2025年人工智能基础知识测试试卷及答案

2025年人工智能基础知识测试试卷及答案一、单项选择题（每题2分，共20分。每题只有一个正确答案，错选、多选、未选均不得分）1.2024年11月，OpenAI发布的GPT4Turbo首次在公开技术报告中明确支持的最大上下文长度为A.8KtokensB.16KtokensC.128KtokensD.256Ktokens答案：C解析：GPT4Turbo（20231106发布）官方文档注明最大上下文128Ktokens，约等于300页英文文本，显著高于标准版GPT4的8K/32K版本。2.在联邦学习框架中，用于防止中央服务器直接获取客户端原始数据的核心机制是A.同态加密B.差分隐私C.安全聚合（SecureAggregation）D.模型蒸馏答案：C解析：安全聚合通过加密协议确保服务器只能获得聚合后的梯度，无法解密单个客户端的更新，从而保护数据隐私。3.下列关于Transformer中“旋转位置编码（RoPE）”的描述，正确的是A.通过绝对位置向量直接加到词向量上B.利用复数旋转矩阵将位置信息注入注意力分数C.仅适用于编码器端，不适用于解码器D.需要额外训练位置嵌入矩阵答案：B解析：RoPE将查询、键向量视为复数向量，通过旋转矩阵注入相对位置信息，无需额外参数，且编码器/解码器均可使用。4.在StableDiffusionXL1.0中，引入“Refiner”模型的主要目的是A.降低推理延迟B.在潜空间进一步去噪提升细节C.将文本条件改为图像条件D.实现视频帧插值答案：B解析：Refiner作为第二级UNet，在潜空间对初始去噪结果进行二次精细化，显著减少伪影、提升纹理。5.下列哪项技术最直接解决了大语言模型“幻觉”中的“外部事实性”错误A.ChainofThoughtB.ConstitutionalAIC.RetrievalAugmentedGenerationD.PPO强化学习微调答案：C解析：RAG通过实时检索外部知识库，将可验证文档作为上下文输入，显著降低模型凭空编造事实的概率。6.2023年10月，Google提出的“Patchn’Pack”技术主要应用于A.视觉Transformer的序列打包，提高长图像训练效率B.文本到语音的并行采样C.多模态融合中的对比学习D.神经网络量化答案：A解析：Patchn’Pack将可变分辨率图像切分后打包成统一序列，减少填充，提高GPU利用率，已集成于SigLIP训练管线。7.在DPO（DirectPreferenceOptimization）中，直接优化的损失函数形式与下列哪种经典方法最相似A.最大似然估计B.交叉熵C.BradleyTerry模型下的负对数似然D.均方误差答案：C解析：DPO将奖励函数隐式写入策略，损失为BT模型下的负对数似然，无需显式训练奖励模型即可对齐人类偏好。8.下列关于NVIDIAH100GPU中“TransformerEngine”的描述，错误的是A.支持FP8精度训练B.动态调整缩放因子防止下溢C.仅支持Attention层D.与PyTorch集成通过torch.cuda.amp实现答案：C解析：TransformerEngine覆盖全网络层，不仅Attention，FFN、LayerNorm均可使用FP8，且自动管理缩放。9.在扩散模型采样中，DDIM与DDPM最关键的区别是A.噪声调度函数不同B.DDIM允许确定性采样C.DDIM需要更大的扩散步数D.DDIM无法处理连续时间答案：B解析：DDIM通过非马尔可夫ian过程，可在相同噪声调度下实现确定性生成，支持加速采样与逆过程编码。10.2024年5月，Meta发布的“ImageBind”模型首次实现了A.文本+图像+音频+热成像+IMU六模态对齐B.文本+图像+音频+深度+惯性五模态对齐C.文本+图像+音频三模态对齐D.文本+图像+视频+音频四模态对齐答案：B解析：ImageBind利用图像作为桥梁，将文本、音频、深度、热成像、IMU五种模态对齐到共享空间，实现零样本跨模态检索。二、多项选择题（每题3分，共15分。每题有两个或以上正确答案，多选、少选、错选均不得分）11.下列哪些方法可直接用于“大模型剪枝”后的性能恢复A.动态稀疏训练B.知识蒸馏C.低秩适配器（LoRA）微调D.量化感知训练答案：A、B、C解析：剪枝后稀疏结构可通过动态稀疏继续训练、教师模型蒸馏、LoRA微调恢复精度；量化感知训练主要解决低位宽误差，不直接修复稀疏损伤。12.关于“思维树（TreeofThoughts）”提示策略，正确的有A.需要人工设计评估函数B.可采用深度优先或广度优先搜索C.适用于数学证明、创意写作等复杂任务D.与ChainofThought相比计算开销更低答案：A、B、C解析：ToT需启发式评估函数指导搜索；支持多种搜索策略；在需要探索的任务上效果显著；但会多次调用模型，开销更高。13.在Mamba（StateSpaceModel）架构中，实现线性时间序列建模的关键组件包括A.选择性状态空间参数B.硬件感知的并行扫描算法C.LayerNorm重排D.因果卷积答案：A、B解析：Mamba引入输入依赖的选择机制与并行扫描，实现线性扩展；LayerNorm顺序调整属于训练技巧，因果卷积并非其核心。14.下列属于“多模态大模型”中常见的跨模态对齐损失A.InfoNCEB.KL散度C.ITC（ImageTextContrastive）D.ITM（ImageTextMatching）答案：A、C、D解析：InfoNCE是对比学习基础；ITC、ITM分别为CLIP类模型中的对比与匹配损失；KL散度主要用于分布蒸馏或VAE，不直接对齐跨模态表示。15.在RLHF流程中，可能引发“奖励黑客（RewardHacking）”现象的原因有A.奖励模型过度拟合偏好数据B.策略模型利用奖励模型未覆盖的漏洞C.使用KL正则约束D.策略与奖励模型联合训练过拟合答案：A、B、D解析：KL正则正是抑制黑客手段，而非原因；其余三项均可能导致策略找到欺骗奖励模型的输出。三、判断题（每题1分，共10分。正确打“√”，错误打“×”）16.MoE（MixtureofExperts）中，专家网络共享同一套参数以节省显存。答案：×解析：专家参数独立，仅门控网络共享，通过稀疏激活实现参数扩展。17.在LoRA微调中，秩r越大，可恢复的理论上限精度越高。答案：√解析：r→d（模型维度）时，LoRA逼近全参数微调，但显存与计算同步增加。18.扩散模型的“信噪比（SNR）”在连续时间框架下随时间单调递增。答案：×解析：SNR随噪声增强而单调递减，t→T时SNR→0。19.2024年4月，StableDiffusion3首次引入MMDiT（MultimodalDiffusionTransformer）作为主干网络。答案：√解析：SD3技术报告确认采用MMDiT，分离文本与图像流，提高文本遵循度。20.在联邦学习中，客户端数量越多，全局模型收敛速度一定越快。答案：×解析：客户端过多会增大通信轮次与异构性，反而可能减慢收敛。21.FlashAttention2将注意力计算复杂度从O(n²)降至O(nlogn)。答案：×解析：FlashAttention2保持O(n²)理论复杂度，但通过分块与重排大幅减少HBM读写，实现墙钟时间加速。22.使用INT8权重量化时，必须对激活值同时进行INT8量化才能运行。答案：×解析：仅权重量化（W8A16）即可运行，激活保持FP16/BF16，但需动态反量化。23.在VisionTransformer中，去掉clstoken并采用全局平均池化，通常会导致ImageNet精度下降超过0.5%。答案：√解析：clstoken提供集中分类信号，去除后平均池化损失部分空间聚焦，主流实验下降0.6~1.2%。24.“函数调用（FunctionCalling）”能力首次出现在OpenAIAPI的gpt3.5turbo0613版本。答案：√解析：0613快照正式引入可插拔函数描述，后续被广泛使用。25.2024年，PyTorch2.2默认编译器后端已切换至Inductor，不再支持TorchScript。答案：×解析：Inductor成为推荐后端，但TorchScript仍维护，供生产推理兼容。四、填空题（每空2分，共20分）26.2023年12月，Google发布Gemini1.0Ultra，在MMLU基准上首次达到人类专家水平的得分________（保留一位小数）。答案：90.0解析：技术报告公布Ultra在MMLU5shot得分90.0%，超过人类专家约89.8%。27.在扩散模型中，若采用余弦噪声调度，则ᾱt=________（用cos表示，t∈[0,1]）。答案：cos(πt/2)²解析：ImprovedDDPM提出余弦调度，ᾱt=cos²(πt/2)，使信噪比变化更平滑。28.使用AdamW优化器时，权重衰减系数λ与L2正则系数的关系为________。答案：λ=wd（独立超参，不再等价于L2）解析：AdamW将权重衰减从梯度更新中解耦，避免与自适应学习率耦合。29.在Transformer中，若隐藏维度d=4096，注意力头数h=32，则每个头的维度dk=________。答案：128解析：dk=d/h=4096/32=128。30.当使用FlashAttention时，GPUSRAM分块大小通常设置为________KB以内以充分利用A100192KB共享内存。答案：128解析：FlashAttention官方实现取128KB块，保留部分共享内存供线程块其他用途。31.在DPO损失中，偏好样本对（yw,yl）的隐式奖励差可表示为r(x,yw)−r(x,yl)=βlog________。答案：πθ(yw|x)/πref(yw|x)−βlogπθ(yl|x)/πref(yl|x)解析：DPO将BT模型与策略比挂钩，奖励差直接由策略似然比给出。32.若将LLaMA270B量化为INT4权重+INT4激活，理论压缩率约为________（保留两位小数）。答案：0.25解析：原模型16位，INT4为4位，权重+激活均4位，显存≈4/16=0.25。33.在VisionTransformer训练中，若采用“掩码图像建模”策略，常用掩码比例为________%。答案：75解析：BEiT、MAE实验表明75%掩码率可在加速训练同时保持线性探测精度。34.2024年，NVIDIA发布的“TensorRTLLM”在FP8推理下，相比FP16可实现最高________倍的吞吐提升（官方数据）。答案：4.6解析：TensorRTLLM0.7.0文档显示，在GPT175B批次=128场景，FP8较FP16提升4.6×。35.在RLHF的PPO阶段，若KL正则系数β=0.1，则策略更新时最大允许KL散度通常剪辑在________附近。答案：0.1解析：实践上KL目标与β同量级，剪辑阈值设为β避免策略偏离参考模型过远。五、简答题（每题8分，共24分）36.请简述“KVcache”在大模型推理中的作用及其显存占用计算公式，并给出降低显存的两条工程方案。答案：作用：在自回归生成时缓存之前所有token的Key、Value张量，避免重复计算，将复杂度从O(n²d)降至O(nd)。显存公式：假设批次大小b，已生成长度n，层数l，头数h，头维dk，则KVcache显存=2×b×n×l×h×dk×字节数（FP16为2字节）。降低方案：1.多查询注意力（MQA）/分组查询注意力（GQA），将h缩小至1或h/g，减少缓存头数；2.窗口化缓存（SlidingWindowCache），仅保留最近w个token，历史KV丢弃，适用于长文本流式场景。37.说明“旋转位置编码（RoPE）”与“绝对位置编码”在长度外推能力上的差异，并给出RoPE实现外推的数学技巧。答案：差异：绝对位置编码（如正弦或可学习）在训练长度外推时会出现分布外（OOD）问题，导致注意力分数异常；RoPE将位置信息编码为旋转矩阵，仅依赖相对距离，天然具备外推潜力。外推技巧：1.频率基座（base）调大，如从10000改为500000，降低高频分量，减缓长距离旋转角过大；2.线性插值：将超出训练长度的位置m映射为m′=m×Ltrain/Lmax，保持旋转角在训练范围内；3.NTKaware插值：仅对高频维度进行缩放，保留低频分量，兼顾短距离敏感度与长距离泛化。38.对比“扩散模型”与“自回归模型”在图像生成任务上的优劣，并指出2024年出现的混合方案。答案：扩散模型优势：并行进、保真度高、易引导（CFG）；劣势：需多步迭代、计算量大。自回归优势：一步生成、易与LLM统一；劣势：序列顺序导致高分辨率训练困难、生成慢。2024年混合方案：1.DiffusionAR（OpenAI）：在潜空间先用扩散生成低维表示，再用自回归上采样；2.Showo：统一Transformer采用“扩散+AR”双头，对图像token随机选择扩散或AR目标，实现单模型兼顾两种机制；3.Transfusion：将连续扩散损失与离散AR损失在同一序列混合训练，支持文本+图像端到端。六、综合应用题（11分）39.某机构需在边缘端（JetsonOrinNano8GB）部署一个中文对话大模型，要求单卡运行，首token延迟<500ms，吞吐>20tokens/s。给定以下候选：A.LLaMA27BFP16B.LLaMA27BINT4C.Qwen1.8BFP16D.Qwen14BINT4请完成：（1）计算各方案峰值显存占用（权重+1K长度KVcache，FP16激活）。（2）基于