2025年人工智能训练师(高级技师)职业资格认定考试题库(含答案).docxVIP

2025年人工智能训练师(高级技师)职业资格认定考试题库(含答案)

一、单项选择题（每题2分，共40分）

1.以下哪种损失函数最适合用于多分类任务且类别分布不均衡的场景？

A.交叉熵损失（CrossEntropyLoss）

B.FocalLoss

C.均方误差（MSE）

D.HingeLoss

答案：B

2.在Transformer模型中，多头注意力机制的核心作用是？

A.减少计算量

B.捕捉不同子空间的上下文依赖

C.增强位置编码的有效性

D.降低过拟合风险

答案：B

3.对于医疗影像诊断模型（如肺结节检测），以下哪项评估指标最能反映模型对小病灶的识别能力？

A.准确率（Accuracy）

B.召回率（Recall）

C.F1分数

D.平均精度均值（mAP）

答案：D

4.大语言模型（LLM）微调时，LoRA（低秩自适应）方法相比全参数微调的主要优势是？

A.提升模型泛化能力

B.减少可训练参数数量

C.增强多语言支持

D.降低数据标注成本

答案：B

5.多模态大模型（如GPT4V）处理图文对齐任务时，关键技术不包括？

A.跨模态注意力机制

B.多模态嵌入空间对齐

C.单模态模型独立训练

D.对比学习（ContrastiveLearning）

答案：C

6.在模型压缩中，知识蒸馏（KnowledgeDistillation）的核心思想是？

A.用小模型模仿大模型的输出分布

B.裁剪冗余神经元

C.量化权重精度

D.合并相似神经元

答案：A

7.以下哪种数据增强方法不适用于结构化表格数据？

A.特征值替换（如用均值填充缺失值）

B.行交换（RowShuffling）

C.对抗样本生成（AdversarialExamples）

D.特征交叉（FeatureCrossing）

答案：C

8.评估推荐系统的离线指标中，NDCG（归一化折损累计增益）主要衡量？

A.推荐列表的相关性排序质量

B.推荐结果的多样性

C.用户点击率

D.模型计算效率

答案：A

9.边缘计算场景下部署AI模型时，最关键的优化目标是？

A.模型准确率

B.推理延迟与能耗

C.模型可解释性

D.多任务支持能力

答案：B

10.处理时序数据（如股票价格预测）时，LSTM相比普通RNN的核心改进是？

A.引入门控机制控制信息流动

B.增加隐藏层数量

C.使用双向结构

D.采用注意力机制

答案：A

11.联邦学习（FederatedLearning）中，隐私泄露的主要风险来源是？

A.中心服务器存储原始数据

B.客户端上传梯度或模型参数

C.数据预处理阶段的特征工程

D.模型训练后的部署环节

答案：B

12.以下哪项不属于AI伦理中的算法公平性要求？

A.模型对不同性别用户的预测误差无显著差异

B.训练数据覆盖不同地域、年龄的群体

C.模型输出结果可被人类解释

D.避免对特定种族群体的系统性歧视

答案：C

13.构建对话系统时，意图识别（IntentRecognition）的本质是？

A.文本分类任务

B.序列标注任务

C.机器翻译任务

D.问答匹配任务

答案：A

14.在目标检测任务中，YOLOv8相比FasterRCNN的主要优势是？

A.更高的检测精度

B.更快的推理速度

C.更强大的小目标检测能力

D.支持多模态输入

答案：B

15.自监督学习（SelfSupervisedLearning）的典型训练目标是？

A.预测被掩码的输入部分（如BERT的MLM）

B.最小化标签与预测值的误差

C.最大化生成样本的真实性（如GAN）

D.优化策略的长期收益（如强化学习）

答案：A

16.模型可解释性技术中，SHAP（SHapleyAdditiveexPlanations）的核心原理是？

A.计算特征对预测结果的贡献值

B.可视化模型内部神经元激活模式

C.生成反事实解释（CounterfactualExplanations）

D.分析模型决策路径的逻辑规则

答案：A

17.处理不平衡数据（如欺诈检测）时，以下哪种方法不属于数据层面的解决策略？

A.过采样（Oversampling）少数类

B.