2025年高级人工智能训练师核心备考试题库及答案

2025年高级人工智能训练师核心备考试题库及答案一、单选题（每题1分，共30分）1.在Transformer架构中，用于防止未来信息泄露的核心机制是A.层归一化B.位置编码C.自注意力掩码D.残差连接答案：C解析：自注意力掩码（LookaheadMask）在解码器训练阶段将当前位置之后的token置为−∞，softmax后概率为0，确保预测仅依赖已知历史信息。2.当使用Adam优化器时，若梯度长时间接近零，最可能触发的机制是A.L2权重衰减B.梯度裁剪C.偏置修正D.二阶动量累积导致学习率动态下降答案：D解析：Adam维护梯度二阶动量v_t，若梯度持续小，v_t→0，有效学习率≈α/√(v_t+ε)会急剧降低，造成“学习率消失”。3.在联邦学习场景下，为抵御模型投毒攻击，下列聚合策略对异常梯度最鲁棒的是A.FedAvgB.KrumC.FedProxD.FedSGD答案：B解析：Krum选择与其他梯度“距离”最近的梯度作为全局更新，对拜占庭容错有理论保证，可抑制投毒梯度。4.将FP32模型离线量化到INT8时，若校准集分布与真实运行分布差异大，最可能出现的误差是A.溢出误差B.舍入误差C.量化噪声D.偏移误差答案：C解析：分布漂移导致量化尺度（scale）与零点（zeropoint）估计不准，INT8离散化后引入额外噪声，表现为精度骤降。5.在DiffusionModel训练阶段，网络通常拟合的是A.原始图像B.噪声图像C.噪声分量ε_θ(x_t,t)D.均值μ_θ(x_t,t)答案：C解析：DDPM框架令网络直接预测添加到x_t上的高斯噪声ε，训练目标为MSE(ε_θ(x_t,t),ε)，简化学习难度。6.当使用DeepSpeedZeRO3时，下列哪部分参数被切分到所有GPUA.优化器状态B.梯度C.模型参数D.激活值答案：C解析：ZeRO3将模型参数、梯度、优化器状态全部切片，每张GPU仅保存1/N，实现万亿参数训练。7.在强化学习PPO算法中，clip参数ε通常取0.2，若将其调到0.5，最可能的结果是A.策略更新更保守B.策略更新更激进C.价值网络收敛加速D.熵奖励增大答案：B解析：ε扩大，剪切区间变宽，允许概率比r_t远离1，策略可大步更新，但可能引发不稳定。8.使用混合精度训练时，LossScaling的主要目的是A.减少显存占用B.避免梯度下溢C.加速通信D.提高数值精度答案：B解析：FP16梯度容易下溢到0，LossScaling将损失乘系数S，反向梯度同步放大，维护可表示范围。9.在VisionTransformer中，若将patchsize从16×16改为32×32，模型参数量变化为A.线性减少一半B.平方减少至1/4C.几乎不变D.线性增加一倍答案：C解析：参数量集中在Transformer层，patch大小仅影响embedding层矩阵维度，从(768×768)变为(768×1536)，占比极小，总体几乎不变。10.当使用知识蒸馏，教师模型输出为软标签，温度参数T→∞时，软标签分布趋近A.均匀分布B.独热分布C.高斯分布D.伯努利分布答案：A解析：T→∞，logits差异被极度压缩，softmax输出各分量趋1/K，形成均匀分布。11.在AutoMLNAS中，基于强化学习的控制器采用REINFORCE梯度，若基线baseline降低，则A.策略梯度方差减小B.策略梯度方差增大C.探索熵增加D.学习率自动放大答案：A解析：降低baseline可减小梯度估计方差，加速收敛，但过低会引入偏差。12.当使用GroupNorm替代BatchNorm时，对batchsize的敏感性A.升高B.降低C.不变D.先升后降答案：B解析：GroupNorm计算沿通道分组，与batch维无关，故对小batch更鲁棒。13.在BERT预训练中，NextSentencePrediction任务被移除后，对下游任务影响最小的是A.文本分类B.命名实体识别C.问答匹配D.语义相似度答案：B解析：NER主要依赖token级表示，句子间关系影响最小；问答与相似度任务直接依赖句间交互。14.当使用EarlyStopping时，若patience=5且监控指标为验证损失，则训练将在A.连续5轮验证损失不下降时停止B.任意5轮验证损失上升时停止C.连续5轮训练损失不下降时停止D.训练损失连续5轮上升时停止答案：A解析：EarlyStopping以验证集为准，patience定义容忍轮数，连续不下降即触发。15.在MoE（MixtureofExperts）模型中，若topk=2，则每次推理激活的参数占比约为A.1/2B.k/NC.k×单专家参数量/总参数量D.与门控网络大小成正比答案：C解析：激活参数=2个专家参数+门控，若专家均分，则占比≈2/N，N为专家总数。16.当使用梯度累积模拟batchsize=2048时，若GPU显存仅支持batch=32，则累积步数应为A.32B.64C.128D.64答案：B解析：2048/32=64步，每步梯度累加，更新一次权重。17.在TorchScript编译中，导致graphbreak的常见原因是A.使用torch.matmulB.使用PythonifonTensorC.使用nn.Conv2dD.使用torch.relu答案：B解析：TorchScript无法追踪依赖Tensor值的Python控制流，需改用torch.jit.script装饰器或符号条件。18.当使用A100的TF32精度训练时，相比FP32，矩阵乘峰值算力提升约A.2倍B.4倍C.8倍D.16倍答案：C解析：A100TF32利用TensorCore，理论峰值312TFLOPS，FP32仅19.5TFLOPS，提升约16倍，但选项最大为8倍，取最接近实测均值。19.在模型压缩技术中，可将权重稀疏度提升至90%而精度无损的方法通常是A.随机剪枝B.幅度剪枝+迭代重训练C.量化感知训练D.低秩分解答案：B解析：幅度剪枝后重训练可恢复精度，迭代多次可达极高稀疏度。20.当使用Horovod进行多机训练时，若出现梯度停滞，最可能未正确配置的是A.NCCL_P2P_DISABLEB.HOROVOD_FUSION_THRESHOLDC.OMP_NUM_THREADSD.CUDA_VISIBLE_DEVICES答案：A解析：NCCL_P2P_DISABLE=1会禁用GPU间P2P，跨机通信回退到PCIe+TCP，带宽骤降导致梯度同步极慢。21.在StableDiffusion中，用于降低采样步数的核心技术是A.DDIM采样B.EMA权重平均C.VAE正则化D.Crossattention答案：A解析：DDIM通过非马尔可夫链采样，可在10–20步内生成高质量图像。22.当使用FlashAttention时，内存复杂度从O(n²)降至A.O(nlogn)B.O(n)C.O(√n)D.O(1)答案：B解析：FlashAttention通过分块计算，将注意力矩阵物化取消，内存仅与序列长度n线性相关。23.在多任务学习中，若任务梯度冲突严重，采用GradNorm的主要目标是A.平衡任务权重B.归一化梯度幅值C.自动调整损失系数D.投影梯度至共享子空间答案：C解析：GradNorm通过约束各任务梯度范数相对比例，动态调整损失权重，缓解任务竞争。24.当使用RandAugment时，若Magnitude=10，则数据增强强度A.最大B.最小C.随机D.与N无关答案：A解析：Magnitude∈[0,10]，10对应最强变换幅度。25.在模型服务阶段，使用TensorRTINT8校准出现精度掉点，优先尝试的补救手段是A.提高校准batchsizeB.降低学习率C.使用QATD.开启AMP答案：C解析：量化感知训练（QAT）在训练阶段模拟INT8，能显著恢复精度。26.当使用DeepspeedMoE训练时，若专家并行度=2，数据并行度=4，则总GPU数至少为A.4B.6C.8D.2答案：C解析：专家并行与数据并行正交，2×4=8。27.在自监督学习SimSiam中，防止崩溃的关键组件是A.动量编码器B.停止梯度C.负样本队列D.预测MLP答案：B解析：停止梯度切断对称分支的梯度回传，避免模型退化为常数输出。28.当使用ONNXRuntimeWeb部署模型时，首选的执行提供者是A.CUDAB.TensorRTC.WASMD.DML答案：C解析：浏览器环境仅支持WebAssembly后端，即WASM。29.在GPT3训练中，采用SPMD（SingleProgramMultipleData）模式，主要解决A.显存碎片B.计算图调度C.大规模数据并行D.动态shape答案：C解析：SPMD将同一程序分发到不同数据分片，实现千亿参数数据并行。30.当使用LearningRateWarmup时，若warmup步数设置过大，可能导致A.收敛速度变慢B.梯度爆炸C.过拟合D.学习率周期性震荡答案：A解析：warmup阶段学习率线性增加，过大则长时间处于低学习率，拖慢收敛。二、多选题（每题2分，共20分）31.下列哪些技术可有效缓解Transformer长序列显存占用A.GradientCheckpointingB.FlashAttentionC.ALiBi位置编码D.SparseAttention答案：A,B,D解析：ALiBi不改变内存复杂度，仅改善外推；其余均降低显存。32.关于混合专家模型MoE，正确的有A.专家路由可学习B.负载均衡损失用于防止专家塌陷C.专家数量增加会线性增加激活参数量D.专家可部署在不同GPU答案：A,B,D解析：激活参数仅与topk相关，与专家总数无关。33.以下属于PosttrainingQuantization方法的是A.DynamicQuantizationB.StaticQuantizationC.QATD.AdaRound答案：A,B,D解析：QAT属于训练中量化。34.在PPO中，下列哪些超参数增大将提升策略探索性A.clipratioεB.熵系数c2C.价值损失系数c1D.折扣因子γ答案：A,B解析：熵系数直接奖励探索；clip放宽限制允许更大偏离。35.当使用DeepSpeedZeROOffload时，可被卸载到CPU的资源包括A.优化器状态B.梯度C.模型参数D.激活值答案：A,B,C解析：激活值卸载需额外框架，ZeROOffload默认不支持。36.以下哪些操作可能导致TorchScript追踪失败A.使用字典Tensor索引B.使用列表推导C.使用torch.jit.annotateD.使用for循环迭代Tensor长度答案：A,B,D解析：C为显式类型注解，不会导致失败。37.在DiffusionModel采样阶段，可加速的技术有A.DDIMB.DPMSolverC.ProgressiveDistillationD.EMA答案：A,B,C解析：EMA仅平滑权重，不减少步数。38.关于GroupNorm，正确的有A.对小batch稳定B.可替换LayerNormC.需要学习affine参数D.与batchsize无关答案：A,B,C,D解析：GroupNorm完全独立于batch维。39.在联邦学习安全聚合中，可实现隐私保证的技术有A.SecureMultipartyComputationB.HomomorphicEncryptionC.DifferentialPrivacyD.GradientCompression答案：A,B,C解析：压缩仅减少通信，不提供隐私保证。40.当使用RandAugment时，需手动设定的超参数有A.N（变换次数）B.M（幅度）C.概率pD.具体策略组合答案：A,B解析：RandAugment无需搜索策略，仅N、M。三、判断题（每题1分，共10分）41.使用LayerwiseLearningRateDecay时，越靠近输入层，学习率应越大。答案：错误解析：靠近输入层通常使用更小学习率，避免破坏低级特征。42.FlashAttention支持任意attentionmask形状。答案：错误解析：当前实现要求mask为因果或块稀疏，任意mask需额外分支。43.在MoE中，若所有专家被路由到同一GPU，则专家并行度为1。答案：正确解析：专家并行度指专家分片数，全在同一GPU则为1。44.INT8量化后，模型推理延迟一定低于FP16。答案：错误解析：若硬件无INT8单元，需模拟，延迟反而增加。45.使用GradClip时，clipnorm越大，更新越保守。答案：错误解析：clipnorm越大，梯度越不易被裁剪，更新更激进。46.EMA权重平均可提升模型鲁棒性，但会增加显存占用。答案：正确解析：需额外保存影子参数，显存翻倍。47.在SimCLR中，负样本数量增加会提升性能，但计算复杂度线性增长。答案：正确解析：负样本越多，对比学习越充分，计算随batch线性增加。48.使用TorchScript后，模型必须重新训练。答案：错误解析：TorchScript仅为转换格式，无需重训。49.在StableDiffusion中，VAE解码器也可量化为INT8。答案：正确解析：VAE计算量大，INT8可加速，但需QAT保持画质。50.当使用Deepspeed流水线并行时，bubble比率与microbatch数量成反比。答案：正确解析：microbatch越多，空闲时间占比越小。四、填空题（每题2分，共20分）51.在Transformer中，若隐藏维度d_model=1024，前馈维度常见设置d_ff=________。答案：4096解析：通常d_ff=4×d_model。52.若学习率调度为cosinedecay，初始lr=1e3，总步数T_max=1000，则第500步学习率为________。答案：5e4解析：cosine曲线在T_max/2处降至一半。53.使用AdamW时，权重衰减系数λ=0.01，则参数更新公式中衰减项为________。答案：−ηλθ_t解析：AdamW将权重衰减从梯度中解耦，直接衰减参数。54.在DDPM中，扩散过程方差schedule常采用________schedule。答案：linear解析：原始DDPM使用线性β_t。55.若模型参数量1.2B，使用FP16+ZeRO2，则优化器状态显存约为________GB。答案：4.8解析：FP16参数2GB，Adam状态2倍FP32=8GB，ZeRO2分片后每GPU8/2=4GB，参数2/2=1GB，总计约4.8GB含碎片。56.当使用RandAugment，N=2，M=9，则每次随机选择________种变换。答案：2解析：N即选择次数。57.在TorchScript中，将模型转为静态图的核心API为torch.jit.________。答案：trace或script解析：trace用于无控制流，script支持复杂逻辑。58.若校准集大小为512，使用entropy校准法，输出为________维直方图。答案：2048解析：TensorRT默认bin=2048。59.在GPT3175B模型中，注意力头数h=________。答案：96解析：公开配置hidden=12288，head_dim=128，h=12288/128=96。60.使用混合专家MoE，topk=2，专家数E=64，则每次token激活专家比例为________%。答案：3.125解析：2/64=3.125%。五、简答题（每题10分，共30分）61.描述FlashAttention的分块计算流程，并说明其如何降低内存复杂度。答案：FlashAttention将注意力矩阵按块（tile）划分，利用GPU共享内存，在计算QK^T时不再物化完整的n×n矩阵，而是分块计算softmax的归一化因子，采用onlinesoftmax技巧，逐块更新输出。由于无需存储完整注意力图，内存从O(n²)降至O(n)，同时利用TensorCore保持算力，实现2×速度提升与显存减半。62.解释在联邦学习中，如何通过LocalSGD与DifferentialPrivacy协同保护用户隐私，并给出噪声注入公式。答案：LocalSGD让客户端多步本地更新后再聚合，减少通信泄露频率；每轮上传梯度时，对梯度clip到范数C，然后添加高斯噪声：g̃=g/max(1,‖g‖₂/C)+𝒩(0,σ²C²I)，其中σ≥√(2ln(1.25/δ))/ε，满足(ε,δ)DP。聚合服务器对噪声梯度求平均，由于噪声均值为0，