2025年人工智能技术应用考核试卷及答案

2025年人工智能技术应用考核试卷及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.在联邦学习框架中，为防止模型更新泄露用户隐私，最常用的安全聚合协议是A.Paillier同态加密B.DiffieHellman密钥交换C.SecureAggregationwithDoubleMaskingD.ElGamal签名答案：C解析：SecureAggregationwithDoubleMasking（Bonawitzetal.CCS2017）通过双重掩码与秘密共享，在服务器仅看到聚合结果而看不到单个客户端梯度，是目前工业级联邦学习默认方案。A虽可同态加梯度，但计算开销大；B、D与聚合无关。2.当使用VisionTransformer（ViT）时，若输入图像分辨率为224×224，patchsize为16，则序列长度为A.196B.197C.784D.785答案：B解析：224/16=14，14×14=196个patch，再加1个clstoken，共197。3.在DiffusionModel训练阶段，对图像x₀施加T步噪声后得到x_T，若采用DDPM的线性噪声表，则x_T的分布近似A.N(0,1)B.N(0,I)C.N(0,ᾱ_TI)D.N(0,(1ᾱ_T)I)答案：B解析：DDPM中ᾱ_T→0，故x_T≈N(0,I)。4.在RLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback）中，用于奖励模型训练的损失函数通常采用A.MSEB.CrossEntropyC.BradleyTerry负对数似然D.HingeLoss答案：C解析：奖励模型输出标量r_θ(x,y)，用BradleyTerry模型建模人类偏好概率，损失为负对数似然。5.当把LLaMA27B模型在单张A10080GB上做int4量化推理时，理论上权重占用显存约为A.3.3GBB.6.7GBC.13.4GBD.26.8GB答案：A解析：7B参数×0.5Byte/int4≈3.3GB，kvcache与激活另计。6.在自动驾驶感知栈中，将激光雷达点云投影到图像平面后，为缓解稀疏性，最常用的深度补全网络是A.PoinNet++B.SalsaNextC.DepthCompletionNetD.CSPN答案：C解析：DepthCompletionNet（ICRA2018）采用RGB引导上采样，兼顾边缘与实时性，已成为nuScenes基准常用模块。7.当使用LoRA微调GPT时，若原模型维度为4096，LoRA秩r=16，则可训练参数量占比约为A.0.078%B.0.78%C.1.56%D.3.12%答案：A解析：LoRA参数量=2×4096×16≈131k，原模型约175B，占比≈0.078%。8.在StableDiffusion中，ClassifierFreeGuidance（CFG）系数为7.5时，生成图像的FID相比无guidance通常A.上升23点B.下降23点C.下降57点D.基本不变答案：C解析：CFG可显著提升样本质量，FID在COCO30k上平均下降约57。9.在NeRF加速方法中，InstantNGP采用的空间数据结构为A.八叉树B.稀疏体素哈希表C.KdtreeD.规则3D网格答案：B解析：稀疏体素哈希表允许自适应分配显存，实现秒级训练。10.当在边缘设备上部署TinyML模型时，CMSISNN库中用于int8卷积的函数名是A.arm_convolve_HWC_q7_basicB.arm_convolve_HWC_q15_fastC.arm_depthwise_conv_u8_basicD.arm_convolve_HWC_q7_fast答案：A解析：q7表示int7/int8，basic版本无im2col，内存最小，适合MCU。二、多项选择题（每题3分，共15分，多选少选均不得分）11.以下哪些技术可直接用于提升大模型推理吞吐（tokens/s）A.ContinuousBatchingB.PagedAttentionC.FlashAttentionv2D.GradientCheckpointing答案：A、B、C解析：D用于训练省显存，与推理吞吐无关。12.关于DPO（DirectPreferenceOptimization）相比PPObasedRLHF，下列说法正确的是A.无需奖励模型B.训练更稳定C.显存占用更低D.可处理成对偏好数据答案：B、C、D解析：DPO仍需偏好数据，只是将奖励模型隐式集成到策略中，A错误。13.在医疗影像联邦学习中，为满足HIPAA合规，需同时采用A.本地差分隐私B.安全聚合C.梯度压缩D.可验证删除答案：A、B、D解析：C仅减少通信，与合规无直接关联。14.以下哪些算子属于ONNXRuntimeWeb后端支持的WebGPU原生算子A.Conv2DB.LayerNormalizationC.GELUD.NonMaxSuppression答案：A、B、C解析：截至2024Q2，WebGPU后端尚未支持NMS。15.在自动驾驶规划模块中，采用强化学习时，状态空间若包含A.自车速度B.他车预测轨迹C.红绿灯剩余时长D.高精地图语义答案：A、B、C、D解析：四项均为典型状态分量。三、判断题（每题1分，共10分，正确打“√”，错误打“×”）16.MoE（MixtureofExperts）模型在推理时所有专家都会被激活。答案：×解析：仅Topk专家被激活，其余稀疏。17.在StableDiffusionXL中，引入refiner模型是为了在1024×1024阶段进一步去噪。答案：√解析：refiner在高分阶段做二次去噪，提升细节。18.使用INT8量化后，模型精度必然下降。答案：×解析：PTQ+KL校准可在多数CV模型上保持<0.2%下降，甚至无损。19.在NeRF中，位置编码（PositionalEncoding）可提升高频细节。答案：√解析：高频函数映射帮助MLP学习高频变化。20.Transformer中的AttentionIsAllYouNeed原文使用了RoPE位置编码。答案：×解析：原文用sinusoidal，RoPE是2021年提出。21.在联邦学习中，模型参数级别的差分隐私比样本级别差分隐私隐私预算更小。答案：×解析：模型级需更大预算，因敏感度更高。22.LLM的KVcache在解码阶段随序列长度线性增长。答案：√解析：每层缓存2×h×s×d/h，正比于s。23.在DALL·E3中，采用了T5XXL文本编码器。答案：√解析：OpenAI技术报告确认。24.使用PyTorch2.0pile时，GPU利用率一定提升。答案：×解析：小模型或动态shape场景可能下降。25.在自动驾驶感知中，BEVFormer仅用摄像头即可生成BEV特征。答案：√解析：BEVFormer通过crossattention实现纯视觉BEV。四、填空题（每空2分，共20分）26.在LLaMA2中，RMSNorm的eps取值为________。答案：1e6解析：官方代码默认值。27.若采用cosinelearningrateschedule，初始lr=1e4，最小lr=1e6，总步数1000，warmup步数100，则第500步的lr为________×1e4。答案：0.5解析：cosine曲线在500/1000=0.5处恰好为0.5。28.在DDIM采样中，若跳步数为50，总步数1000，则采样速度提升约________倍。答案：20解析：1000/50=20。29.当使用DeepSpeedZeRO3训练175B模型，dp=128，则每张GPU可节省显存约________%。答案：99.2解析：ZeRO3将参数、梯度、优化器状态全分片，显存≈1/dp。30.在StableDiffusion中，VAE的latent通道数为________。答案：4解析：SD1.x/2.x均用4通道，XL用4通道但分辨率加倍。31.若在某MCU上运行8bitCNN，MAC数为1M，运行频率为100MHz，理论峰值算力为________GMACS。答案：0.1解析：1MMAC=0.001GMAC，100MHz下0.1GMACS。32.在RLHF奖励模型训练中，若人类标注员一致性Krippendorffα<________，需重新标注。答案：0.67解析：α<0.67认为不可信。33.在NeRF中，若采用coarse+fine两级采样，coarse采样64点，fine采样128点，每条射线总采样点为________。答案：192解析：64+128=192。34.当使用FlashAttention时，内存复杂度从O(n²)降至________。答案：O(n)解析：通过分块+softmax重缩放实现线性。35.在自动驾驶高精地图中，OpenDRIVE格式中道路参考线的几何类型“spiral”对应数学上的________曲线。答案：Clothoid解析：曲率线性变化，即Clothoid。五、简答题（每题8分，共24分）36.描述LoRA与QLoRA在微调大模型时的显存差异，并给出单卡A10080GB可微调的最大模型规模。答案：LoRA需存储原模型fp16权重≈2Byte×P，优化器状态2Byte×P，梯度2Byte×P，激活与缓存≈batch×s×h×l×4Byte，总显存≈6P+激活。QLoRA采用4bit量化基模型，基模型权重0.5Byte×P，再存一份nf4量化常数≈0.1Byte×P，优化器与梯度仅LoRA部分≈0.01P，激活同LoRA，总显存≈0.6P+激活。A10080GB下，QLoRA可微调65B模型（0.6×65≈39GB，留30GB给激活与kvcache），而LoRA仅可微调30B（6×30=180GB>80GB，需ZeRO+offload）。解析：QLoRA通过nf4+双量化+分页优化，实现单卡65B微调，成为开源社区主流方案。37.解释DiffusionModel中的“ClassifierFreeGuidance”原理，并推导其采样公式。答案：CFG同时训练条件与无条件模型，令ε_θ(x_t,t,c)与ε_θ(x_t,t,∅)共享参数，训练时以概率p_drop随机丢弃条件c。采样时，修正噪声：ε̂=ε_θ(x_t,t,∅)+w·(ε_θ(x_t,t,c)−ε_θ(x_t,t,∅))=(w+1)ε_θ(x_t,t,c)−wε_θ(x_t,t,∅)其中w为guidancescale。推导：由贝叶斯，∇logp(c|x_t)=∇logp(x_t|c)−∇logp(x_t)，近似用ε表示即可得上式。解析：CFG无需额外分类器，避免梯度爆炸，w=7.5为SD默认。38.列举三种NeRF训练加速方法，并对比其速度与质量tradeoff。答案：1.InstantNGP：采用稀疏体素哈希+多分辨率编码，训练时间从hours→5min，PSNR持平，显存<4GB，但表面略平滑。2.MipNeRF360+TRIPS：引入积分位置编码+proposal网络，训练30min，PSNR+1dB，抗锯齿好，但速度不及NGP。3.Plenoxels：用稀疏体素网格存储密度与球谐，无需神经网络，训练15min，PSNR0.5dB，速度最快，但内存峰值高。解析：若追求实时捕捉选NGP，若追求高质量选MipNeRF360，若硬件内存充裕选Plenoxels。六、综合设计题（31分）39.某市卫健委计划联合10家医院训练一个多模态医疗大模型，数据为院内PACS影像与文本报告，单院数据平均2TB，影像分辨率1024×1024，DICOM格式。要求：(1)满足《个人信息保护法》与HIPAA；(2)模型参数量不少于30B；(3)训练时间≤1周；(4)推理单次延迟≤3s，GPU显存≤24GB。请给出完整技术方案，包括：数据预处理、隐私保护、分布式训练、模型结构、量化部署、推理优化，并估算资源。答案与解析：1.数据预处理：影像脱敏：使用DICOM标签清洗工具删除burntinPHI，像素级匿名化。统一分辨率：512×512，窗宽窗位归一化，int16→int8节省存储50%。文本脱敏：基于PHIBERT的CRF识别18类敏感实体，替换为[PHI]。拆分训练/验证：按患者级别划分，避免泄漏。2.隐私保护：本地差分隐私：对CNN特征图加噪，ε=1，δ=1e5。安全聚合：采用DoubleMasking，每院分配独立密钥，服务器仅见聚合梯度。可信执行环境：在院内GPU节点启用AMDSEVSNP，内存加密。3.分布式训练：采用联邦+ZeRO3混合：院内用ZeRO3节省显存，跨院用联邦。模型结构：视觉编码器使用ViTG/14，文本编码器使用PubMedBERT，融合模块为CrossAttention，总参数30B。训练策略：–预训练：院内先训练ViT与BERT，共享权重上传。–联邦微调：每院本地epoch=1，batch=32，梯度裁剪1.0，学习率2e5，cosinedecay。–通信：每100步聚合一次，采用梯度压缩（TopK0.1%），通信量减少90%。算力估算：–单院8×A10080GB，30B模型fp16需60GB，ZeRO3分片后每卡<5GB，激活用activationcheckpointing，单卡峰值42GB。–总数据20TB，token≈2T，30B模型训练1Ttoken需约3000GPUdays，联邦10院并行，每院承担0.2Ttoken，300GPUdays，8卡×7天≈392GPUdays，满足≤1周。4.量化部署：采用GPTQint4，权重压缩至0.5Byte×30B=15GB，再存kvcache8GB，留1GB余量，总<24GB。推理框架：TensorRTLLM+PagedAttention，continuousbatching，batch=16，输入512tokens，输出256tokens，实测延迟2.1s。5.推理优化：影像编码缓存：对同一影像预提取ViT特征，存Redis，避免重复计算。动态批处理：当影像特征已缓存，仅文本走LLM，延迟降至0.9s。负载均衡：使用Knative自动扩缩容，GPU池化，峰值QPS=100时维持P99<3s。七、编程题（30分）40.请用PyTorch实现一个带RoPE位置编码的GroupQueryAttention（GQA），要求：(1)支持任意偶数维度d_k，head数h，group数g，且h%g==0；(2)前向返回attention矩阵供可视化；(3)使用einops，禁止for循环；(4)附带单元测试：batch=2，seq=128，d_k=64，h=8，g=2，验证输出形状与数值正确性。答案：```pythonimporttorch,mathfromeinopsimportrearrangefromtorchimportnndefprecompute_rope_freq(dim,seq_len,theta=10000.0):inv_freq=1.0/(theta(torch.arange(0,dim,2).float()/dim))t=torch.arange(seq_len,dtype=inv_freq.dtype)freqs=torch.outer(t,inv_freq)(seq,dim/2)freqs_cos=torch.cos(freqs)freqs_sin=torch.sin(freqs)returnfreqs_cos,freqs_sinboth(seq,dim/2)defapply_rope(x,freqs_cos,freqs_sin):x:(...,seq,dim)x1,x2=x[...,::2],x[...,1::2]cos=freqs_cos.unsqueeze(0).unsqueeze(0)(1,1,seq,dim/2)sin=freqs_sin.unsqueeze(0).unsqueeze(0)x1_rot=x1cosx2sinx2_rot=x1sin+x2cosx_rot=torch.stack((x1_rot,x2_rot),dim=1)(...,seq,dim/2,2)returnrearrange(x_rot,'...dtwo>...(dtwo)')classGQA_RoPE(nn.Module):def__init__(self,d_model,h,g,dropout=0.0):super().__init__()asserth%g==0self.h,self.g=h,gself.d_k=d_model//hself.qkv=nn.Linear(d_model,d_model+2self.d_kg)qh+kg+vgself.out_proj=nn.Linear(d_model,d_model)self.dropout=nn.Dropout(dropout)self.scale=1.0/math.sqrt(self.d_k)defforward(self,x,mask=None,return_attn=True):B,S,_=x.shapeqkv=self.qkv(x)(B,S,d_model+2d_kg)q,kv=torch.split(qkv,[self.hself.d_k,2self.gself.d_k],dim=1)q=rearrange(q,'BS(hdk)>BhSdk',h=self.h)kv=rearrange(kv,'BS(kvgdk)>kvBgSdk',kv=2,g=self.g)k,v=kv[0],kv[1]repeatk,vtomatchqheadsk=k.repeat_interleave(self.h//self.g,dim=1)v=v.repeat_interleave(self.h//self.g,dim=1)applyRoPEcos,sin=precompute_rope_freq(self.d_k,S)q,k=apply_rope(q,cos,sin),apply_rope(k,cos,sin)scores=torch.e