2026年人工智能训练师竞赛实操试题

2026年人工智能训练师竞赛实操试题本次实操竞赛总时长180分钟，满分100分，选手入场后需核验身份，统一使用竞赛组委会预置的云端算力平台（算力配置：单卡A10080G显存、16核vCPU、64G运行内存、1T高速存储，预装Python3.10、PyTorch2.2、TensorFlow2.15、LabelStudio1.12、LangChain0.2、LLaMAFactory0.8、Weights&Biases0.17、FAISS1.8、TensorRT8.6等标准化工具集，禁止外接存储设备、禁止访问公网，所有操作均需在指定工作目录下完成，提交内容需按要求命名存放，未按规范提交的内容不计分。模块一：多模态训练数据集构建与标注（分值30分，时长45分钟）本模块聚焦人工智能训练师核心基础能力，考察数据清洗、标注规则落地、质量校验的全流程操作能力，所有预置数据均来自真实政务、电商、工业场景脱敏数据，无人工构造的极端样本。子任务1：低质量数据清洗（10分）任务说明：组委会预置了12000条多模态图文对数据集，涵盖工业质检（4000条）、电商营销（4000条）、政务咨询（4000条）3个场景，其中包含15%的低质量数据，具体问题类型及判定标准如下：1.图文不匹配：图片内容与文本描述的主体、属性匹配度低于60%；2.文本存在敏感违规内容：包含涉政、涉恐、涉黄、涉赌、涉诈、恶意引导、虚假宣传等违反《互联网信息服务管理办法》的内容；3.图片分辨率低于320*320或长宽比超过5:1；4.文本重复冗余：同一文本对应不同图片的重复次数≥3次，或文本无效字符占比≥20%；5.图片存在水印/遮挡/模糊：SSIM结构相似性值低于0.7，或核心主体遮挡占比≥30%，或存在第三方平台logo、联系方式等商业水印。要求选手完成全量数据集的自动化清洗规则编写+人工抽检校准，清洗后数据的准确率需≥99%，召回率≥98%。操作要求：1.编写Python脚本实现自动化初筛，脚本需为每类低质量数据添加注释说明识别逻辑，输出初筛后的有效数据集、低质量数据集分类清单（清单需包含数据ID、低质量类型、判定依据3个字段）；2.从初筛后的有效数据中随机抽取5%的样本完成人工校验，修正初筛误差，输出最终清洗后的数据集、校验报告，报告需包含每类低质量数据的占比统计、初筛误差原因分析、修正方案说明3部分核心内容。评分标准：清洗准确率每低于99%1个百分点扣2分，扣完为止；召回率每低于98%1个百分点扣2分，扣完为止；脚本逻辑不清晰、无注释每处扣1分，最多扣3分；校验报告缺失核心内容每缺一项扣2分，最多扣6分；未按时完成本模块任务本项不得分。子任务2：精细化标注与标注质量校验（20分）任务说明：从清洗后的3个场景数据中各抽取200条样本，完成多维度标注，标注规则如下：1.工业质检场景：需标注缺陷类型（裂纹/变形/色斑/异物4类）、缺陷位置边界框（交并比≥0.9为合格）、缺陷严重等级（轻微/一般/严重3级，判定标准为缺陷占比<5%为轻微，5%-20%为一般，>20%为严重）；2.电商营销场景：需标注商品3级类目（共12个预设类目，标注与标准类目匹配度≥90%为合格）、商品核心属性（材质/功能/规格/适用人群4项，漏标、错标1项即为不合格）、营销文案合规性（合规/虚假宣传/低俗违规3类，判定标准参考《广告法》《网络直播营销管理办法》）；3.政务咨询场景：需标注咨询意图分类（15个预设意图标签，匹配度≥90%为合格）、问题匹配的政策条目ID（共200条预设政策条目，错标即为不合格）、答复友好度评分（1-5分，得分与预设标准分差值≤1为合格）。标注完成后需完成跨标注员一致性校验，组委会预置了3名标注员的同批样本标注结果，要求选手计算Cohen'skappa系数，输出标注质量报告，对kappa系数低于0.8的标注项给出修正方案。操作要求：1.在LabelStudio中配置对应标注模板，完成600条样本的标注，标注过程需留存平台自动生成的操作日志，不得篡改日志内容；2.编写Python脚本计算3名标注员的标注一致性kappa系数，识别标注歧义项，输出标注质量分析报告，报告需包含一致性统计数据、歧义项分类、修正规则说明3部分核心内容。评分标准：标注准确率每低于95%1个百分点扣1分，扣完为止；kappa系数计算错误扣5分；标注模板配置不符合要求每处扣2分，最多扣6分；质量报告缺失核心内容每缺一项扣3分，最多扣9分；存在恶意标注、篡改预置数据的行为本项不得分。模块二：大语言模型垂直场景微调与效果优化（分值35分，时长60分钟）本模块考察大模型高效微调、RAG检索增强、推理加速的实操能力，所有预置模型权重、数据集均为合规授权内容，选手无需关注版权问题。子任务1：微调数据集处理与训练参数配置（12分）任务说明：组委会预置了政务咨询场景的12000条单轮对话标注数据集、Llama-3-7B基础模型权重，要求选手完成微调数据集的格式化处理，采用QLoRA高效微调方法完成政务咨询问答模型的训练。操作要求：1.将标注数据集转换为Alpaca格式，按8:1:1比例拆分训练集、验证集、测试集，拆分时需保证各意图标签的分布与全量数据集一致，输出格式化后的数据集文件；2.在LLaMAFactory中配置微调参数，要求显存占用不超过40G，训练轮次不低于3轮，学习率设置在2e-4到5e-4区间，LoRA秩设置为8-64区间，保存训练过程中的loss曲线、验证集准确率曲线，输出参数配置说明文档，说明各参数选择的依据。评分标准：数据集格式错误每处扣1分，最多扣3分；拆分比例不符合要求、标签分布偏差超过10%扣3分；显存占用超出阈值每超出5G扣2分，最多扣4分；参数配置无合理依据每处扣2分，最多扣4分；未留存训练过程曲线扣3分；未按时完成本模块任务本项不得分。子任务2：模型效果优化与推理加速（23分）任务说明：基于微调后的模型完成效果优化，要求模型在测试集上的准确率≥92%，推理速度≥30token/s，对敏感问题的拒答率≥100%（预置200条敏感测试用例，全部拒答即为达标）。组委会预置了2023-2025年本地政务政策文档共1200篇作为RAG检索知识库。操作要求：1.针对验证集中的badcase进行针对性优化，可采用补充微调样本、调整prompt模板、加入RAG检索增强模块3种方式，其中RAG模块需完成文本切分（块大小要求在256-512token之间，重叠率10%-15%）、向量化（采用bge-large-zh-v1.5embedding模型）、向量库构建，优化后输出测试集评估报告，报告需包含准确率、F1值、平均响应时长、拒答率4项核心指标；2.采用4bit量化+TensorRT推理加速方案对模型进行压缩，输出量化后的模型权重、推理速度测试报告，对比量化前后的指标变化，说明精度损失控制方案。评分标准：测试集准确率每低于92%1个百分点扣2分，扣完为止；推理速度每低于30token/s1个单位扣1分，最多扣5分；敏感问题拒答率未达100%每漏答1条扣1分，最多扣10分；RAG模块配置错误扣5分；量化后精度损失超过2%扣4分；优化方案无数据支撑每处扣2分，最多扣4分；未按时完成本模块任务本项不得分。模块三：RLHF人类反馈对齐与落地适配（分值25分，时长50分钟）本模块考察人类反馈对齐、边缘端模型适配、内容风险防控的实操能力，贴合产业落地的真实需求。子任务1：奖励模型训练与PPO对齐（14分）任务说明：组委会预置了微调后政务模型输出的5000条答复的人类排序标注数据（每条query对应3条答复，按质量从高到低排序，排序依据为答复准确性、合规性、友好度3个维度），要求选手完成奖励模型训练，基于PPO算法完成模型对齐，对齐后模型的答复满意度需≥90%（预置1000条测试用例，满意度由组委会预置的评判模型自动打分）。操作要求：1.基于Llama-3-7B基础模型训练奖励模型，损失函数采用排序损失（RankLoss），奖励模型在验证集上的排序准确率≥95%，输出奖励模型训练报告，包含loss曲线、排序准确率指标；2.采用PPO算法完成生成模型与人类反馈的对齐，PPO训练的学习率要求设置在1e-6到1e-5之间，KL散度阈值设置在0.05到0.2之间，输出对齐后的模型权重、测试集满意度评估报告，说明对齐前后的答复质量变化、存在的问题及优化方向。评分标准：奖励模型排序准确率每低于95%1个百分点扣2分，扣完为止；对齐后满意度每低于90%1个百分点扣2分，扣完为止；PPO参数配置不符合要求扣4分；报告缺失核心指标每缺一项扣2分，最多扣6分；未按时完成本模块任务本项不得分。子任务2：边缘端部署适配与风险防控（11分）任务说明：要求将对齐后的模型适配到ARM架构的边缘终端（算力配置：4核Cortex-A76、8G内存、支持NPU加速），适配后模型在边缘端的推理速度≥15token/s，精度损失≤3%，同时配置内容安全审核模块，对用户输入、模型输出的违规内容实现100%识别拦截。操作要求：1.采用ONNX格式转换+NPU算子适配完成模型轻量化转换，输出适配后的模型文件、边缘端推理测试报告，对比云端、边缘端的准确率、推理速度、内存占用指标差异；2.配置前后置内容安全审核规则，涵盖涉政、涉恐、涉黄、涉诈、虚假宣传5类违规内容，输出审核规则说明文档，提交20条违规测试用例的拦截结果。评分标准：边缘端推理速度每低于15token/s1个单位扣1分，最多扣3分；精度损失超过3%扣3分；违规内容拦截率每低于100%1个百分点扣2分，最多扣4分；适配文档缺失核心内容扣2分；未按时完成本模块任务本项不得分。模块四：项目复盘与落地方案输出（分值10分，时长25分钟）任务说明：基于前面三个模块的操作，输出完整的政务咨询AI服务落地实施方案，方案需包含数据集迭代机制、模型优化路径、算力成本核算、风险防控体系4个核心部分，要求方案具备可落地性，成本核算数据准确，核算标准如下：算力成本按A100卡每小时12元、边缘终端单台每年300元计算，数据标注成本按每条0.8元计算，服务规模按覆盖100万常住人口、日均咨询量10万次计算，运维人力成本按每人每年15万元计算，年度迭代次数不低于4次。操作要求：方案字数不少于1000字，数据准确，逻辑清晰，无冗余内容，采用PDF格式提交。评分标准：核心模块每缺一项扣2分，最多扣8分；成本核算错误每处扣2分，最多扣4分；方案不具备可落地性扣3分；内容逻辑混乱扣2分；未按时完成本模块任务本项不得分。提交规范与违规判定1.提交规范：所有提交内容需存放在以选手编号命名的根目录下，下设4个子目录分别对应4个模块的提交内容，每个子目录下需包含代码文件（带注释）、数据集文件、报告文档（PDF格式）、模型权重（仅需提交QLoRA权重、奖励模型权重、对齐后的模型权重、边缘端适配后的模型权重，基础模型权重无需提交），所有内容压缩为ZIP格式，压缩包大小不超过10G，提交后无法修改。2.