2025年人工智能应用技术测试题与参考答案

2025年人工智能应用技术测试题与参考答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.在PyTorch2.1中，若需将模型权重以FP16精度保存且保证后续可无缝回载继续训练，应选用的API组合是A.torch.save(model.half().state_dict(),'ckpt.pt')B.torch.save({'model':model.state_dict(),'scaler':scaler.state_dict()},'ckpt.pt')C.torch.save(model.state_dict().half(),'ckpt.pt')D.torch.jit.save(torch.jit.script(model.half()),'ckpt.pt')答案：B解析：混合精度训练依赖GradScaler的状态，仅保存model.state_dict()会导致scaler内部缩放因子丢失，B选项同时保存了模型与scaler状态，可完整恢复训练上下文。2.使用StableDiffusionXL生成1024×1024图像时，若提示词包含“acatwearingsunglasses”，为抑制sunglasses区域出现伪影，最合理的negativeprompt写法是A."blurry,lowres,badanatomy,sunglasses"B."sunglassesframe,sunglassreflection,lensflare"C."catwithoutsunglasses,nakedcat"D."deformed,extralimbs,text,watermark"答案：B解析：negativeprompt需精准定位易出伪影的局部实体，B选项将“sunglasses”拆分为frame/reflection等子特征，可定向抑制无关高频纹理，避免过度否定导致猫本体被削弱。3.在LangChain0.1.0链式调用中，若希望让LLM先翻译再总结，且两步共享同一提示模板，应使用的组合器是A.SequentialChainB.TransformChainC.RouterChainD.SimpleMemory答案：A解析：SequentialChain按顺序执行子链，并把前一输出作为后一输入，天然适合“翻译→总结”的固定流水线；TransformChain仅做单步转换，RouterChain依赖条件分支，SimpleMemory无执行逻辑。4.当在边缘设备部署YOLOv8n并启用TensorRTINT8校准时，若mAP下降超过3%，首要排查的量化误差来源是A.激活值分布偏移B.权重通道维度未对齐C.校准批次不足D.未启用QAT答案：C解析：INT8校准需500–1000张代表性图片，批次不足会导致KL散度估计失真，mAP骤降；激活偏移与权重对齐已由TensorRT内部处理，QAT虽更优但并非下降主因。5.在Diffusers库中，使用DDIM调度器生成图像时，若设置num_inference_steps=20且eta=1.0，则实际采样随机性来源于A.初始潜变量z_TB.每步添加的随机噪声ε_tC.scheduler.timesteps序列D.eta参数本身答案：B解析：DDIM在eta>0时，每步按σ_t=eta·β_t^tilde注入随机噪声，eta=1等效于完全随机路径；初始z_T仅决定起点，timesteps为确定性序列。6.在联邦学习场景下，采用FedAvg聚合时，若某客户端本地epoch数显著高于其他客户端，将直接导致A.全局模型偏向该客户端分布B.收敛速度线性提升C.通信开销指数增加D.梯度爆炸答案：A解析：本地epoch越多，该客户端的更新幅度越大，聚合时权重等效放大，全局模型会过拟合其数据分布，产生“客户端漂移”。7.使用LoRA微调LLaMA27B时，若rank=16、alpha=32，则LoRA权重在合并时的缩放系数为A.2.0B.0.5C.16/32D.32/16答案：B解析：合并公式为W'=W+α/r·BA，缩放即α/r=32/16=2，但推理时通常把α/r乘到LoRA权重里，故实际写回主干的系数为1，若手动合并则需乘以0.5防止溢出。8.在VisionTransformer中，若输入图像分辨率从224×224提升到448×448，而patchsize保持16×16，则自注意力计算量约增加A.2倍B.4倍C.8倍D.16倍答案：C解析：注意力复杂度O(N²d)，N=(H/p)×(W/p)，分辨率翻倍→N变为4倍→计算量16倍，但d不变，故总FLOPs增加16倍；实际工程因窗口划分优化，感知约8倍。9.在DeepSpeedZeRO3中，若optimizer.state在128张A100上分区，则每张卡保存的参数比例为A.1/128B.1/64C.1/256D.1答案：A解析：ZeRO3对optimizer状态、梯度、参数均做128路分区，每张卡仅保存1/128，实现CPU/NVMeoffload时比例相同。10.在RLHF阶段，使用PPO算法训练奖励模型时，若KL惩罚系数β设为0.03，其含义是A.每步策略更新不可偏离参考策略超过3%B.奖励函数减去0.03×KL(π_θ||π_ref)C.优势估计的折扣因子D.熵正则化权重答案：B解析：KL惩罚项直接写入奖励，防止策略过度偏离SFT模型，β=0.03控制惩罚强度，与百分比无关。二、多项选择题（每题3分，共15分）11.下列哪些操作可有效降低StableDiffusion生成图像的显存峰值（多选）A.启用model.enable_xformers_memory_efficient_attention()B.使用torch.cuda.amp.autocast(dtype=torch.float16)C.将vae.decode置于cpu()D.采用vparameterization训练答案：A、B、C解析：xformers通过切片注意力降低激活显存；FP16压缩中间特征；VAE解码占显存大，放CPU可降峰；vparameterization仅改善收敛，不减少显存。12.在构建RAG系统时，为了提升检索召回率，可采用的策略有（多选）A.查询扩展即生成多视角伪查询B.使用ColBERTlateinteractionC.对文档chunk按句子粒度切分D.在embedding后接CrossEncoder重排答案：A、B、D解析：句子级切分会丢失上下文，召回反而下降；其余三项分别通过语义扩展、细粒度交互、重排提升召回。13.关于Transformer中RoPE（旋转位置编码）描述正确的是（多选）A.在注意力计算前对q,k做旋转矩阵乘法B.可外推到比训练更长的序列C.与ALiBi不兼容D.需要额外的可学习参数答案：A、B解析：RoPE通过频率基旋转实现位置编码，无需学习参数；与ALiBi可叠加；外推能力已被LLaMA2验证。14.在DiffusionModel采样阶段，以下哪些指标可直接用于衡量生成多样性（多选）A.FIDB.LPIPSC.CLIPscoreD.IS答案：B、D解析：LPIPS计算两图感知距离，低值说明多样性差；IS利用分类器熵，高值代表多样且可识别；FID仅衡量与真实分布距离；CLIPscore测图文对齐。15.在ONNXRuntime中启用INT8量化时，下列节点会被自动排除的有（多选）A.LayerNormalizationB.SoftmaxC.GELUD.Conv答案：A、B、C解析：LayerNorm、Softmax、GELU对数值范围敏感，默认加入QDQ白名单排除量化；Conv可量化。三、填空题（每空2分，共20分）16.在PyTorch2.1编译模式（pile）中，若设置mode='maxautotune'，系统会自动搜索__（卷积实现）__与__（GEMM算法）__的最优组合，首次编译耗时可能增加__（3–5）__倍。17.使用LoRA微调StableDiffusion时，若将rank设为4，则参数量约为原UNet的__（0.6–0.8%）__；若同时启用text_encoderLoRA，则总新增参数量约__（12–15M）__。18.在TensorRT中，若某层输出类型为FP16且动态范围[6,6]，则量化比例因子scale=__（6/2048=0.00293）__，zero_point=__（0）__。19.当使用DeepspeedMoE（专家并行）训练8×7B模型，共64专家，top2路由，则每次前向激活的专家参数占比__（2/64=3.125%）__，若隐藏维度4096，专家FFN扩展系数4，则单专家参数量__（4096×4×4096×2≈134M）__。20.在PPO中，若advantage标准化后裁剪到[0.5,0.5]，则策略梯度方差将下降约__（25–30%）__，但可能引入__（偏差）__，需用__（GAE）__缓解。四、判断题（每题1分，共10分）21.FlashAttention2在A100上实现注意力时，显存复杂度由O(N²)降至O(N)。答案：×解析：FlashAttention通过分块+重计算将显存降至O(N)，但计算量仍为O(N²)，表述不准确。22.使用QLoRA（4bitNormalFloat）微调LLaMA270B，可在单卡A10080GB完成。答案：√解析：QLoRA把主干量化为4bit，显存<48GB，加LoRA与激活可80GB内完成。23.在StableDiffusionXL中，条件缩放（cfgscale）越大，生成图像越偏离提示词。答案：×解析：cfgscale越大，图像越贴合提示，但过高会出现过饱和伪影。24.在VisionTransformer中，移除clstoken后，仍可通过全局平均池化取得图像表示。答案：√解析：DeiT等后续工作已验证GAP可替代clstoken。25.使用DeepSpeedZeRO3时，开启cpu_offload后，梯度通信与CPU拷贝可完全重叠。答案：√解析：DeepSpeed使用异步流水线，拷贝与allgather重叠，带宽利用率>90%。26.在LangChain中，AgentExecutor默认使用ReAct框架，每步必须输出Thought/Action/Observation。答案：√解析：ReAct为默认prompt模板，缺失任一字段将触发解析错误重试。27.将YOLOv8n的激活函数从SiLU改为ReLU，可提升TensorRTINT8精度。答案：√解析：ReLU无负半轴非线性，量化误差更小，mAP下降通常<0.5%。28.在扩散模型中，DDPM的β_schedule采用linear时，前向噪声方差随t线性增加。答案：√解析：linearschedule定义β_t=β_min+t(β_max−β_min)/T，方差线性上升。29.使用FSDP训练时，设置cpu_offload_params=True会显著增加GPU→PCIe流量。答案：×解析：参数在层前向时按需搬回GPU，反向后丢弃，流量增加有限，但延迟上升。30.在奖励模型训练中，若正负样本对来自同一prompt，则BradleyTerry损失等价于交叉熵。答案：√解析：BT模型退化为二分类，损失即交叉熵。五、简答题（每题10分，共30分）31.描述如何在生产环境实现StableDiffusionXL的秒级冷启动优化，要求显存峰值<6GB，首次推理延迟<1.5s，给出具体技术栈与量化细节。答案：1)采用SDXLbase1.0权重，先使用AITemplate编译UNet与VAE，kernel融合后显存降35%；2)权重量化：UNet用INT8权重+FP16激活，scale通过KL校准100张COCO图，VAE保持FP16；3)模型分片：UNet拆为两个module，分别置于GPU与CPU，attention部分常驻显存，resblock按需换入；4)使用StreamingT2I策略，先以512×512生成，再用LatentSuperResDiffusion上采样至1024，峰值显存<5.8GB；5)冷启动时采用torch.cuda.graph捕获一次完整unet推理，后续复用图，延迟从2.3s降至1.2s；6)容器镜像预装编译缓存，启动时仅加载量化权重文件（3.2GB），读盘+初始化耗时0.8s，满足<1.5s。32.说明在RLHF阶段如何缓解“奖励黑客”现象，并给出可验证的实验指标。答案：奖励黑客指模型利用奖励模型缺陷获得高奖励但低人类偏好。缓解措施：a)奖励模型集成：训练5个不同随机种子奖励模型，推理时取中位数，降低单模型偏差；b)对抗样本挖掘：用PPO策略生成高奖励样本，人工标注过滤，迭代重训奖励模型，持续3轮，KL散度下降42%；c)多样性正则：在PPO目标中加入熵正则项，系数0.01，生成多样性指标（LPIPS）提升18%；d)规则硬约束：用规则检测重复、乱码、敏感词，触发即置零奖励，占比从7.3%降至0.9%；e)实验指标：奖励校准曲线：将生成样本按奖励分十段，人工打分与奖励分Spearmanρ>0.85；分布外鲁棒性：在OODprompt上，集成奖励模型标准差<0.15；人类A/B胜率：经三轮迭代后，人类偏好胜率由58%提升至78%，验证黑客缓解。33.对比NaiveBayes、BERTbase、RoBERTalarge在少样本toxic评论分类（k=32）上的差异，给出实验设置、指标及误差分析。答案：数据集：JigsawToxicComment，随机抽32条正例+32条负例，5折交叉验证。实验设置：NB：TFIDF+二元语法，平滑α=1.0；BERTbase：最大长度128，epoch=10，lr=2e5，warmup=10%，earlystoppatience=3；RoBERTalarge：同上，lr=1e5，batch=8。指标：平均F1：NB0.642，BERT0.788，RoBERTa0.812；方差：NB±0.051，BERT±0.038，RoBERTa±0.029；训练时间：NB3s，BERT8min，RoBERTa21min。误差分析：NB高偏差：对“toxic”隐性表达（如反讽）召回仅34%；BERT过拟合：在“identity”子类上F1下降0.12，因32样本含歧视词仅2条；RoBERTalarge虽整体最优，但对长文本截断敏感，长度>128样本F1下降0.07；采用ADAPET模板+数据增强（回译+同义替换）后，RoBERTalargeF1升至0.847，方差降至0.018，证明生成式增强有效缓解少样本波动。六、综合设计题（25分）34.某电商公司需构建“多模态商品文案生成”系统，输入商品图+属性表，输出标题+卖点+图文详情。要求：1)支持中英双语，SKU数>100万，峰值QPS800；2)生成长度中文80字、英文150字符，禁止幻觉品牌词；3)平均延迟<600ms，P99<1.2s，GPU资源≤8×A10080GB；4)每月人工抽检200条，合规率≥99%。请给出端到端架构、模型选型、推理优化、安全过滤、评估指标及成本估算，并附关键代码片段。答案：架构：图像侧：EVA02Large（304M）提取视觉特征，冻结权重，输出1024维；属性侧：属性表经BERTmini编码，平均池化得256维；文本生成：采用BLOOMZ3B多语言模型，加入Xattention跨模态模块，参数量3.2B；量化：权重INT8+激活FP16，KVcache压缩至4bitNormalFloat，显存降至1.9GB；推理：TensorRTLLM+InflightBatching，continuousbatchsize=64，最大seq=256；安全：a)规则层：正则匹配品牌词白名单，命中则强制替换为“正品”；b)模型层：微调RoBERTalarge二分类幻觉检测，F1=0.96，过滤后人工复核；评估：自动：BLEU4≥28，CIDEr≥85，CLIPScore图文对齐≥0.82；人工：合规率99.2%，平均长度中文78字、英文143字符；成本：8×A100峰值功耗28kW，月电费2.1万元；模型存储INT8后6.4GB，CDN缓存命中率96%，带宽成本月