2025年人工智能技术与应用专业考试题及答案

2025年人工智能技术与应用专业考试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.在PyTorch2.1中，以下哪段代码能正确开启pile的“reduceoverhead”模式，并在A100GPU上获得≥15%的端到端训练加速？A.pile(model,mode='maxautotune')B.pile(model,backend='inductor',mode='reduceoverhead')C.torch._dynamo.config.suppress_errors=FalseD.torch.backends.cudnn.benchmark=True答案：B解析：PyTorch2.1引入的“reduceoverhead”模式专为小batch、高频率迭代场景优化，通过Inductor后端融合内核与内存池复用，在A100实测ResNet50FP16训练可提速15%–22%。A项“maxautotune”侧重推理吞吐；C项为错误抑制开关；D项仅影响cuDNN自动选择算法。2.根据欧盟《AIAct》最终折衷文本（2024/0136(COD)），下列哪种系统被直接划入“高风险”但无需第三方合格评定？A.用于生物识别实时远程识别的执法系统B.用于关键基础设施管理的AI配件C.用于招聘的简历评分系统D.用于儿童情感陪伴的聊天机器人答案：C解析：招聘评分系统落入附件III高风险清单，但可通过内部合格评定加CE自声明方式上市；A项需事前授权；B项属附件I需第三方机构评审；D项被划入“有限风险”仅需透明度义务。3.在LLaMA370B的GroupQueryAttention中，若num_heads=64，num_key_value_heads=8，则KV缓存压缩比为：A.8×B.4×C.64/8=8D.64/(648)=1.14答案：C解析：GQA把64个query头共享8组KV头，KV缓存量从64降为8，压缩比=64/8=8倍，显存占用下降87.5%。4.使用DeepSpeedZeRO3训练175B模型，若gpu_count=128，batch_size=1024，则理论上每个GPU的optimizer状态分片大小约为（假设FP16+FP32混合，参数量=175B）：A.2.05GBB.4.10GBC.0.68GBD.8.20GB答案：A解析：AdamW需保存momentum+variance，共2个FP32副本，每参8字节；ZeRO3将optimizer状态均分128份：(175×10⁹×8)/(128×1024³)≈2.05GB。5.在DiffusionTransformer（DiT）中，若采用AdaLNZero对timestept进行调节，则scale参数初始化为0的作用是：A.加速收敛B.抑制初始噪声对残差路径的影响C.降低过拟合D.提高采样多样性答案：B解析：AdaLNZero将初始scale置0，使残差块初期退化为恒等映射，避免随机初始化timestep嵌入干扰信号路径，稳定早期训练。6.在联邦学习场景下，使用SecureBoost（基于XGBoost）时，以下哪种密码学工具用于保护分裂点信息？A.Paillier同态加密B.SPDZ协议C.FunctionalEncryptionD.Yao’sGarbledCircuit答案：A解析：SecureBoost用Paillier加密梯度与分裂统计，服务器在密文域比较分裂增益，无需暴露原始标签分布。7.在VisionTransformer中，若输入图像224×224，patch_size=14，则位置编码表可学习的参数量为：A.257×768B.197×768C.196×768D.224×768答案：C解析：(224/14)²=196个patch，加1个clstoken共197，但位置编码表仅对应patch，故196×768。8.在StableDiffusionXL的Refiner阶段，采用NoiseLevelConditioning（NLC）时，其条件向量维度为：A.1B.256C.512D.1024答案：A解析：NLC将当前噪声水平σ映射为1维标量，经FiLM注入残差块，维度为1。9.在RLHF的PPO阶段，若KL惩罚系数β=0.1，参考模型π_ref与策略模型πθ在token级KL散度为0.05，则每千token约降低奖励：A.0.005B.0.05C.5D.50答案：C解析：KL_penalty=β·KL≈0.1×0.05=0.005/token；千token累加5。10.在ONNXRuntime1.17中，启用Float16+Int8混合精度推理时，以下哪项必须手动设置？A.session.set_providers(['CUDAExecutionProvider'])B.session_options.graph_optimization_level=ORT_ENABLE_ALLC.session_options.add_session_config_entry('session.use_ort_model_bytes','1')D.session_options.add_session_config_entry('ep.cuda.use_fp16','1')答案：D解析：Float16内核需显式开启use_fp16标志，其余为默认或自动。二、多项选择题（每题3分，共15分；多选少选均不得分）11.关于Mamba（StateSpaceDuality）架构，以下说法正确的有：A.通过SSM的线性时不变特性实现O(L)推理B.使用选择性机制（SelectiveSSM）让B,C矩阵依赖输入C.在语言建模上，2.8B参数的Mamba已打平同规模Transformer+PPLD.硬件感知并行扫描算法基于Blellochscan，反向传播需重计算中间状态答案：B、C、D解析：A项错误，Mamba为线性时变系统；B项选择性机制打破LTI；C项官方论文给出PPL打平；D项采用并行扫描节省显存。12.在自动驾驶感知系统中，使用BEVFormerLite时，以下哪些操作可显著降低延迟？A.将6层Encoder减为3层B.使用FP16代替FP32C.把多帧历史缩减为单帧D.将attention从deformable改为linearattention答案：A、B、C解析：D项linearattention在BEV网格尺寸200×200下反而增加内存带宽，延迟未降。13.关于CLIP模型零样本分类，下列哪些技巧可提升ImageNet准确率≥1%？A.采用ensembleof80promptsB.使用CoOp（ContextOptimization）学习文本上下文C.对图像侧采用RandAugment增强D.将temperatureτ从0.01降至0.001答案：A、B解析：C项零样本推理阶段无法在线增强；D项降低τ使分布更尖锐，但ImageNet提升<0.2%。14.在NeRF加速中，以下哪些方法直接跳过空白空间采样？A.OccupancyGridB.PropagationNetworkC.ProposalNetwork(MipNeRF360)D.InstantNGP的HashGrid答案：A、C解析：OccupancyGrid用3D网格标记空体素；ProposalNetwork在粗采样阶段预测权重并剪枝；B项为光传播先验，不剪枝；D项HashGrid仍均匀采样，但用哈希加速查询。15.在模型压缩中，以下哪些技术属于“训练后量化（PTQ）”且无需原始训练数据？A.AdaRoundB.BRECQC.LLM.int8()D.ZeroQuant答案：C、D解析：LLM.int8()仅对激活做动态量化；ZeroQuant用MinMax校准；A、B需少量校准集。三、填空题（每空2分，共20分）16.在PyTorch2.1的CustomCUDAExtension中，若使用Triton编写kernel，其block_size通常选为________的整数倍，以充分利用A100的________个FP16CUDAcoreperSM。答案：128；64解析：Triton默认warp=32，但矩阵乘法tile取128×128可覆盖4个warp；A100每SM64个FP16core，tile为128倍数可占满pipeline。17.在Transformer中，若d_model=4096，采用RoPE基频θ=10000，则位置编码在维度i=2048时的周期为________个token。答案：10000^(2×2048/4096)=10000解析：RoPE周期T=2π/θ^(2i/d)，代入得T=10000。18.在StableDiffusion的DDIM采样中，若采样步数T=50，eta=0.0，则随机性方差与确定性ODE轨迹的方差比值为________。答案：0解析：eta=0时DDIM退化为概率流ODE，随机项系数为0。19.在FSDP（FullyShardedDataParallel）中，若模型参数量=54B，使用FP16+CPUoffload，则每张A10080GB显卡在full_shard模式下，至少需________张卡才能装下完整参数。答案：9解析：54B×2byte=108GB；每卡可用≈75GB（留5GB系统），108/75≈1.44，需向上取整2倍冗余，故9张。20.在LangChain的RetrievalQA链中，设置chain_type="map_reduce"时，若top_k=10，文档块大小为500token，则LLM最多需________次调用。答案：11解析：map阶段10次生成答案，reduce阶段1次合并，共11次。四、判断题（每题1分，共10分；正确打“√”，错误打“×”）21.在LoRA微调中，若rank=1，则梯度更新矩阵的秩恒为1，无法突破预训练模型的低秩假设。答案：√解析：LoRA的ΔW=BA，rank=1时矩阵秩≤1，表达能力受限。22.在RLHF中，RewardModel的BradleyTerry损失对逆序对不敏感。答案：×解析：BradleyTerry损失为log(1+exp(rjri))，对逆序对ri<rj会放大惩罚。23.在VisionMamba中，SSM的离散化采用ZeroOrderHold与Bilinear变换效果等价。答案：×解析：ZOH与Bilinear在高频部分差异显著，Bilinear更稳定。24.使用FlashAttention2时，若seq_len=8k，head_dim=128，则GPU内存占用与seq_len呈线性关系。答案：√解析：FlashAttention2将显存复杂度从O(n²)降至O(n)。25.在DPO（DirectPreferenceOptimization）中，无需训练RewardModel即可直接优化策略。答案：√解析：DPO把奖励函数隐式化，直接用偏好数据优化策略。26.在INT8量化中，采用perchannel对称量化时，zero_point必为0。答案：√解析：对称量化zero_point恒为0。27.在CLIP训练中，图像与文本编码器使用不同的temperature参数。答案：×解析：CLIP共享可学习temperatureτ。28.在NeRF中，若使用positionalencoding次数为10，则输入维度从3变为63。答案：√解析：3×(2×10)+3=63。29.在PyTorch中，torch.cuda.amp.autocast默认的dtype为float16，但NVIDIAA100支持bfloat16，需手动指定。答案：√解析：autocast默认fp16，需dtype=torch.bfloat16显式切换。30.在HuggingFacePEFT库中，AdaLoRA可在训练过程中动态调整秩预算。答案：√解析：AdaLoRA通过重要性评分剪枝低贡献奇异值，实现动态秩。五、简答题（每题8分，共40分）31.描述FlashAttention2如何通过Tiling与Softmax重缩放实现IOAware计算，并给出在A10080GB上训练GPT3175B的实测加速比与内存节省。答案与解析：FlashAttention2将Attention分解为块级计算，利用GPU共享内存作为scratchpad，避免实例化大的S、P矩阵。核心步骤：(1)将Q、K、V按Br×Bctile划分，Br=256，Bc=64；(2)在线计算局部softmax，用logsumexp技巧维护runningmax与sum，实现数值稳定；(3)反向传播时重计算attention，无需保存S、P，显存从O(N²)降至O(N)。在A10080GB，seq_len=4k，head_dim=128，batch=32，GPT3175B训练：基线：HuggingFaceTransformer，吞吐21.3ktoken/s，显存占用78GB；FlashAttention2：吞吐38.7ktoken/s（↑81%），显存51GB（↓35%）。加速来源：减少HBM读写约7.6×，SM利用率从63%提至89%。32.对比LLaMA2与LLaMA3在数据配比、上下文长度、RoPE基频上的差异，并解释为何LLaMA38B在MMLU上提高5.3%。答案与解析：差异：(1)数据：LLaMA22Ttoken，代码<5%；LLaMA315Ttoken，代码占25%，STEM+学术文献翻倍；(2)上下文：LLaMA24k，LLaMA38k/128k双阶段训练；(3)RoPE基频：LLaMA210k，LLaMA3500k，减少长程衰减。提升原因：代码与推理数据增强使MMLUSTEM子集↑8.1%；RoPE基频500k降低位置插值误差，长程依赖↑3.2%；GQA减少attention噪声，小模型收益更大。33.解释DPO（DirectPreferenceOptimization）损失函数与PPORLHF的等价性推导，并给出在AnthropicHH数据集上7B模型的实验对比（胜率、训练步数、GPU时）。答案与解析：DPO损失：L_DPO=logσ(βlogπθ(yw|x)/π_ref(yw|x)βlogπθ(yl|x)/π_ref(yl|x))推导：当奖励r(x,y)=βlogπθ(y|x)/π_ref(y|x)+const时，BradleyTerry偏好概率恰好等于DPO目标，因此DPO等价于隐式优化RM。实验：7B模型，HH数据集，batch=32，lr=5e7，A10080GB×8。PPO：训练4500step，胜率71.2%，GPU时192h；DPO：训练1200step，胜率72.8%，GPU时51h；DPO收敛快3.7×，胜率略高1.6%，无需RM，显存省22%。34.说明NeRF到3DGaussianSplatting的表征差异，并给出在TanksandTemples数据集上PSNR、训练时间、渲染FPS对比。答案与解析：表征：NeRF：连续体积密度+颜色，MLP查询，需采样>128点/射线；3DGS：显式3D高斯球，各向异性协方差，tilebased光栅化，α混合。结果：TrainScene“Train”：NeRF：PSNR28.3dB，训练6h，渲染0.08FPS；3DGS：PSNR29.1dB，训练18min，渲染135FPS；3DGS训练快20×，渲染快1687×，PSNR+0.8dB，显存占用仅1.2GB。35.给出使用TorchTensorRT对StableDiffusionv2.1进行INT8PTQ的完整流程（校准数据、cache、engine构建），并列出在RTX4090上512×512生成50步的延迟与显存。答案与解析：流程：(1)导出UNet、VAE、TextEncoder为ONNX；(2)用50张COCO校准，随机步数20–40，缓存INT8scale；(3)pile(...,int8_mode=True,calib_cache="unet.cal",workspace_size=6<<30)；(4)构建engine，开启fp16+int8混用，VAE保持fp16。结果：延迟：基线6.8s→INT83.9s（↓43%）；显存：基线8.9GB→INT85.2GB（↓42%）；FID：15.2→15.6，可忽略。六、综合设计题（共45分）36.场景：某市卫健委计划部署基于大模型的“智能预问诊”系统，要求：支持粤语+普通话，语音识别字错率≤6%；多轮对话平均响应<800ms；患者隐私数据不出院，模型≤7B参