vudang449/aio2025-vietnamese-exam huggingface dataset:
Câu hỏi: Huấn luyện batch 1 bước. Tính đạo hàm từng mẫu và cập nhật: ∂L ∂w (i) = 2x(i)(ˆy(i) −y(i)), ∂L ∂b (i) = 2(ˆy(i) −y(i)), w′ = w −η · 1 N X i ∂L ∂w (i) , b′ = b −η · 1 N X i ∂L ∂b (i) . Chọn cặp (w′, b′) (làm tròn kết quảđến 2 chữsốthập phân).
Các lựa chọn:
(1.88, 0.43)
(1.74, 0.29)
(1.96, 0.53)
(2.05, 0.61)
Đáp án: A
Câu hỏi: Mô hình ˆy = xw + b với w = −0.34, b = 0.04. Cho x = 5.0. Hãy tính ˆy (làm tròn kết quả đến 2 chữsốthập phân).
Các lựa chọn:
−1.50
−1.72
−1.66
−1.80 116
Đáp án: A
Câu hỏi: EASY: Với dữliệu đầu vào và thông tin vềmạng được mô tảtrong hình 3, hãy tính toán đầu ra của mạng sau lớp Batch Normalization và ReLU (làm tròn đến 1 chữsốthập phân).
Các lựa chọn:
2.0 2.0 2.0 2.0  2.0 2.0 2.0 2.0 
4.0 4.0 4.0 4.0  4.0 4.0 4.0 4.0 
0.0 0.0 0.0 0.0  0.0 0.0 0.0 0.0 
3.0 3.0 3.0 3.0  3.0 3.0 3.0 3.0 
Đáp án: A
Câu hỏi: cho bài toán alignment?
Các lựa chọn:
RL có kiến trúc mạng phức tạp hơn nên học được biểu diễn tốt hơn supervised learning.
RL cho phép mô hình thửnhiều cách trảlời, nhận tín hiệu phản hồi (reward signal) cho từng phương án, và cải thiện dần thông qua vòng lặp thử-sai (trial- and-error).
RL không cần dữliệu huấn luyện nên tiết kiệm chi phí thu thập dữliệu hơn supervised learning.
RL huấn luyện nhanh hơn supervised learning vì không cần tính gradient cho toàn bộtham số.
Đáp án: B
Câu hỏi: Dựa trên trạng thái ẩn h1 có kích thước bằng 2, tiến hành tính toán vector logits thông qua lớp Fully-Connected. Xác suất dựđoán của token được mô hình lựa chọn tại bước này là bao nhiêu. Kết quảlàm tròn đến hai chữsốthập phân.
Các lựa chọn:
0.62.
0.68.
0.46.
0.34.
Đáp án: A
Câu hỏi: End-to-end Question Answering Câu 1. Tại sao mô hình Transformer được sửdụng phổbiến trong bài toán Question Answering (QA)?
Các lựa chọn:
Do Transformer không có khảnăng tựhọc đặc trưng từvăn bản tựnhiên.
Do Transformer chứa nhiều kiến thức vềdữliệu.
Có sửdụng mô hình tìm kiếm context.
Nắm bắt hiệu quảhơn các phụthuộc xa (long-range dependencies) thông qua cơ chếself-attention.
Đáp án: D
Câu hỏi: Trong bài toán visual question answering (VQA), xét ví dụmô hình được hỏi vềnội dung cảnh báo trên một biển hiệu. Nhãn thực tếg là “DANGER ZONE”. Do nhiễu ảnh và lỗi ngữnghĩa nên dựđoán đầu ra của mô hình ˆa là “DANGEROUS”. Hệthống đánh giá sửdụng độđo average normalized Levenshtein similarity (ANLS) đểchấm điểm. Giảsử ngưỡng được thiết lập chặt chẽlà τ = 0.6. Dựa vào hình minh họa 2 và các dữkiện trên, điểm sốANLS cuối cùng mà mô hình nhận được cho mẫu dữliệu này là bao nhiêu?
Các lựa chọn:
0.75.
0.64.
0.00.
0.55.
Đáp án: B
Câu hỏi: : Thực hiện triển khai mô hình RNN bằng Pytorch với các tham sốđược mô tảởmodule (2) trong hình (lưu ý batch_first=True, num_layers=1). Shape của input X khi đưa vào mô hình RNN là bao nhiêu? (a) (64, 32, 32 * 128) (b) (64, 128, 32 * 3) (c) (64 * 32, 32, 128) (d) (64, 32, 32 * 3)
Các lựa chọn:
(64, 32, 32 * 128)
(64, 128, 32 * 3)
(64 * 32, 32, 128)
(64, 32, 32 * 3)
Đáp án: D
Câu hỏi: : Xét một mạng nơ-ron đơn giản với thông tin như hình bên dưới:
Các lựa chọn:
−0.05.
−0.08.
−0.11.
−0.14.
Đáp án: C
Câu hỏi: (nếu tính đúng) ta có: w = 1.883108, b = 0.434180. Bước 1 (tháng 10): với x = 6.4, y = 15.50: ˆy = wx + b = 1.883108 · 6.4 + 0.434180 = 12.4860712, e = ˆy −y = −3.0139288. Đạo hàm 1 mẫu: ∂L ∂w = 2xe = 2 · 6.4(−3.0139288) = −38.57828864, ∂L ∂b = 2e = −6.0278576. Cập nhật với η = 0.01: w′ = 1.883108−0.01(−38.57828864) = 2.2688908864, b′ = 0.434180−0.01(−6.0278576) = 0.494458 Bước 2 (dựđoán tháng 11): x11 = 6.6, ˆy11 = w′x11 + b′ = 2.2688908864 · 6.6 + 0.494458576 ≈15.47.
Các lựa chọn:
w′ = 2.06, b′ = 0.46, ˆy11 = 14.
w′ = 2.27, b′ = 0.49, ˆy11 = 15.
w′ = 2.32, b′ = 0.52, ˆy11 = 15.
w′ = 1.97, b′ = 0.40, ˆy11 = 12.48 Dùng tham sốsau batch câu AIO25M05LR15 (nếu tính đúng) ta có: w = 1.883108, b = 0.434180. Bước 1 (tháng 10): với x = 6.4, y = 15.50: ˆy = wx + b = 1.883108 · 6.4 + 0.434180 = 12.4860712, e = ˆy −y = −3.0139288. Đạo hàm 1 mẫu: ∂L ∂w = 2xe = 2 · 6.4(−3.0139288) = −38.57828864, ∂L ∂b = 2e = −6.0278576. Cập nhật với η = 0.01: w′ = 1.883108−0.01(−38.57828864) = 2.2688908864, b′ = 0.434180−0.01(−6.0278576) = 0.494458576 Bước 2 (dựđoán tháng 11): x11 = 6.6, ˆy11 = w′x11 + b′ = 2.2688908864 · 6.6 + 0.494458576 ≈15.47.
Đáp án: B
Câu hỏi: Sau khi huấn luyện mô hình ởcâu trên, đặc trưng nào được sử dụng nhiều nhất đểphân nhánh? Hãy tìm hiểu và sửdụng hàm .get_score() với tham sốimportance_type="weight". (Tài liệu tham khảo)
Các lựa chọn:
Gender.
Experience.
Position.
Salary.
Đáp án: B
Câu hỏi: Hình dưới đây mô tảpipeline của bài toán Aspect Term Extraction (ATE). Mỗi token trong câu đầu vào được token hoá, đưa qua backbone BERT và một bộphân loại đểdựđoán nhãn cho từng token. Vì đầu ra là nhãn gắn với từng vịtrí trong chuỗi, bài toán này thuộc nhóm sequence labeling. Hình 2: Pipeline cho bài toán Aspect Term Extraction. Đoạn mã dưới đây minh hoạcách khởi tạo tokenizer và mô hình cho bài toán ATE.
Các lựa chọn:
AutoModelForMaskedLM
AutoModelForTokenClassification
AutoModelForSequenceClassification
AutoModelForCausalLM
Đáp án: B
Câu hỏi: Trong bộdữliệu VQAv2 của bài toán visual question answering (VQA), độchính xác thường được đánh giá dựa trên mức độđồng thuận giữa câu trảlời của mô hình và các câu trảlời do các người gán nhãn cung cấp. Xét một trường hợp minh họa như trong Hình 1, với tập hợp câu trảlời từ10 người gán nhãn và một câu trảlời do mô hình dự đoán, hãy tính chính xác giá trịđiểm VQA accuracy tương ứng cho trường hợp này.
Các lựa chọn:
1.00.
0.80.
0.67.
0.33.
Đáp án: A
Câu hỏi: Cho model Logistic Regression với MSE loss: ˆy = σ(z) = 1 1 + e−z , z = wx + b LMSE = (ˆy −y)2 Cho trước: w = 0.5, b = −0.2, learning rate η = 0.1 Sample: x = 2.0, y = 1 Tính giá trịw sau một bước update?
Các lựa chọn:
w = 0
w = 0
w = 0
w = 0
Đáp án: B
Câu hỏi: EASY Cho ảnh đầu vào kích thước 32 × 32, chia ảnh thành các patch không chồng lặp đểthu được một grid có 8×8 patch tương ứng với 8×8 token. Cấu hình Stem Conv2D đúng là: (Kernel Size = ?, Stride = ?, Padding = ?) Stem Conv2D
Các lựa chọn:
kernel 4 × 4, stride 2, padding 1.
kernel 4 × 4, stride 4, padding 0.
kernel 7 × 7, stride 2, padding 3.
kernel 3 × 3, stride 1, padding 1.
Đáp án: A
Câu hỏi: : (Cho cả3 phần) Hãy xem đây như là một bài toán thực nghiệm, thay thếtừmô hình Random Forest, XGBoost, AdaBoost, Gradient Boost vào dữliệu trên. Sau đó đánh giá bộdữliệu trên tập test và đưa ra mô hình tốt nhất được chọn tối ưu cho bộdữliệu này. (Thực hiện với các siêu tham sốchung: n_estimators = 50, random_state=42)
Các lựa chọn:
Random Forest.
XGBoost.
AdaBoost.
Gradient Boost.
Đáp án: D
Câu hỏi: Dựng histogram với equal-width khi sốbin B = 3. Dùng w = max −min B , ek = min +k w (k = 0..B), và gán mẫu vào bin theo rìa trái đóng (bin cuối đóng cảhai phía). Hỏi edges và phân bin nào đúng?
Các lựa chọn:
Edges [2.00, 6.33, 10.67, 15.00]; Bin0: {2, 4, 6}; Bin1: {9}; Bin2: {12, 15}.
Edges [2.00, 4.33, 8.67, 15.00]; Bin0: {2, 4}; Bin1: {6, 9}; Bin2: {12, 15}.
Edges [2.00, 6.33, 10.67, 15.00]; Bin0: {2, 4}; Bin1: {6, 9}; Bin2: {12, 15}.
Edges [2.00, 5.00, 10.00, 15.00]; Bin0: {2, 4, 6}; Bin1: {9, 12}; Bin2: {15}.
Đáp án: A
Câu hỏi: Sau lớp Fully Connected, mô hình tạo ra logits cho từng token trong câu. Tensor logits cần có kích thước bằng bao nhiêu đểphù hợp với đầu vào của hàm nn.CrossEntropyLoss trong bài toán POS Tagging?
Các lựa chọn:
(1, 2, 5).
(1, 5, 2).
(1, 4, 5).
(1, 5, 4).
Đáp án: C
Câu hỏi: Cho code Pytorch của một mô hình có một lớp Linear và hàm Softmax. Trong đó, các giá trịweight và bias được định nghĩa trước như trong hình. Hỏi sau khi truyền input x vào mạng trên, phân phối nhận được là? 1 import torch 2 import torch.nn as nn 3 import torch.nn.functional as F 4 5 class SimpleModel(nn.Module): 6 def __init__(self): 7 super().__init__() 8 self.fc = nn.Linear(1, 3) 9 self.fc.weight.data = torch.tensor([[1.0], [2.0], [-1.0]]) 10 self.fc.bias.data = torch.tensor([1.0, 1.0, 1.0]) 11 12 def forward(self, x): 13 logits = self.fc(x) 14 probs = F.softmax(logits, dim=1) 15 print(probs) 16 return probs 17 18 x = torch.tensor([[1.0]]) 19 model = SimpleModel() 20 output = model(x) 0.260 0.705 0.035 0.260 0.705 0.035 0.035 0.260 0.705 0.035 0.260 0.705 A B C D Index 0 Index 1 Index 2
Các lựa chọn:
Phân phối A.
Phân phối B.
Phân phối C.
Phân phối D
Đáp án: A
Câu hỏi: Bạn mong muốn xây dựng một hệthống Face Recognition với pipeline bao gồm: Face Detection, Face Alignment, Feature Extraction, và Feature Matching như hình minh họa bên dưới. Face Alignment Face Detector Face Embedding Vector Database Feature Matching A match! Similarity = 0.81 ??? ArcFace Feature Extractor Hiện tại, bạn đang tìm kiếm mô hình phù hợp cho bước Face Detector. Bạn mong muốn sửdụng các mô hình trên repository của insightface và dựa vào các kết quảthực nghiệm của họđểchọn mô hình (tại Github). Tiêu chí của bạn là Flops ≤10G và trong sốnhững mô hình thỏa điều kiện, chọn mô hình có độchính xác tốt nhất. Trong các mô hình dưới đây, đâu là mô hình phù hợp nhất?
Các lựa chọn:
SCRFD-34GF.
SCRFD-10GF.
SCRFD-2.5GF.
SCRFD-0.5GF.
Đáp án: B
Câu hỏi: : Với dữliệu đầu vào và thông tin chi tiết vềhình 5 dưới đây: X3 h3 Wxh = [1.0, 0.0, -0.5], [-1.0, 0.0, 0.5] bxh = 1.0 bho = 0.0 y3 ^ RNN Cell h0 X1 h1 RNN Cell X2 h2 Whh = [0.0, -1.0] bhh = 1.0 Whh = [0.0, -1.0] bhh = 1.0 Wxh = [1.0, 0.0, -0.5], [-1.0, 0.0, 0.5] bxh = 1.0 Wxh = [1.0, 0.0, -0.5], [-1.0, 0.0, 0.5] bxh = 1.0 Whh = [0.0, -1.0] bhh = 1.0 Who = [0.0, 1.0] Hình 5: Mô hình RNN áp dụng cho câu RNN01 tới RNN Câu hỏi: Giảsửta có một mạng RNN đơn giản với input size = 3 và hidden size = 2. Trọng sốcủa mạng chi tiết như hình 5. Đầu vào của mạng là chuỗi gồm 3 timestep (x1, x2, x3), mỗi timestep có input size = 3: x1 = [1.0, 2.0, 3.0], x2 = [4.0, 5.0, 6.0], x3 = [7.0, 8.0, 9.0] Hãy tính toán output của hidden state tại mỗi timestep (h1, h2, h3). Biết h0 = [0, 0] (a) [0.9866, 0.9051], [0.0946, 0.9702], [−0.8996, 0.9983] (b) [0.9866, 0.9051], [0.0946, 0.9702], [0.9114, 0.4899] (c) [0.9051, 0.9866], [0.9650, 0.0134], [0.9997, −0.4726] (d) [−0.4621, 0.9998], [2.4676 × 10−4, 0.9640], [0.9114, 0.4899]
Các lựa chọn:
[0.9866, 0.9051], [0.0946, 0.9702], [−0.8996, 0.9983]
[0.9866, 0.9051], [0.0946, 0.9702], [0.9114, 0.4899]
[0.9051, 0.9866], [0.9650, 0.0134], [0.9997, −0.4726]
[−0.4621, 0.9998], [2.4676 × 10−4, 0.9640], [0.9114, 0.4899] 189
Đáp án: C
Câu hỏi: Cho model A = Multivariate Probit Variational AutoEncoder (MPVAE). Các tính chất quan trọng của model A trong bài toán multi-label classification là: sample sample mean mean Chọn
Các lựa chọn:
Không có sequential structure như NLP; thay Self-Attention bằng Label Embedding đểgiảm chi phí; dùng K group labels và expand K groups thành N labels.
Embed cảfeature X và label Y vào latent space; latent space deterministic thiếu smoothness/structure; nhiễu nhỏtrong latent space có thểlàm Decoder output thay đổi lớn.
Dựa trên Probit model; mô hình hoá conditional probability của Y theo X; học hai probabilistic embedding spaces (label/feature) với shared covariance matrix; khi testing không có label nên chỉdùng nhánh feature; có thểdùng covariance đểdiễn giải khoảng cách giữa các nhãn (dimensionality reduction).
Thiết kếđểso sánh hai latent representations và đo similarity; gồm label network và feature network; học pairwise interactions và higher-order correlations; có factorization layer (kernel-like) giúp giảm chi phí tính toán.
Đáp án: C
Câu hỏi: Logistic Regression 2 Câu 1: Hàm sigmoid có công thức và miền giá trịnhư thếnào?
Các lựa chọn:
σ(z) = 1 1 + e−z với σ(z) ∈(0, 1)
σ(z) = 1 1 −e−z với σ(z) ∈(−∞, +∞)
σ(z) = ez 1 + ez với σ(z) ∈[−1, 1]
σ(z) = 1 1 + ez với σ(z) ∈[0, 1]
Đáp án: A
Câu hỏi: Giá trịkhởi tạo cho F0 bằng?
Các lựa chọn:
F0 = 0.75.
F0 = 1.00.
F0 = 1.10.
F0 = 0.50.
Đáp án: C
Câu hỏi: Mixture of Experts 1. Một mô hình MoE có tổng cộng 32 chuyên gia được chia đều trên 8 GPU (mỗi GPU chứa 4 chuyên gia). Với một batch gồm 8192 token và hệsốdung lượng (capacity factor) là 1.0, hãy tính dung lượng xửlý token tối đa của mỗi GPU khi sửdụng chiến lược Top-1 routing. 8192 … ? ?
Các lựa chọn:
Dung lượng mỗi GPU là 512 token.
Dung lượng mỗi GPU là 1024 token.
Dung lượng mỗi GPU là 2048 token.
Dung lượng mỗi GPU là 256 token.
Đáp án: A
Câu hỏi: Hãy cho biết sau khi đưa sample 1 vào model, . . . đưa vào softmax, vector dự đoán của mô hình sẽlà?
Các lựa chọn:
[1, 1, 1, 1, 1]
[3, 2, 1, 3, 1]
[2, 2, 2, 2, 2]
[3, 3, 3, 3, 3]
Đáp án: A
Câu hỏi: Giảsửtrong Data warehouse ta đã có bảng staffs (như dưới) và khi loading thêm dữliệu mới X (thông tin mới của nhân viên Alice) trong trường hợp này ta nên dùng phương pháp phù hợp (nhất) nào đểxửlí?
Các lựa chọn:
Xóa toàn bộrecords của bảng staffs và ghi lại thông tin mới
Ghi đè lên bản ghi hiện có bằng thông tin mới của Alice (Hợp lí nhất)
Xóa thông toàn bộrecord có thông tin Alice
Tạo một bảng mới chứa thông tin mới của Alice
Đáp án: B
Câu hỏi: Quan sát hai kiến trúc mô hình bên dưới (A) và (B):
Các lựa chọn:
(A) thất bại chủyếu vì sốtham sốnhiều hơn (B), gây overfitting; còn vềmặt cơ chếxửlý không gian thì hai mô hình là tương đương.
(A) phá vỡtính tương đương theo tịnh tiến (translation equivariance) và inductive bias không gian do Flatten tạo ánh xạphụthuộc vịtrí tuyệt đối; (B) giữtính này nhờchỉdùng phép tích chập và sampling theo lưới.
(A) không thểhọc segmentation vì Flatten làm mất hoàn toàn thông tin không gian; do đó output sẽluôn là mask hằng (constant mask) bất kểinput.
(B) luôn tốt hơn (A) vì có MaxPooling giúp tăng độchính xác; nếu bỏpooling thì (B) cũng sẽkém như (A).
Đáp án: A
Câu hỏi: thu được kết quảnhư sau. Câu trảlời Reward score A 0.85 B 0.42 C 0.71 Đồng thời, nhóm annotator đã so sánh từng cặp và đưa ra preference như sau. Cặp so sánh Preference A vs B A tốt hơn B C vs A C tốt hơn A C vs B C tốt hơn B Reward model có nhất quán (consistent) với tất cảcác preference của annotator không? Nếu không, cặp nào bịvi phạm?
Các lựa chọn:
Có, reward model nhất quán với tất cảcác preference.
Không, cặp A vs B bịvi phạm vì R(A) < R(B) nhưng annotator chọn A tốt hơn B.
Không, cặp C vs A bịvi phạm vì R(A) = 0.85 > R(C) = 0.71 nhưng annotator chọn C tốt hơn A.
Không, cặp C vs B bịvi phạm vì R(B) > R(C) nhưng annotator chọn C tốt hơn B.
Đáp án: C
Câu hỏi: : Tiếp tục với mạng ởcâu trên. Lưu ý rằng mô hình không có bias: Wxi = −1.0 0.5 0.5 −1.0 0.0 −0.5 , Whi = 0.0 1.0 0.0 −1.0 Đầu vào của mạng là 1 timestep: X = [1.0, 2.0, 3.0] Câu hỏi: Hãy tính giá trịtiền kích hoạt (pre-activation) của input gate zi (trước sigmoid). (a) [2.5000, −0.5000] (b) [0.5000, −2.5000] (c) [−0.5000, −0.5000] (d) [1.5000, −2.5000]
Các lựa chọn:
[2.5000, −0.5000]
[0.5000, −2.5000]
[−0.5000, −0.5000]
[1.5000, −2.5000]  LSTM02 – input gate Output (pre-activation) của input gate: zi = WxiX + Whiht−1 = WxiX. Wxi = −1.0 0.5 0.5 −1.0 0.0 −0.5  ⇒zi = −1 + 0.5 · 2 + 0.5 · 3 −1 −0.5 · 3  =  1.5 −2.5 
Đáp án: D
Câu hỏi: 1. Trong mô hình GAN cho bài toán sinh ảnh, Generator tạo ra ảnh mới từnhiễu hoặc điều kiện đầu vào và được huấn luyện bằng nhiều hàm mất mát khác nhau đểcải thiện kết quảsinh ảnh. Trong đó, L1/L2 Loss và GAN Loss hướng Generator tới hai mục tiêu không giống nhau. Đâu là phát biểu đúng nhất vềsựkhác biệt cốt lõi giữa hai loại loss này?
Các lựa chọn:
L1/L2 Loss chủyếu giúp ảnh sinh ra tiệm cận phân phối ảnh thật ởmức toàn cục, còn GAN Loss tập trung vào việc giảm sai sốcục bộgiữa từng pixel với ảnh thật.
L1/L2 Loss đo sai lệch giữa ảnh sinh ra và ảnh mục tiêu trên không gian pixel, còn GAN Loss khiến ảnh sinh ra giống ảnh thật hơn thông qua cơ chếđối kháng với Discriminator.
L1/L2 Loss và GAN Loss đều so sánh ảnh sinh ra với ảnh thật, nhưng khác nhau chủyếu ởcách chuẩn hóa giá trịmất mát trong quá trình tối ưu.
GAN Loss và L1/L2 Loss đều nhằm giảm chênh lệch giữa ảnh sinh ra và ảnh thật, chỉkhác ởviệc một bên học qua Discriminator còn bên kia học trực tiếp từtín hiệu tái tạo. .
Đáp án: B
Câu hỏi: Áp dụng thuật toán Gradient Descent với η = 0.1, giá trịtham số mới (wnew, bnew) sau bước cập nhật đầu tiên là:
Các lựa chọn:
w = 0.1, b = 0.
w = −0.1, b = 0.
w = 0.6, b = 0.1.
−3.0.
Đáp án: A
Câu hỏi: Trong bối cảnh điện toán đám mây và các công cụlưu trữhiệu suất cao như AWS S3 và Data Lake, tại sao phương pháp ELT lại trởthành lựa chọn phổbiến hơn so với ETL truyền thống?
Các lựa chọn:
ELT chỉphù hợp với dữliệu có cấu trúc, giúp tiết kiệm chi phí biến đổi.
Với ELT, việc biến đổi dữliệu được thực hiện sau khi tải dữliệu thô vào Data Lake, tận dụng khảnăng mởrộng (scalability) và sức mạnh xửlý của đám mây.
ELT giảm thiểu đáng kểthời gian tải dữliệu vào kho lưu trữ.
ETL phức tạp hơn vì nó yêu cầu một máy chủriêng biệt cho quá trình biến đổi.
Đáp án: B
Câu hỏi: : Sau khi đã triển khai toàn bộ3 mô hình các tham sốkhai báo trong baseline, đâu là thứ tựđúng khi so sánh hiệu suất của các mô hình dựa trên tập test (cao nhất →thấp nhất) tại epoch cuối cùng? (Nếu sựchênh lệch chưa tới 3% thì được xem như tương đương) (a) Transformer →RNN ∼LSTM (b) LSTM ∼RNN →Transformer (c) Transformer ∼LSTM →RNN (d) Transformer ∼RNN →LSTM
Các lựa chọn:
95.84%
85.26%
80.52%
90.57%
Đáp án: D
Câu hỏi: Bạn đang thực hiện huấn luyện mô hình SCRFD dựa vào tài liệu hướng dẫn của insightface tại Github. Bạn mong muốn xây dựng một bộdữliệu mới đểhuấn luyện mô hình. Hãy tải tấm ảnh từGoogle Drive và thực hiện gán nhãn khuôn mặt cho ảnh đó. Trong các phương án dưới đây, đâu là cách gán nhãn đúng nhất?
Các lựa chọn:
# 13_Interview_Interview_2_People_Visible_13_60.jpg 324, 142, 482, 366 516, 232, 674, 422 .
# 13_Interview_Interview_2_People_Visible_13_60.jpg 1024 768 324 142 482 366 516 232 674 422 .
# 13_Interview_Interview_2_People_Visible_13_60.jpg 1024 640 516 232 482 366 324 142 674 422 .
# 13_Interview_Interview_2_People_Visible_13_60.jpg 1024 768 0.3936 0.3307 0.1543 0.2917 0.5811 0.4258 0.1543 0.2474 .
Đáp án: B
Câu hỏi: Nếu một nhà khoa học dữliệu lưu trữcác tệp CSV chứa dữliệu khách hàng vào một bucket S3, "tên của tệp CSV"tương ứng với khái niệm nào của S3, và "dữliệu khách hàng"tương ứng với khái niệm nào?
Các lựa chọn:
"Tên tệp"là Version ID, "dữliệu khách hàng"là Metadata.
"Tên tệp"là Key, "dữliệu khách hàng"là Data
"Tên tệp"là Metadata, "dữliệu khách hàng"là Key.
"Tên tệp"là Object, "dữliệu khách hàng"là Bucket.
Đáp án: B
Câu hỏi: Một ứng dụng web của công ty đang gặp vấn đềvềhiệu suất, với thời gian tải trang tăng đột ngột vào một sốthời điểm trong ngày. Đểxác định nguyên nhân và tự động cảnh báo cho nhóm kỹthuật, dịch vụAWS nào sẽcung cấp giải pháp toàn diện nhất?
Các lựa chọn:
AWS IAM.
AWS S3.
AWS CloudWatch, vì nó cho phép thu thập các chỉsố(metrics) vềhiệu suất của ứng dụng, tổng hợp các nhật ký (logs) và tạo cảnh báo (alarms) khi một ngưỡng được thiết lập bịvi phạm.
AWS Glue.
Đáp án: C
Câu hỏi: hình sinh. Cách A Encoder µ σ z ∼N(µ, σ2) Decoder Không khảvi Cách B Encoder µ σ ϵ ∼N(0, 1) z = µ + σ · ϵ Decoder Hình 2: So sánh hai cách lấy mẫu: lấy mẫu trực tiếp (Cách A) và reparameterization trick (Cách B). Như minh họa trong Hình 2, VAE sửdụng Cách B (reparameterization trick) thay vì Cách A. Lý do chính là gì?
Các lựa chọn:
Cách B giúp giảm sốlượng tham sốcần học của mô hình, từđó tăng tốc độ huấn luyện.
Cách B tách phần ngẫu nhiên (ϵ) ra khỏi đường lan truyền gradient, cho phép tính đạo hàm qua µ và σ đểhuấn luyện bằng backpropagation.
Cách B tạo ra nhiều nhiễu hơn Cách A, giúp mô hình sinh dữliệu đa dạng hơn.
Cách B loại bỏhoàn toàn yếu tốngẫu nhiên trong quá trình huấn luyện để đảm bảo kết quảổn định.
Đáp án: B
Câu hỏi: Trong bài toán phân vùng ảnh (image segmentation), đầu ra của mô hình thường là một bản đồxác suất (probability map). Giảsửta thực hiện chuyển đổi probability map này thành mặt nạnhịphân (binary mask) dựa trên quy tắc ngưỡng như sau: ˆYi,j = ( 1 nếu pi,j ≥0.5, 0 nếu pi,j < 0.5. Cho mặt nạnhãn chuẩn (ground truth mask) Y và bản đồxác suất P được mô tảtrong hình dưới đây: 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0.90 0.70 0.40 0.20 0.49 0.60 0.30 0.10 0.20 0.90 0.55 0.45 0.10 0.20 0.51 0.80   Biết các công thức tính hệsốDice và chỉsốIoU (Intersection over Union) được định nghĩa lần lượt là: Dice = 2TP 2TP + FP + FN , IoU = TP TP + FP + FN . Hãy tính giá trịDice và IoU của dựđoán P so với mặt nạnhãn chuẩn Y sau khi áp dụng bước thresholding. (Lưu ý kết quảđược làm tròn đến 4 chữsốthập phân.)
Các lựa chọn:
(0.7500, 0.6000).
(0.8571, 0.7500).
(0.8750, 0.7778).
(0.9333, 0.8750).
Đáp án: B
Câu hỏi: Tokenizer 2 1. (Tính toán – Word-based Tokenization: chuẩn hóa và thay [UNK]) Một hệthống word-based tokenization chạy theo thứtựsau: Bước 1: Chuyển toàn bộchữsang lowercase. Bước 2: Thay các dấu , . ! ? : ; ( ) bằng khoảng trắng. Bước 3: Nếu có từ2 dấu gạch nối liên tiếp trởlên, rút gọn vềđúng 1 dấu -. Bước 4: Tách token theo khoảng trắng. Bước 5: Nếu token chỉgồm chữsốthì loại bỏ. Bước 6: Nếu token không nằm trong vocab thì thay bằng [UNK]. Vocab cho trước là: ai, hoc, may-hoc, hay. Đầu vào là: "(AI) học May–hoc 7 hay!" Biết rằng hệthống không bỏdấu tiếng Việt, nên "học" khác "hoc". Sau khi áp dụng đầy đủpipeline, kết quảcuối cùng là gì?
Các lựa chọn:
ai [UNK] may-hoc hay
[UNK] [UNK] may-hoc hay
ai hoc may-hoc hay
ai [UNK] may-hoc 7 hay
Đáp án: A
Câu hỏi: Xác định chuỗi văn bản hoàn chỉnh được mô hình dựđoán từtoken khởi tạo đã cho.
Các lựa chọn:
"hãy tỏa sáng theo cách của bạn".
"hãy tỏa sáng theo cách của mây".
"hãy theo cách của bạn".
"hãy tỏa sáng của bạn".
Đáp án: A
Câu hỏi: , kết quảsau khi qua embedding là:
Các lựa chọn:
out1 = [[0.4058,-0.6624],[0.5582,0.0786],[0.2293,1.3255],[1.0281,-1.9094]] out2 = [[0.2293,1.3255],[1.0281,-1.9094],[-1.3083,-0.0987],[1.7840,-0.8278]]
out1 = [[-0.1882,0.5530],[1.7840,-0.8278],[1.0281,-1.9094],[-1.3083,-0.0987]] out2 = [[0.2293,1.3255],[-0.1882,0.5530],[1.7840,-0.8278],[1.0281,-1.9094]]
out1 = [[0.5582,0.0786],[0.4058,-0.6624],[-1.3083,-0.0987],[1.0281,-1.9094]] out2 = [[0.2293,1.3255],[-1.3083,-0.0987],[1.7840,-0.8278],[1.0281,-1.9094]]
out1 = [[0.4058,-0.6624],[0.5582,0.0786],[-1.3083,-0.0987],[1.0281,-1.9094]] out2 = [[0.2293,1.3255],[-1.3083,-0.0987],[1.0281,-1.9094],[1.7840,-0.8278]]
Đáp án: D
Câu hỏi: : Với dữliệu đầu vào và thông tin chi tiết vềhình 9 dưới đây: 1.5 0.5 0.5 1.0 0.5 0.5 1.5 0. 0. 1.5 1.0 1.5 + Input Positional Encoding 1.5 1.5 1.8 0.5 2.5 2.0 0.5 1.0 Input Word Embedding + Positional  Encoding Masked Multi-Head Attention Add & Norm Hình 9: Hình ảnh minh hoạmô hình Transformer cho câu TRANS Câu hỏi: Các giá trịthiếu (các ô ký hiệu là "?") trong hình lần lượt ("?1", "?2") là:
Các lựa chọn:
2.4, 2.5
1.9, 0.8
0.8, 2.0
0.3, 0.8 201
Đáp án: A
Câu hỏi: Trong Object Detection, Region of Interest (ROI) hiểu đơn giản là các vùng ảnh có khảnăng chứa đối tượng. Vì vật thểtrong ảnh có kích thước khác nhau, các ROI này khi chiếu lên feature map cũng có độlớn hoàn toàn khác nhau. Tuy nhiên, các tầng phía sau của mô hình thường yêu cầu đầu vào có kích thước cốđịnh. Đểđáp ứng điều này, Spatial Pyramid Pooling (SPP) chia mỗi ROI thành một lưới gồm nhiều ô nhỏ(gọi là các bin) với sốlượng định trước. Bằng cách trích xuất đặc trưng (pooling) trên từng bin, ta sẽluôn thu được kết quảđầu ra đồng nhất, bất kểROI ban đầu to hay nhỏ. Câu hỏi này chỉxét bước xác định cách chia ROI thành các bin. Cụthể, với một ROI kích thước 13 × 13 trên feature map, ta muốn chia nó thành lưới 6 × 6 (36 bin). Vì 13 không chia hết cho 6, ranh giới của mỗi bin phải được xác định bằng phép lượng tử hóa tọa độ. Trên hình, các dải màu theo trục X biểu diễn các khoảng Xj, còn mỗi bin 2-D được tạo bằng cách kết hợp một khoảng theo hàng với một khoảng theo cột. Đểxác định các khoảng này, ta thực hiện lần lượt 2 bước sau:
Các lựa chọn:
X0=[0, 2), X1=[2, 4), X2=[4, 7), X3=[7, 9), X4=[9, 11), X5=[11, 13) Mỗi bin gồm 2 phần tử, không chồng lấn.
X0=(0, 3], X1=(2, 5], X2=(4, 7], X3=(6, 9], X4=(8, 11], X5=(10, 13] Mỗi bin gồm 2 phần tử, chồng lấn.
X0=[0, 3), X1=[2, 5), X2=[4, 7), X3=[6, 9), X4=[8, 11), X5=[10, 13) Mỗi bin gồm 3 phần tử, chồng lấn.
X0=(0, 3], X1=(3, 5], X2=(5, 7], X3=(7, 9], X4=(9, 11], X5=(11, 13] Mỗi bin gồm 3 phần tử, không chồng lấn.
Đáp án: C
Câu hỏi: Kỹthuật nào sau đây là cách tối ưu hóa cho các job trong PySpark?
Các lựa chọn:
Tránh dùng DataFrame và ưu tiên RDD thô (low-level code).
Sửdụng partitioning, caching, và broadcast joins khi phù hợp.
Dùng collect() trên dataset lớn đểtăng tốc xửlý.
Tắt Catalyst Optimizer đểchạy nhanh hơn.
Đáp án: B