2025年人工智能职测题库及答案(可下载)

2025年人工智能职测题库及答案(可下载)一、单项选择题（每题1分，共30分。每题只有一个正确答案，错选、多选、未选均不得分）1.在PyTorch2.1中，若模型已编译为pile()，下列哪种操作最可能触发“GraphBreak”并回退到Eager模式？A.使用torch.sin(x)B.使用torch.jit.script装饰的函数C.在forward里调用list.append并读取长度D.使用torch.nn.functional.relu答案：C解析：GraphBreak常由无法静态追踪的动态控制流或副作用引起。list.append属于带副作用的Python原生操作，TorchDynamo无法捕获其语义，故触发回退。2.某ViT模型在ImageNet1k上Top1准确率达到84.2%，现用KnowledgeDistillation将其压缩为MobileViT，若采用Minilm风格的自注意力蒸馏，损失函数应主要对齐下列哪一项？A.最后一层MLP输出B.各层自注意力矩阵的KL散度C.嵌入层L2范数D.分类头softmax输出答案：B解析：MiniLM提出“自注意力蒸馏”，核心是让Student的MultiHeadAttention分布逼近Teacher，用KL散度衡量分布差异，与最终logits无关。3.在StableDiffusionv21的UNet中，CrossAttention层用于融合文本向量，其Q、K、V来源依次为：A.Q来自图像特征，K、V来自文本B.Q来自文本，K、V来自图像C.Q、K、V均来自图像D.Q、K、V均来自文本答案：A解析：CrossAttention公式Attention(Q,K,V)=softmax(QK^T/√d)V，其中Q为UNet中间特征，K、V为文本编码器输出，实现“图像查文本”。4.联邦学习场景下，若采用FedProx算法，参数μ>0的作用是：A.加快客户端学习率B.限制本地更新与全局模型的偏离C.增加模型稀疏性D.降低通信频率答案：B解析：FedProx在本地目标加入近端项μ/2·‖ww^t‖²，惩罚偏离全局模型w^t，缓解NonIID导致的漂移。5.在RLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback）中，奖励模型通常使用哪种损失？A.MSEB.CrossEntropyC.PairwiseRankingLossD.FocalLoss答案：C解析：奖励模型输出标量分数，训练数据为“偏好对”，采用BradleyTerry模型下的PairwiseRankingLoss：logσ(r_wr_l)。6.使用DeepSpeedZeRO3训练百亿参数模型时，下列哪项内存占用被彻底消除？A.优化器状态B.梯度C.模型参数D.激活值答案：C解析：ZeRO3将参数、梯度、优化器状态全分片到各GPU，每张卡仅保存1/N，因此单卡不再完整存储模型参数。7.在ONNXRuntime中开启IOBinding的主要目的是：A.减少图优化时间B.避免Host与Device间内存拷贝C.自动混合精度D.动态shape推理答案：B解析：IOBinding允许直接将GPU张量绑定到输入输出节点，省去CPU←→GPU拷贝，降低延迟。8.若将BERTbase的激活函数从GELU替换为ReLU，模型参数量会：A.增加约12%B.减少约0%C.减少约4%D.增加约4%答案：B解析：激活函数无参数，仅改变计算方式，参数量不变。9.在DALL·E3的级联扩散架构中，从64×64→256×256的超分模型采用哪种噪声调度？A.LinearB.CosineC.DDIMD.RectifiedFlow答案：B解析：OpenAI技术博客指出，超分阶段使用CosineSchedule可抑制高分辨率下细节过平滑。10.当使用FlashAttention2时，下列矩阵维度组合中，GPU利用率最高的是：A.(seq=512,head_dim=32)B.(seq=2048,head_dim=128)C.(seq=8192,head_dim=64)D.(seq=4096,head_dim=256)答案：D解析：FlashAttention2通过减少HBM读写提升吞吐，head_dim=256使算术强度翻倍，seq=4096保证足够并行度，综合利用率最佳。11.在Mojo语言中，与PythonGIL最相似的概念是：A.所有权系统B.全局解释器锁C.无锁并发队列D.MLIR线程池答案：C解析：Mojo基于MLIR实现无GIL的并发，采用lockfree队列管理任务，彻底避免GIL瓶颈。12.若将LLaMA270B量化为INT4GPTQ，group_size=128，则显存占用约为：A.35GBB.70GBC.140GBD.10GB答案：A解析：70B参数×0.5byte=35GB，GPTQ仅权重量化，激活仍为FP16，故权重占主要部分。13.在扩散模型采样中，DPMSolver++相较于DDIM，主要改进是：A.引入随机微分方程B.采用高阶ODE求解器C.使用ClassifierFreeGuidanceD.增加噪声调度答案：B解析：DPMSolver++将扩散ODE离散为二阶Heun格式，步数减少10×仍保持质量。14.当使用LoRA微调StableDiffusion时，若rank=64，注入层为CrossAttention的Q、V，则新增参数量约为：A.37MB.78MC.156MD.0.5M答案：A解析：SD1.5有32个CrossAttn（16个Up+8个Mid+8个Down），每个Q、V矩阵维度=4096×320，LoRA参数量=2×层数×rank×(in+out)=2×32×64×(320+4096)≈37M。15.在RL的PPO算法中，若clip_ratio=0.2，则下列哪项比值会触发clipping？A.0.9B.1.1C.1.3D.0.95答案：C解析：PPO裁剪区间[1ε,1+ε]=[0.8,1.2]，1.3>1.2，故被clip。16.使用JAX进行数据并行时，pmap默认采用哪种通信拓扑？A.AllReduceRingB.TreeC.HalvingDoublingD.HierarchicalAllReduce答案：A解析：pmap底层调用NCCLRingAllReduce，适合NVLink拓扑。17.在LangChain中，RetrievalQA链使用Chroma向量库时，默认相似度度量是：A.内积B.L2C.余弦D.Jaccard答案：C解析：Chroma默认embedding模型输出L2归一化向量，故用余弦距离。18.若将VisionTransformer的PatchSize从16改为8，则FLOPs约增加：A.2×B.4×C.8×D.16×答案：B解析：Patch数与边长成平方关系，(224/8)²/(224/16)²=4，SelfAttention复杂度O(N²d)，故FLOPs≈4×。19.在AutoGPTQ量化时，若act_order=True，则：A.激活按通道重排序，降低量化误差B.权重按行重排序C.使用对称量化D.关闭Group量化答案：A解析：act_order即DescribedOrder，按激活幅值降序重排通道，再按组量化，提升信噪比。20.在Mamba架构中，SSM状态维度D=16，序列长度L=4096，批大小B=32，则单卡显存中状态变量占用约为：A.2MBB.8MBC.32MBD.128MB答案：B解析：状态变量shape=(B,L,D)=32×4096×16×4byte≈8MB。21.当使用KaggleTPUv38训练模型时，每颗TPU核心可用的HBM带宽约为：A.600GB/sB.900GB/sC.1200GB/sD.2400GB/s答案：B解析：TPUv3单核HBM=900GB/s，通过ICI互联形成Pod。22.在HuggingFacePEFT库中，AdaLoRA相比LoRA新增的关键机制是：A.动态rank分配B.量化感知训练C.梯度检查点D.知识蒸馏答案：A解析：AdaLoRA根据重要性分数动态调整各层rank，节省30%参数。23.若将Whisperlargev3的编码器层数从32减至16，其余不变，则WER在CommonVoicezhCN上约：A.下降5%B.上升15%C.上升2%D.下降0%答案：B解析：Whisperlargev3参数量主要集中于编码器，层数减半导致容量骤降，非英语低资源场景WER劣化明显。24.在扩散模型训练中，若使用vparameterization，网络直接预测的是：A.噪声εB.原始图像x₀C.速度v=αₜεσₜxD.均值μ答案：C解析：vparam将目标设为v=αₜεσₜx，使训练动态更稳定，采样步数可减少。25.当使用DeepSpeed的PipelineParallelism，gpus=8，parts=[2,2,2,2]，则BubbleTime占比约为：A.12.5%B.25%C.50%D.0%答案：B解析：Bubble=(P1)/(P+S1)，S=micro_batch=8，P=4stages，Bubble=3/11≈25%。26.在LangGraph中，添加“Memory”模块后，对话状态默认持久化到：A.本地SQLiteB.RedisStreamC.KafkaTopicD.内存字典答案：A解析：LangGraph默认使用SQLite保存线程级记忆，支持离线复盘。27.若将RMSNorm替换为LayerNorm，Transformer训练速度约：A.下降3%B.提升5%C.不变D.提升15%答案：A解析：RMSNorm省去均值计算，fusedkernel更快，换回LayerNorm需额外reduce，下降约3%。28.在GPT4Turbo的API中，若max_tokens=4096，inputtokens=8000，则实际计费tokens为：A.8000B.12096C.4096D.8000+4096答案：D解析：OpenAI按输入+输出总和计费，与是否流式无关。29.使用ColossalAI的Gemini加速器时，autoplacement策略依据的代价模型主要考虑：A.张量尺寸与PCIe带宽B.算子类型与GPUUtilizationC.内存碎片与通信延迟D.能耗与温度答案：C解析：Gemini运行时基于内存碎片+通信延迟做动态placement，降低CPUGPU换入换出。30.在StableVideoDiffusion中，motionbucketid的作用是：A.控制镜头运动强度B.调节帧率C.设置关键帧间隔D.选择VAE编码器答案：A解析：SVD通过motionbucketid嵌入运动先验，值越大镜头运动越剧烈。二、多项选择题（每题2分，共20分。每题有两个或两个以上正确答案，多选、少选、错选均不得分）31.下列哪些技术可有效降低Transformer解码延迟？A.SpeculativeDecodingB.KVCache压缩C.使用ALiBi位置编码D.增加head_dim答案：A、B解析：SpeculativeDecoding用小型draft模型并行预测，KVCache压缩减少内存读写；ALiBi仅改善外推，head_dim增加反而增延迟。32.在LLM推理框架vLLM中，PagedAttention的优势包括：A.非连续内存分配B.支持动态批大小C.消除内存碎片D.降低首次token延迟答案：A、B、C解析：PagedAttention将KVCache分块，类似OS页表，支持动态batch、零碎片；首token延迟由计算决定，无直接降低。33.关于RLHF中的RewardOveroptimization，下列说法正确的是：A.可用KL惩罚缓解B.可用RewardEnsemble检测C.会导致模型生成重复文本D.与温度系数无关答案：A、B、C解析：KL惩罚限制策略远离参考模型；RewardEnsemble可发现奖励模型盲区；过优化会放大单一奖励捷径，出现重复；温度影响采样随机性，间接相关。34.在VisionLanguage模型BLIP2中，QFormer的作用是：A.固定视觉编码器参数B.提取可学习查询tokenC.作为桥梁连接视觉与LLMD.执行图文对比学习答案：A、B、C解析：QFormer用32个可学习query提取视觉特征，冻结ViT，通过对比+生成任务对齐，最终接入LLM。35.使用JAX+Flax训练模型时，下列哪些API可实现梯度累积？A.jax.lax.scanB.optax.MultiStepsC.jax.pmapD.flax.jax_utils.replicate答案：A、B解析：optax.MultiSteps封装梯度累积；scan可手写累积；pmap与replicate用于并行，不直接提供累积。36.在扩散模型评估中，FID与IS指标的缺陷包括：A.FID对类内模式崩溃不敏感B.IS无法反映多样性C.两者均依赖ImageNet分类器D.FID需大样本才能稳定答案：A、B、D解析：IS仅衡量清晰度+类别置信度，无法度量多样性；FID对类内细节不敏感；两者均需大样本；IS不依赖ImageNet分类器，可用CIFAR分类器。37.关于Mamba的选择性状态空间机制，正确的是：A.参数∆、B、C为输入依赖B.采用硬件并行关联扫描C.计算复杂度为O(L·D)D.可等价于Attention答案：A、B、C解析：Mamba通过输入线性投影生成∆BC，用并行扫描实现O(LD)；与Attention计算形式不同，不等价。38.在AutoML领域，ZeroShotNAS方法通常依赖：A.架构编码器B.预测器预训练C.权重共享超网D.代理任务答案：A、B解析：ZeroShot无需训练超网，通过编码器+预测器评估架构优劣；权重共享与代理任务属于OneShotNAS。39.下列哪些算子属于LLMINT4量化中的计算密集型？A.DequantizationGEMVB.RotaryEmbeddingC.LayerNormD.SiLU激活答案：A、B解析：DequantGEMV需反量化+乘加；RoPE含cos/sin查表与乘法；LayerNorm与SiLU为内存受限。40.在DiffusionTransformer（DiT）中，adaLNZero模块引入的可训练参数包括：A.缩放αB.偏移βC.门控gD.查询q答案：A、B、C解析：adaLNZero用MLP从时间步生成α、β、g，分别对LN输出做缩放、偏移与门控，无查询q。三、判断题（每题1分，共10分。正确请写“√”，错误写“×”）41.FlashAttention2已支持因果掩码的反向传播融合。答案：√解析：FA2v2.1起支持causalmask的bwd融合，减少50%内存。42.使用GPTQ量化后，模型权重可无损还原为FP16。答案：×解析：GPTQ为有损量化，INT4无法完全还原原权重。43.LoRA的秩r越大，越容易出现过拟合。答案：√解析：r增大即增加可训练参数，低数据场景易过拟合。44.在StableDiffusion中，ClassifierFreeGuidance的guidance_scale=1等价于无条件生成。答案：√解析：scale=1时条件与无条件得分权重相同，抵消后等效无指导。45.JAX的pmap与vmap可任意嵌套而不会触发额外编译。答案：×解析：嵌套会生成不同XLA图，触发重新编译。46.RewardModel训练数据需保证“同一提示下只能有两条对比回答”。答案：×解析：BradleyTerry支持多条排序，可用PlackettLuce扩展。47.Mamba模型在推理时可像Transformer一样并行生成所有token。答案：×解析：Mamba为RNN形式，需自回归逐步生成。48.使用DeepSpeedZero3时，开启cpu_offload可进一步降低显存，但会增加延迟。答案：√解析：CPUoffload用内存换显存，PCIe传输带来延迟。49.FID指标越低，说明生成图像质量越差。答案：×解析：FID越低，真实与生成分布越近，质量越好。50.在Whisper解码中，使用Temperature=0一定得到确定性输出。答案：√解析：Temperature=0时softmax退化为onehot，采样确定。四、填空题（每空2分，共20分）51.在PyTorch2.1中，pile()后端默认使用________与________优化模式。答案：Inductor；default52.扩散模型DDPM的反向过程方差调度通常设为βₜ=________×10⁻⁴到________×10⁻²线性插值。答案：1；2053.GPT4Turbo上下文长度为________tokens，比GPT432k版本提升________%。答案：128k；30054.使用RoPE位置编码时，频率矩阵的底数θ常取________。答案：1000055.在VisionTransformer中，若图像224×224，patch=16，则序列长度为________。答案：197（含clstoken）56.Zero3offload模式下，Adam状态存放于________内存，参数存放于________内存。答案：CPU；CPU57.使用FlashAttention时，若head_dim=64，则sharedmemory每块需________KB保存softmax归一化因子。答案：0.25（seq_block×4byte）58.在LangChain表达式语言（LCEL）中，管道符________用于链式组合。答案：|59.DiT模型中，Patchify的stride通常等于________。答案：patch_size60.INT4GPTQ的group_size=128，则每________权重共享一个零点与缩放。答案：128五、简答题（每题10分，共30分）61.请简述FlashAttention2相比FlashAttention1的三项核心改进，并给出在A10080GB上实测的吞吐提升比例。答案：1.减少非矩阵乘法FLOP：将softmax分解为