)。57.在TorchScript中，將模型轉(zhuǎn)為靜態(tài)圖的核心API為torch.jit.________。答案：trace或script解析：trace用于無(wú)控制流，script支持復(fù)雜邏輯。58.若校準(zhǔn)集大小為512，使用entropy校準(zhǔn)法，輸出為________維直方圖。答案：2048解析：TensorRT默認(rèn)bin=2048。59.在GPT3175B模型中，注意力頭數(shù)h=________。答案：96解析：公開配置hidden=12288，head_dim=128，h=12288/128=96。60.使用混合專家MoE，topk=2，專家數(shù)E=64，則每次token激活專家比例為________%。答案：3.125解析：2/64=3.125%。五、簡(jiǎn)答題（每題10分，共30分）61.描述FlashAttention的分塊計(jì)算流程，并說(shuō)明其如何降低內(nèi)存復(fù)雜度。答案：FlashAttention將注意力矩陣按塊（tile）劃分，利用GPU共享內(nèi)存，在計(jì)算QK^T時(shí)不再物化完整的n×n矩陣，而是分塊計(jì)算softmax的歸一化因子，采用onlinesoftmax技巧，逐塊更新輸出。由于無(wú)需存儲(chǔ)完整注意力圖，內(nèi)存從O(n2)降至O(n)，同時(shí)利用TensorCore保持算力，實(shí)現(xiàn)2×速度提升與顯存減半。62.解釋在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，如何通過(guò)LocalSGD與DifferentialPrivacy協(xié)同保護(hù)用戶隱私，并給出噪聲注入公式。答案：LocalSGD讓客戶端多步本地更新后再聚合，減少通信泄露頻率；每輪上傳梯度時(shí)，對(duì)梯度clip到范數(shù)C，然后添加高斯噪聲：g?=g/max(1,‖g‖?/C)+??(0,σ2C2I)，其中σ≥√(2ln(1.25/δ))/ε，滿足(ε,δ)DP。聚合服務(wù)器對(duì)噪聲梯度求平均，由于噪聲均值為0，