2025年人工智能训练师-理论知识考试历年参考题库(含答案)

2025年人工智能训练师-理论知识考试历年参考题库(含答案)一、单项选择题（共30题，每题2分，共60分。每题只有1个正确答案）1.按照《人工智能训练师国家职业技能标准（2023年版）》中明确的职业操守要求，从业人员在开展标注相关作业时，以下行为完全符合规范的是A.擅自将标注过程接触的企业未公开自动驾驶路测数据集转发至个人云盘备份B.当个人标注准确率连续3次低于岗位合格阈值时，私自修改标注系统后台的准确率统计参数逃避考核C.遇到标注规则未明确覆盖的边缘特殊样本时，第一时间向标注规则专员提交规则迭代申请，待规则更新后同步全体标注人员再开展后续作业D.为赶工期提升标注效率，直接批量复制前100份同类样本的标注结果填充剩余未标注样本的对应字段2.以下关于生成式人工智能大模型预训练阶段核心目标的描述，完全准确的是A.让模型掌握对输入图像样本的100%精准分类能力B.通过海量多模态无标注数据学习通用语义逻辑、知识关联、跨模态映射等底层基础能力C.完成特定垂直场景下智能客服对话任务的效果定向优化D.将模型整体参数量压缩至可直接部署在消费级手机端侧的低功耗量级3.在结构化数据清洗环节，针对数值型字段的异常值检测，以下方法属于3σ准则适用场景的是A.样本数据整体服从正态分布，通过均值加减3倍标准差划定正常取值区间，超出区间的判定为异常值B.通过绘制箱线图，将大于上四分位数1.5倍四分位距的样本直接判定为异常值C.基于孤立森林算法对高维数据进行无监督遍历识别离散分布样本D.借助K-means聚类算法将远离核心簇的离群点标记为异常值4.针对自动驾驶场景的3D点云目标标注作业要求，以下标注操作符合通用行业规范的是A.对被遮挡超过70%的远处行人目标，无需标注直接跳过B.标注车辆3Dboundingbox时，必须完全贴合车辆物理边界，不允许出现框体遗漏车胎、超出车身冗余范围超过5cm的情况C.对于点云数据中远处出现的像素级极小交通标识，为提升标注速度直接归为“其他”类别D.点云标注阶段无需同步对齐对应的2D图像帧信息，仅依靠点云点密度判断目标类别即可5.以下人工智能模型评测指标中，专门用于评估机器翻译任务生成效果的核心指标是A.mAP@0.5B.BLEU值C.F1-scoreD.ROUGE-L值6.根据《生成式人工智能服务管理暂行办法》相关要求，以下不属于生成式AI训练数据合规约束条款的是A.不得侵害他人依法享有的知识产权B.不得含有危害未成年人身心健康的内容C.可以未经授权批量爬取全网付费学术期刊内容作为训练数据集D.不得侵害他人名誉权、肖像权、隐私权和个人信息权益7.在大模型RLHF（人类反馈强化学习）全流程作业中，人工智能训练师完成的核心标注任务是A.仅对训练样本的实体标签进行标注B.对大模型生成的多个候选回复按照人类偏好优先级进行排序打分，训练奖励模型C.对训练语料的字符错误进行逐字校对D.对训练图像的类别进行逐一分类标注8.以下标注类型中，属于语义分割标注作业要求的是A.用最小外接矩形框定图像中所有指定类别的目标，记录框体坐标、类别属性B.沿目标物理边界绘制精准掩码，对图像中每一个像素点分配对应语义类别标签C.用三维立方体框定点云空间内的目标，记录目标三维坐标、航向角、尺寸信息D.标记人脸图像中五官关键点的二维坐标位置，总计标注68个特征点9.数据标注作业完成后开展交叉质检环节，常规场景下要求标注人员之间的标注一致性kappa系数最低不能低于以下哪个阈值才算合格A.0.3B.0.5C.0.8D.0.210.以下关于个人信息处理过程中“匿名化”操作的描述，符合《个人信息保护法》定义的是A.对人脸图像做简单马赛克打码处理，可通过第三方公开数据集复原识别出对应自然人身份B.通过技术手段去除所有可识别出特定自然人的信息，且处理后无法被复原再识别到特定个体的过程C.隐去数据集中的用户姓名字段，保留手机号、身份证号字段的操作D.对用户手机号中间四位做星号替换的常规脱敏操作11.针对小样本垂直领域大模型微调任务，以下哪种微调方式对算力资源需求最低、适配1000条以内小体量标注数据集的效果最优A.全参数微调B.LoRA低秩适配微调C.全量参数冻结预训练D.零样本推理生成12.在OCR文本识别标注场景中，针对倾斜角度超过45度的文档图像，标注作业第一步需要完成的操作是A.直接逐字转录图像内的全部文本内容B.对图像做几何校正，将文本行调整为水平方向后再开展标注转录C.裁剪掉所有倾斜边缘部分的无效像素D.直接调用通用OCR接口的识别结果作为最终标注结果无需校验13.以下不属于人工智能训练师核心职业功能模块的是A.数据采集与清洗B.数据标注与校验C.模型训练辅助与效果评估D.大型通用芯片的流片生产制造14.多模态对齐标注任务中，针对“文本描述-短视频内容”匹配度标注的作业要求，以下属于负样本的是A.文本描述为“黄色柯基犬在草坪上奔跑”，对应短视频内容是黄色柯基犬在草坪上完成奔跑动作B.文本描述为“2024年北京冬季雪景”，对应短视频内容是2024年北京夏季CBD街景C.文本描述为“红色数码产品包装盒”，对应短视频内容中包含1个红色手机包装盒D.文本描述为“3人家庭聚餐场景”，对应短视频内容中出现3位成年人围坐在餐桌旁吃饭15.目标检测模型训练完成后开展效果评测，当IOU交并比阈值设定为0.5时，该评测场景计算的核心指标是A.mAP@0.5B.像素准确率C.时序帧对齐误差D.生成内容困惑度16.以下标注工具功能中，不属于智能标注辅助能力的是A.依托预训练模型的预标注结果一键生成候选框，标注人员仅做少量调整B.自动识别同一类别的目标属性，批量同步同类标注样本的属性标签C.自动识别重复样本、异常样本，批量筛除不符合数据集要求的无效样本D.自动修改标注人员的操作权限，将普通标注员账号升级为管理员账号17.针对大模型训练用的对话语料标注作业，以下对话内容属于需要直接剔除的不合格语料的是A.内容正向合规的中小学数学解题答疑对话B.诱导他人参与电信诈骗、传授吸毒方法的违法违规对话C.日常美食烹饪技巧分享对话D.公共交通出行路线咨询对话18.在数据质量校验环节，针对标注完成的样本，采用“双盲标注”机制的核心定义是A.两个标注人员在完全不了解样本来源、不知道对方标注结果的前提下，对同一份样本独立完成标注作业B.标注人员同时公开参考多个其他标注人员的结果完成自身标注C.标注人员可以随意调整标注规则完成样本标注D.所有标注结果不需要经过任何质检直接交付19.以下关于人工智能训练师职业发展路径的描述，符合国家职业技能标准要求的是A.仅能从事单一图像标注操作岗位B.可从初级标注操作岗逐步晋升为标注规则设计师、数据质检工程师、大模型效果评估师、垂直场景AI解决方案架构师等多个岗位C.无法参与大模型训练辅助相关工作D.不需要掌握任何AI相关理论知识，仅靠重复手工操作即可完成所有岗位作业20.针对语音识别标注场景，以下音频样本属于需要标记为无效样本的是A.背景噪音占比超过90%，完全无法识别出说话人语义内容的音频片段B.说话人口音较重但语义内容可完全识别的音频片段C.包含少量背景轻音乐但人声清晰的音频片段D.时长10秒以内的短语音片段21.以下算法中，属于半监督标注场景下可用来自动生成大量候选标注结果的算法是A.自训练算法（Self-training）B.冒泡排序算法C.迪杰斯特拉最短路径算法D.AES数据加密算法22.开展敏感人脸数据集标注作业时，以下操作符合数据安全要求的是A.直接将全量人脸数据集上传至公共云盘分享B.标注作业全程在物理隔离的内部专有标注系统内操作，禁止私自截图、下载任何数据集内容C.标注完成后将人脸样本私自转发到个人朋友圈D.用工位手机对标注屏幕拍照留存敏感样本23.以下关于大模型训练数据“去重”操作的描述，错误的是A.重复样本占比过高会导致大模型训练过程出现过拟合问题B.完全一致的重复样本需要全部筛除，仅保留1份有效样本C.近似重复的高相似度样本不需要做任何处理，可全部投入训练D.数据去重操作可以有效降低大模型训练的算力消耗，提升训练效率24.智能驾驶场景标注作业中，针对交通信号灯目标的属性标注，以下不属于要求标注的核心属性是A.信号灯颜色：红/黄/绿/熄灭B.信号灯类型：机动车信号灯/非机动车信号灯/人行横道信号灯C.信号灯安装位置的经纬度坐标范围D.信号灯生产厂商的出厂编号25.以下关于AIGC生成样本用于标注训练集的合规要求，描述正确的是A.AIGC生成的内容不存在任何版权风险，可以直接全部投入商用训练无需校验B.必须对AIGC生成样本的内容真实性、合规性、准确性做全量校验，确认不存在侵权、违法内容后方可纳入训练数据集C.可以直接生成涉及个人隐私的人脸、音频样本无需做任何隐私处理D.生成的违法违规内容也可以直接纳入训练数据集26.标注准确率的计算公式，以下表述完全准确的是A.标注准确样本数量/总标注有效样本数量×100%B.标注错误样本数量/总标注有效样本数量×100%C.待标注样本总数量/标注人员每日完成样本数量×100%D.质检不合格样本数量/质检总样本数量×100%27.在推荐算法场景的用户行为数据标注作业中，以下用户行为标签属于负反馈标签的是A.用户点击浏览推荐视频超过30秒B.用户对推荐的内容点击“不感兴趣”按钮C.用户将推荐的商品加入购物车D.用户对推荐的内容完成点赞操作28.以下不属于时序数据标注场景的是A.对可穿戴设备采集的人体加速度传感数据标注对应运动状态类别：走路、跑步、静坐B.对工业设备采集的振动传感数据标注对应故障类型：轴承磨损、电机异常C.对新闻文本内容标注对应主题类别：财经、体育、娱乐D.对语音音频数据标注对应情绪类别：开心、愤怒、悲伤29.人工智能训练师在制定标注规则文档时，以下操作不符合规范要求的是A.明确各类目标的标注边界，对边缘特殊样本给出明确处理方案B.标注规则文档仅保存在个人本地设备，不向任何标注人员、质检人员同步C.同步提供标注样例、错误标注反例参照，降低标注人员理解门槛D.规则迭代更新后第一时间同步所有相关作业人员，明确新旧规则切换的生效时间节点30.以下关于大模型生成内容幻觉问题的描述，对应标注辅助解决方案合理的是A.不需要做任何标注优化，幻觉问题完全无法解决B.构建专门的事实性知识库标注校验数据集，针对性训练大模型的事实内容对齐能力，降低幻觉出现概率C.训练数据中全部加入虚假内容，提升大模型生成幻觉的概率D.直接禁止大模型输出任何文本内容完全规避幻觉问题【单项选择题参考答案】1.C2.B3.A4.B5.B6.C7.B8.B9.C10.B11.B12.B13.D14.B15.A16.D17.B18.A19.B20.A21.A22.B23.C24.D25.B26.A27.B28.C29.B30.B二、多项选择题（共10题，每题3分，共30分。每题有2个及以上正确答案，错选、漏选均不得分）1.以下属于人工智能训练师日常作业范畴的工作内容是A.对多模态训练数据集进行清洗、去重、分类标注B.对模型输出结果进行效果评估，反馈优化迭代建议C.制定标注项目的执行规则、样例标准、质量管控体系D.协助完成大模型RLHF环节的偏好标注、奖励模型训练数据构建2.以下属于常见数据标注核心类型的是A.2D目标检测标注、3D点云目标标注B.语义分割标注、实例分割标注C.OCR文本转录标注、语音时序转写标注D.跨模态内容对齐标注、对话偏好排序标注3.根据数据安全相关法规要求，以下属于需要重点保护的敏感个人信息的是A.生物识别人脸数据、指纹数据B.未做脱敏处理的身份证号、银行卡号C.未做脱敏处理的医疗健康记录D.公开可查询的城市公交线路信息4.标注项目全流程质量管控环节，常用的质检方法包括A.随机抽检：按照固定比例从标注完成样本中随机抽取样本做质检B.双盲标注：两名标注人员独立标注同一份样本，比对标注结果一致性C.全量质检：对所有标注完成的样本100%逐一核验排查D.错误回溯质检：将模型训练过程中识别出的错误样本反向推送，核验标注环节的问题5.以下属于生成式大模型微调常用标注技术方案的是A.指令微调标注：构建“指令-输入-输出”三元组标注样本，对齐大模型的任务遵循能力B.偏好排序标注：对大模型生成的多个候选回复按照人类偏好优先级排序，训练奖励模型C.事实性对齐标注：构建事实校验数据集，修正大模型的错误幻觉内容D.无规则随意标注：不参考任何标准随意填写标注内容6.以下属于数据清洗环节核心处理步骤的是A.剔除完全无效的空白样本、破损样本、重复样本B.修正数据集中的格式错误、字段缺失、内容乱码问题C.完成敏感数据脱敏处理，去除可识别特定自然人的个人信息内容D.无需做任何筛查校验直接将全量原始数据投入模型训练7.针对自动驾驶场景的标注作业，以下属于需要标注的核心目标类别的是A.机动车、行人、非机动车B.交通信号灯、交通标识、车道线C.护栏、路沿、道路边缘D.车辆内部的车载水杯、车载挂件8.以下指标中属于自然语言处理类模型常用评测指标的是A.BLEU值B.ROUGE值C.困惑度（Perplexity）D.语义准确率9.以下操作可以有效提升标注团队整体标注一致性水平的是A.作业开展前组织全员开展标注规则培训，完成规则考核通过后才可上岗作业B.定期组织标注团队开展规则研讨会，针对新增边缘样本案例同步统一处理标准C.定期公示标注质检结果，对高频标注错误问题做全员同步提醒D.完全禁止标注人员交流，不做任何规则同步培训10.人工智能伦理合规要求下，标注作业过程中需要重点筛除的违规内容包括A.含有煽动分裂国家、危害国家安全内容的样本B.含有色情暴力、诱导违法犯罪内容的样本C.含有歧视性内容、侵害他人合法权益内容的样本D.正向科普自然科学常识内容的样本【多项选择题参考答案】1.ABCD2.ABCD3.ABC4.ABCD5.ABC6.ABC7.ABC8.ABCD9.ABC10.ABC三、判断题（共20题，每题0.5分，共10分。正确选√，错误选×）1.人工智能训练师仅需要掌握手工标注操作能力，完全不需要了解人工智能基础理论知识。2.标注过程中遇到的所有边缘样本，都可以按照个人理解随意标注，不需要提交规则专员确认。3.数据标注的一致性kappa系数越高，代表不同标注人员的标注结果统一度越好。4.《生成式人工智能服务管理暂行办法》明确要求生成式AI服务提供者承担训练数据安全的主体责任。5.对标注完成的数据集做交付之前，不需要做任何合规性校验就可以直接对外公开分发。6.标注准确率达不到要求的不合格样本，必须全部返回标注人员修正，不能直接流入后续模型训练环节。7.RLHF流程中的奖励模型训练质量，直接取决于人类偏好标注数据的准确性。8.简单的人脸图像打码处理如果依然可以复原到特定自然人身份，就不属于法律定义的匿名化操作。9.重复样本占比过高的训练数据集，会导致大模型训练过程出现过拟合、泛化能力下降的问题。10.人工智能训练师不需要遵守职业操守，可以随意泄露作业过程中接触的所有企业商业秘密数据。11.语义分割标注要求对图像的每一个像素点都分配对应的语义类别标签。12.针对低资源小语种的语音标注作业，不需要考虑内容合规性，直接全部转录即可。13.LoRA低秩适配微调可以在冻结大模型大部分参数的前提下完成垂直场景效果优化，大幅降低训练算力需求。14.双盲标注机制可以有效避免标注结果受到人工主观干扰，保障标注数据的客观性。15.模型训练效果不达标时，完全不需要回溯标注数据集的质量问题，直接认定是模型算法本身的问题。16.3D点云标注作业过程中，需要同步对齐对应时间戳的2D图像帧信息，辅助标注人员更精准判断目标类别与边界。17.标注规则文档需要保持动态迭代更新，随着新增场景样本的覆盖持续补充完善处理标准。18.大模型生成的幻觉虚假内容，不能直接作为事实性标注样本纳入垂直场景知识库训练集。19.开展敏感数据标注作业的所有系统，都需要做访问权限管控、操作日志全留存，满足数据安全审计要求。20.人工智能训练师的职业技能等级从低到高共分为五级/初级工、四级/中级工、三级/高级工、二级/技师、一级/高级技师五个等级。【判断题参考答案】1.×2.×3.√4.√5.×6.√7.√8.√9.√10.×11.√12.×13.√14.√15.×16.√17.√18.√19.√