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2025年人工智能领域专业知识考试题及答案

一、单项选择题（每题2分，共20分）

1.在大规模预训练语言模型（LLM）的训练过程中，以下哪项技术对解决“长文本依赖捕捉”问题贡献最大？

A.残差连接（ResidualConnection）

B.旋转位置编码（RotaryPositionEmbedding,RoPE）

C.层归一化（LayerNormalization）

D.多头注意力机制（Multi-HeadAttention）

答案：B

解析：传统位置编码（如绝对位置编码）在长文本中存在外推能力不足的问题，RoPE通过将位置信息融入注意力计算的旋转操作，能够更好地捕捉长距离依赖关系，尤其在处理超过训练长度的文本时表现更优。

2.以下哪种多模态大模型训练策略最能提升跨模态推理能力？

A.单模态预训练后拼接特征

B.跨模态对比学习（ContrastiveLearning）

C.多任务联合微调（Multi-TaskFine-Tuning）

D.冻结视觉编码器仅训练语言解码器

答案：B

解析：跨模态对比学习通过最大化同一内容不同模态表示的相似性（如图文对）、最小化不同内容的相似性，能够学习到更具对齐性的跨模态特征空间，直接增强跨模态推理能力。

3.在强化学习中，“离线强化学习”（OfflineRL）的核心挑战是？

A.探索-利用平衡（Exploration-ExploitationTrade-off）

B.数据分布偏移（DistributionShift）

C.奖励函数设计

D.策略评估的高方差

答案：B

解析：离线强化学习仅使用历史数据训练，无法主动探索新状态，因此需解决训练数据分布与策略执行时数据分布不一致的问题（即分布偏移），避免模型在未见过的状态下表现退化。

4.对抗样本（AdversarialExample）的本质是？

A.数据集中的噪声样本

B.模型决策边界的脆弱性

C.输入数据的语义扰动

D.模型过拟合的表现

答案：B

解析：对抗样本通过微小、人眼不可察的扰动使模型做出错误分类，本质是模型在高维输入空间中决策边界的局部不稳定性，反映了模型对输入扰动的鲁棒性不足。

5.以下哪项是大模型“涌现能力”（EmergentAbilities）的典型表现？

A.随着参数量增加，模型在小样本任务上的性能突然提升

B.模型在训练数据覆盖的任务上精度线性增长

C.多模态模型的视觉识别准确率与参数量正相关

D.模型在监督学习任务中过拟合速度加快

答案：A

解析：涌现能力指当模型参数量、数据量或计算量超过某个阈值时，模型突然获得训练时未显式学习的能力（如小样本学习、逻辑推理），而非线性的性能提升是其核心特征。

6.在计算机视觉领域，“扩散模型”（DiffusionModel）相较于生成对抗网络（GAN）的主要优势是？

A.训练稳定性更高

B.生成样本的多样性更优

C.推理速度更快

D.无需对抗训练的博弈过程

答案：D

解析：扩散模型通过正向加噪和反向去噪的马尔可夫过程生成样本，训练目标为最大化对数似然，无需GAN中生成器与判别器的对抗训练博弈，因此训练过程更稳定，可解释性更强。

7.以下哪种技术最适合解决多语言大模型的“语言偏置”（LanguageBias）问题？

A.增加高资源语言的训练数据量

B.对低资源语言使用任务特定适配器（Adapter）

C.统一所有语言的词表（Vocabulary）

D.采用基于字符的子词分词（SubwordTokenization）

答案：B

解析：语言偏置指模型对高资源语言（如英语）的性能显著优于低资源语言。通过为低资源语言添加轻量级适配器（仅训练少量参数），可在不影响原有语言能力的前提下提升目标语言性能，是当前主流解决方案。

8.联邦学习（FederatedLearning）中“客户端漂移”（ClientDrift）的主要原因是？

A.不同客户端设备算力差异大

B.客户端数据分布非独立同分布（Non-IID）

C.通信带宽限制导致模型聚合延迟

D.客户端隐私保护需求限制数据交换

答案：B

解析：客户端数据分布非独立同分布（如不同用户的使用习惯差异）会导致各客户端本地训练的模型参数偏离全局最优方向，形成“漂移”，需通过加权聚合、个性化调整等方法缓解。

9.在AI伦理领域，“算法公平性”（AlgorithmFairness）的核心要求是？

A.模型对所有群体的预测