2025人工智能笔试题及答案

2025人工智能笔试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.在Transformer架构中，ScaledDotProductAttention计算公式的分母引入√d_k的主要目的是A.加快矩阵乘法速度B.防止softmax输入过大导致梯度消失C.减少参数量D.增强位置编码的表达能力答案：B解析：当d_k较大时点积方差增大，softmax易饱和。除以√d_k可将方差拉回1，缓解梯度消失。2.联邦学习场景下，客户端上传本地模型梯度而非原始数据，主要解决的风险是A.模型过拟合B.通信开销过大C.用户隐私泄露D.参数初始化敏感答案：C解析：梯度通常比原始数据维度低且经加密压缩，降低直接暴露用户隐私的概率。3.在StableDiffusion中，将文本提示映射到潜在空间的网络模块是A.VAEEncoderB.UNetC.CLIPTextEncoderD.DDPMScheduler答案：C解析：CLIPTextEncoder把自然语言编码为条件向量，供UNet在反向扩散过程中做交叉注意力。4.下列关于MixtureofExperts(MoE)的描述，错误的是A.每次推理仅激活部分专家子网络B.专家数量增加必然带来显存线性增长C.采用门控网络实现动态路由D.可用于稀疏激活大模型训练答案：B解析：MoE通过稀疏激活，显存增长远低于线性；仅存储被激活专家的参数。5.在深度强化学习中，使用DoubleDQN的主要动机是A.降低环境采样噪声B.解决Q值过估计C.提高经验回放利用率D.加速策略收敛答案：B解析：DoubleDQN解耦动作选择与评估，减少max操作带来的正向偏差。6.当BERT输入序列长度从512扩展到4096时，若保持原始全注意力，计算复杂度增长倍数为A.8B.16C.64D.128答案：C解析：自注意力计算复杂度O(n²)，长度扩大8倍，计算量扩大8²=64倍。7.在NeRF训练中，对射线采样点进行分层采样（Coarse+Fine）的核心收益是A.减少体渲染噪声B.降低GPU显存占用C.避免空白区域采样浪费D.加速射线求交答案：C解析：coarse网络先估计密度分布，fine网络在可能含物体区域集中采样，提高样本效率。8.下列激活函数中，在x=0处二阶可导的是A.ReLUB.GELUC.SwishD.Mish答案：D解析：Mish=x·tanh(ln(1+e^x))，在0处任意阶可导；ReLU不可导，GELU与Swish一阶导数在0处连续但二阶不可导。9.在ONNXRuntime中开启TensorRT后端时，若出现"NodeoftypeLayerNormisnotsupported"错误，最简修复方案是A.将模型转回PyTorch动态图B.插入LayerNorm插件或替换为支持算子组合C.降低batchsizeD.关闭FP16模式答案：B解析：TensorRT原生不支持部分LayerNorm实现，需插件或拆成Scale+ReduceMean等支持算子。10.在DiffusionModel采样阶段使用DDIM而非DDPM，可实现的特性是A.确定性采样B.降低训练损失C.增加随机性D.提高最大似然答案：A解析：DDIM通过非马尔可夫推断，允许确定性采样，加速生成并减少步数。二、多项选择题（每题3分，共15分，多选少选均不得分）11.以下技术可直接用于缓解LLM推理时显存占用过高A.GradientCheckpointingB.KVCacheQuantizationC.FlashAttentionD.LoRAFinetuning答案：B、C解析：KVCacheQuantization降低缓存精度；FlashAttention通过分块减少峰值显存。GradientCheckpointing用于训练，LoRA用于微调而非推理阶段显存。12.关于自监督学习中的对比学习，说法正确的有A.InfoNCE损失可看作交叉熵的变体B.温度系数τ越小，正样本对梯度越大C.BatchSize增大通常提升性能但计算成本增加D.负样本对数量与BatchSize无关答案：A、B、C解析：τ越小分布越尖锐，正样本梯度放大；负样本对数量正比于BatchSize1。13.在VisionTransformer中，PositionEmbedding采用二维余弦相似度编码的优点包括A.具备平移等变性B.可外推到更大分辨率C.参数共享降低过拟合D.保留相对位置信息答案：B、C、D解析：余弦编码无平移等变性，但可外推且共享参数，保留相对距离。14.下列属于Transformer解码器自回归生成时常见加速策略A.SpeculativeDecodingB.BeamSearchC.KVCacheReuseD.EarlyExit答案：A、C、D解析：BeamSearch为搜索策略非加速；SpeculativeDecoding用小模型提前预测，KVCache复用，EarlyExit提前退出层。15.在联邦学习系统里，拜占庭攻击防御机制包括A.KrumB.TrimmedMeanC.FedAvgD.MultiKrum答案：A、B、D解析：FedAvg为聚合规则，无防御功能；Krum系列与TrimmedMean可过滤恶意更新。三、填空题（每空2分，共20分）16.在PyTorch2.x中，使用______装饰器可将普通Python函数即时编译为图模式，从而调用底层算子融合优化。答案：pile解析：pile借助TorchDynamo与TorchInductor实现图级优化。17.当使用DeepSpeedZeRO3时，优化器状态、梯度与______被分区存储到不同GPU。答案：模型参数解析：ZeRO3将参数、梯度、优化器状态全部切片，实现三维并行。18.将FP32权重离线量化为INT8时，若采用绝对值最大缩放，则缩放因子s的计算公式为______。答案：s=127/max(|W|)解析：INT8范围[127,127]，对称量化取最大绝对值。19.在RLHF阶段，PPO算法中优势函数A_t采用GAE(λ)估计时，λ=0等效于______优势估计。答案：TD(0)解析：GAE当λ=0时仅保留当前TD误差，退化为TD(0)。20.对于StableDiffusionv1.4，潜在空间维度为______，相对于像素空间压缩倍数为______。答案：4,8×8=64解析：VAE下采样8倍，通道数4，故压缩64倍。21.在神经架构搜索NAS中，DARTS将离散搜索松弛为连续后，采用______算法优化混合操作权重。答案：BilevelGradientDescent解析：DARTS交替优化网络权重α与架构参数β，形成双层优化。22.使用FlashAttention时，若block_size=128，d=64，则每个注意力块所需SRAM为______字节（假设FP16）。答案：128×128×2+128×64×2×2=65536解析：QK^T矩阵128×128×2B，V与输出各128×64×2B，共64KB。23.在语音合成模型VITS中，随机时长预测器采用______分布对文本音素时长建模。答案：NormalizingFlow解析：VITS使用基于Flow的随机时长预测器，提升多样性。24.当使用INT8量化部署BERT时，若出现98%的层输出余弦相似度>0.99，但下游F1下降3%，最可能原因是______。答案：离群值通道未单独缩放解析：少量离群通道拉大全层缩放，降低其余通道精度，需按通道量化或混合精度。25.在Mamba架构中，选择性状态空间模型通过______门控机制实现输入依赖的A、B矩阵。答案：Δ（delta）解析：Δ参数由输入投影并经过softplus，动态调整A、B，实现选择性。四、判断题（每题1分，共10分，正确打√，错误打×）26.使用LoRA微调LLM时，推理阶段必须将低秩矩阵与原始权重合并才能不引入额外延迟。答案：√解析：合并后权重为W+BA，推理与原始模型一致，无需额外分支。27.在DDPM中，扩散过程q(x_t|x_0)的转移核是高斯分布且均值依赖于x_0。答案：√解析：q(x_t|x_0)=N(√ᾱ_tx_0,(1ᾱ_t)I)，均值含x_0。28.VisionTransformer的注意力图在浅层通常呈现局部性，在深层呈现全局性。答案：√解析：实验可视化表明浅层头关注邻近patch，深层头整合长程依赖。29.使用TensorRTINT8校准器时，校准数据集越大则量化误差一定越小。答案：×解析：过大校准集可能引入域外样本，导致校准直方图偏移，误差反而上升。30.在PPO中，若clip参数ε=0，则目标函数退化为标准策略梯度。答案：√解析：clip项恒为0，仅保留比值r_tA_t，即REINFORCE优势形式。31.联邦学习中的SecureAggregation协议可防止服务器看到单个用户更新，但无法抵御模型投毒。答案：√解析：SecAgg提供保密性，无法验证更新正确性，需配合鲁棒聚合。32.将ReLU替换为GELU后，Transformer训练速度一定提升。答案：×解析：GELU计算量更大，可能慢；收敛速度视任务与超参而定。33.在NeRF中增加positionalencoding的频率数可提升高频细节，但过多会导致走样。答案：√解析：高频分量过多使网络易过拟合观测视角，出现锯齿。34.使用DeepSpeedZeROOffload时，优化器状态可卸载到CPU内存，从而支持训练万亿参数模型。答案：√解析：ZeROOffload利用CPU+NVMe扩展内存，支持超大模型。35.在扩散模型中，DDIM的采样轨迹是确定性的，因此无法通过随机性评估生成多样性。答案：×解析：DDIM可通过不同初始潜变量或不同步长噪声注入引入随机性，评估多样性。五、简答题（每题8分，共24分）36.描述FlashAttention的核心思想，并说明其如何在GPU内存层次结构中优化自注意力计算。答案：FlashAttention将注意力计算从O(N²)内存复杂度降至O(N)，核心是分块tiling与在线softmax。步骤：1)将Q、K、V按行分块放入SRAM；2)在每个块内计算局部QK^T，立即做softmax得到权重，再乘V得到局部输出；3)使用统计量（最大值、和）在线更新全局softmax，无需存储完整注意力矩阵；4)通过双重循环完成所有块，最终输出与标准注意力数值等价。优化：利用GPUHBM↔SRAM带宽差，减少HBM读写；融合GEMM+softmax算子，提升算术强度；支持任意精度（FP16/BF16）及因果掩码。解析：传统实现需O(N²)显存存放注意力权重，FlashAttention仅保留O(N)输出与统计量，适配A100192KBSRAM，实现24×加速。37.解释LoRA（LowRankAdaptation）为何能降低大模型微调显存，并给出在推理阶段合并权重的数学表达式。答案：LoRA将权重更新ΔW分解为低秩矩阵B∈ℝ^{d×r}、A∈ℝ^{r×k}，r≪min(d,k)。训练时冻结W，仅优化A、B，参数量从dk降至r(d+k)。显存节省：1)优化器状态仅存储A、B，减少(1r/dk)比例；2)梯度回传不需经过W，激活占用不变但参数端显存下降；3)可结合gradientcheckpointing进一步节省。推理合并：W′=W+BA/s，其中s为缩放超参（通常α/r）。合并后计算h=W′x与原始线性层一致，无额外延迟。解析：低秩假设认为微调所需更新位于低维子空间，实验表明r=16即可在GLUE恢复全参数98%性能。38.对比CLIP与BLIP2的图文对齐机制，指出BLIP2引入QFormer的作用及其训练三阶段。答案：CLIP：双塔结构，图像Encoder与文本Encoder分别输出全局向量，对比学习对齐。BLIP2：引入QFormer桥接模态，QFormer由32个可学习Query向量通过交叉注意力抽取视觉特征，输出固定长度表示。作用：1)缓解视觉端与LLM语义差距；2)冻结视觉Encoder与LLM，仅训练轻量QFormer，降低数据需求。三阶段：阶段1：视觉语言表示学习，冻结图像Encoder，训练QFormer与图文对比、匹配、字幕生成损失；阶段2：视觉到语言生成学习，冻结LLM，训练QFormer输出作为LLM软提示，优化生成损失；阶段3：指令微调，使用指令跟随数据集微调QFormer与LLM，提升对话能力。解析：QFormer提取的视觉token仅32个，显著降低LLM输入长度，推理速度提升3×，并在VQA取得SOTA。六、编程与计算题（共31分）39.（10分）给定PyTorch代码片段实现标准注意力，请将其改写为FlashAttention风格伪代码，要求不存储完整注意力矩阵，并给出SRAM峰值内存公式。原代码：```pythonimporttorchdefstandard_attn(Q,K,V):scores=torch.matmul(Q,K.transpose(2,1))/(Q.size(1)0.5)attn=torch.softmax(scores,dim=1)out=torch.matmul(attn,V)returnout```答案：```pythondefflash_attn_tile(Q,K,V,Br=128,Bc=128):N,d=Q.size(2),Q.size(1)Tr,Tc=(N+Br1)//Br,(N+Bc1)//BcO=torch.zeros_like(Q)row_max=torch.full((N,),float('inf'),device=Q.device)row_sum=torch.zeros(N,device=Q.device)forminrange(Tr):q=Q[...,mBr:(m+1)Br,:]o_m=torch.zeros_like(q)max_m=torch.full((Br,),float('inf'),device=Q.device)sum_m=torch.zeros(Br,device=Q.device)forninrange(Tc):k=K[...,nBc:(n+1)Bc,:]v=V[...,nBc:(n+1)Bc,:]s=torch.matmul(q,k.transpose(2,1))(d0.5)max_prev=max_mmax_m=torch.maximum(max_m,s.amax(dim=1))s=smax_m.unsqueeze(1)exp_s=torch.exp(s)sum_m=sum_mtorch.exp(max_prevmax_m)+exp_s.sum(dim=1)o_m=o_mtorch.exp(max_prevmax_m).unsqueeze(1)+torch.matmul(exp_s,v)o_m=o_m/sum_m.unsqueeze(1)O[...,mBr:(m+1)Br,:]=o_mreturnO```SRAM峰值：max(Brd,Bcd+BrBc)×2字节（FP16）。解析：双重循环分块，内层即时softmax，仅保留Br×d输出块与Br×Bc中间矩阵，峰值显存由SRAM容量决定。40.（10分）假设使用INT8perchannel量化线性层，权重W∈ℝ^{out×in}，输入x∈ℝ^{in}，缩放因子s∈ℝ^{out}，零点z∈ℝ^{out}。写出推理时INT8GEMM后反量化及偏置相加的完整公式，并