vudang449/aio2025-vietnamese-exam huggingface dataset:
Câu hỏi: 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: B
Câu hỏi: Denoising and Segmentation 1. (Kiến thức – Vai trò của skip connection trong U-Net) Chức năng chính của skip connection trong U-Net là gì?
Các lựa chọn:
Tăng chi phí tính toán của mạng.
Kết hợp feature map từnhánh downsampling với feature map đã upsample tương ứng ởnhánh decoder.
Đưa tính phi tuyến vào mạng.
Giảm sốlượng tham sốtrong mạng.
Đáp án: B
Câu hỏi: Trong bối cảnh Star Schema, đâu là mối quan hệchính giữa bảng sựkiện (Fact Table) và các bảng chiều (Dimension Table)?
Các lựa chọn:
Một-Nhiều (One-to-Many), với Dimension Table là phía "Nhiều".
Nhiều-Nhiều (Many-to-Many).
Một-Nhiều (One-to-Many), với Fact Table là phía ’Nhiều’.
Một-Một (One-to-One).
Đáp án: C
Câu hỏi: Trong PySpark SQL, phương thức nào được dùng đểchạy một câu lệnh SQL?
Các lựa chọn:
spark.sql()
df.sql()
sql.run()
query.sql()
Đáp án: A
Câu hỏi: Giá trịđánh giá MSE và R2 trên tập Test cho mô hình XGBoost trên xấp xỉlà? Hãy sửdụng hàm mean_squared_error() và r2_score(). (random_state=42, n_estimators=50)
Các lựa chọn:
MSE = 1182725453, R2 Score = 0.3918.
MSE = 1325373291, R2 Score = 0.2904.
MSE = 1153401856, R2 Score = 0.1918.
MSE = 1153401856, R2 Score = 0.2904.
Đáp án: C
Câu hỏi: Đểtính sựtương đồng giữa hai vector, độđo nào sau đây không thểáp dụng?
Các lựa chọn:
Cosine Similarity.
Euclidean Distance.
Pearson Correlation Coefficient.
Maximum Likelihood Estimation.
Đáp án: D
Câu hỏi: Với dữliệu hồi quy đã cho, hãy: (i) suy ra F0 tối ưu dạng hằng số(mô hình ban đầu) theo tiêu chuẩn tối thiểu MSE; (ii) tính vector residual ri,1 = yi −F0(xi) cho bốn điểm. Chọn phương án đúng.
Các lựa chọn:
F0 = 3.50 và r = [−1.5, −0.5, +1.5, +2.5].
F0 = 4.00 và r = [−2, −1, +1, +2].
F0 = 4.00 và r = [−1, −1, +1, +1].
F0 = 4.25 và r = [−2.25, −1.25, +0.75, +1.75].
Đáp án: B
Câu hỏi: 1. Dựa trên kiến trúc U-Net và các biến thểcho các tác vụDense Prediction, hãy phân tích sựkhác biệt giữa các đầu ra trong hình. Original Image Image (A) Image (C) Image (B) Khẳng định nào sau đây là đúng?
Các lựa chọn:
Image (A) thực hiện phân biệt từng cá thểđối tượng riêng biệt trong cùng một lớp (class).
Image (B) chỉtập trung vào việc phân loại các điểm ảnh thuộc vềnền (background) và vật thể(foreground) nói chung.
Image (C) là sựkết hợp giữa việc phân loại lớp của điểm ảnh (Semantic) và phân tách các cá thểđối tượng (Instance).
Image (A) và (B) thực chất là một bài toán, chỉkhác nhau vềcách hậu xửlý để đổmàu minh họa. .
Đáp án: C
Câu hỏi: : Sau khi đã triển khai toàn bộ4 mô hình theo 3 modules và các tham sốkhai báo trong baseline, đâu là thứtựđúng khi so sánh hiệu suất của các mô hình dựa trên tập test (cao nhất →thấp nhất)? (Nếu sựchênh lệch chưa tới 5% thì được xem như tương đương) (a) Transformer (ViT) →CNN →RNN ∼LSTM (b) CNN →LSTM ∼Transformer →RNN (c) CNN →RNN ∼LSTM →Transformer (d) CNN →Transformer →RNN ∼LSTM
Các lựa chọn:
61.89%
81.32%
70.19%
90.57%
Đáp án: A
Câu hỏi: EASY 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: Hãy sửdụng torchsummary đểxác định tổng sốtrainable parameters của toàn bộmô hình như kiến trúc trong hình 4, với các lớp Conv2d dùng bias=False và BatchNorm có tham sốhọc được γ, β. (Với Dense layer đầu tiên, sốchiều đầu ra là 512.)
Các lựa chọn:
388416
604170
1048576
4582976
Đáp án: B
Câu hỏi: EASY Trong bước tiền xửlý, hai sample trong mini-batch được đưa vềcùng một độdài thông qua thao tác padding, đồng thời tạo ra các thành phần cần thiết cho mô hình gồm padded input ids, padded label ids và mask. Kết quảmã hoá sau bước này được minh hoạtrong hình dưới đây: Kết hợp các dữkiện ánh xạtrong Hình dữliệu đầu vào và ánh xạmã hoá cho bài toán NER với kết quảmã hoá trong hình trên, xét: • x(1) 1 , x(1) 2 : hai vector embedding đầu tiên của Sample 1, • x(2) 5 : vector embedding tại vịtrí thứ5 của Sample 2 sau khi padding, • m(2) 5 : giá trịmask tại vịtrí đó, • y(2): chuỗi padded label ids của Sample 2. Phương án nào sau đây mô tảđúng kết quảmã hoá mini-batch sau bước padding?
Các lựa chọn:
x(1) 1 = [0.91, −0.24], x(1) 2 = [0.46, 0.63], x(2) 5 = [0.08, −0.06], m(2) 5 = 0, y(2) = [0, 1, 4, 2, 5].
x(1) 1 = [0.91, −0.24], x(1) 2 = [−0.18, 0.87], x(2) 5 = [0.08, −0.06], m(2) 5 = 0, y(2) = [0, 1, 4, 2, 5].
x(1) 1 = [−0.73, 0.58], x(1) 2 = [−0.18, 0.87], x(2) 5 = [0.08, −0.06], m(2) 5 = 0, y(2) = [0, 1, 4, 2, 4].
x(1) 1 = [0.91, −0.24], x(1) 2 = [−0.18, 0.87], x(2) 5 = [0.08, −0.06], m(2) 5 = 1, y(2) = [0, 1, 4, 2, 5].
Đáp án: B
Câu hỏi: Vẫn sửdụng best split sau bin 0. Áp dụng GOSS với a = 0.2, b = 0.4, n = 6: • Giữ1 mẫu có |g| lớn nhất (nhóm a): index [5], ứng với (x = 15, y = 15, g = 7). • Giảsửchọn ngẫu nhiên 2 mẫu từphần còn lại (nhóm b): index [2,3], ứng với (x = 6, y = 6, g = −2) và (x = 9, y = 9, g = 1), nhân với trọng sốs = 1−a b . • Chỉsửdụng các index đã chọn ởhai nhóm trên đểtính toán (các mẫu khác bịloại bỏ). Tính gain ước lượng bằng thống kê có trọng số: GGOSS = G2 L HL + G2 R HR , trong đó G, H là tổng theo bin sau khi nhân trọng sốwi. Kết quảgần đúng nào đúng?
Các lựa chọn:
32.00 −34.00.
34.50 −35.50.
36.00 −38.00.
40.00 −42.00.
Đáp án: B
Câu hỏi: Quan sát Hình 1 và cho biết, so với QA, chương trình End-to-end QA có điểm gì khác biệt?
Các lựa chọn:
Mô hình trích xuất câu hỏi tốt hơn.
Sửdụng kiến trúc transformer.
Có sửdụng mô hình tìm kiếm context.
Tốc độxửlý nhanh hơn.
Đáp án: C
Câu hỏi: Cho model A = Multivariate Probit Variational Auto Encoder (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
Thiết kếđểso sánh hai latent representations và đo similarity; gồm label network và
Đáp án: C
Câu hỏi: Trong đoạn code dưới đây: 1 TOP_K = 5 2 scores , samples = embeddings_dataset . get_nearest_examples ( 3 EMBEDDING_COLUMN , input_quest_embedding , k=TOP_K 4 ) Biến TOP_K còn được hiểu là?
Các lựa chọn:
Sốlượng cluster.
Sốlượng kết quảtrảvề.
Sốepochs.
Sốchiều trong không gian embedding.
Đáp án: B
Câu hỏi: hai embedding đầu tiên của Sample 1 là: x1 = [0.91, −0.24], x2 = [−0.18, 0.87]. Với hidden state ban đầu: h0 = [0, 0]. Theo giảthiết của đề: ht = tanh Wihxt + bih + Whhht−1 + bhh , zt = Wfcht + bfc. Do Wih = I, bih = bhh = [0, 0], nên: h1 = tanh(x1) = tanh([0.91, −0.24]) ≈[0.72, −0.24]. Tiếp theo: Whhh1 = 1 0 1 1 0. −0. = 0. 0. . Do đó: h2 = tanh(x2+Whhh1) = tanh([−0.18, 0.87]+[0.72, 0.48]) = tanh([0.54, 1.35]) ≈[0.49, 0.88]. Suy ra: z2 = Wfch2 + bfc =   2 0 0 2 1 0 0 3 −1 1   0. 0. +   0 0 0 0 1   ≈   0. 1. 0. 2. 1.   . Vậy phương án đúng là C.
Các lựa chọn:
Score(y(1)) = 25.38, Score(y(2)) = 28.75. Vì vậy, mô hình ưu tiên y(2); điều này cho thấy transition score chủyếu dùng đểkiểm tra tính hợp lệcủa BIO chứkhông tham gia vào việc chấm điểm chuỗi.
Score(y(1)) = 28.75, Score(y(2)) = 25.38. Vì vậy, mô hình ưu tiên y(1); điều này cho thấy transition score có thểgiúp chuỗi nhãn hợp lý hơn thắng một chuỗi cạnh tranh khác.
Score(y(1)) = 28.75, Score(y(2)) = 28.75. Vì vậy, hai chuỗi là tương đương; transition score chỉcó ý nghĩa trong giai đoạn huấn luyện mà không ảnh hưởng đến quyết định cuối cùng ởbước giải mã.
Score(y(1)) = 25.38, Score(y(2)) = 28.75. Vì vậy, mô hình ưu tiên y(2); điều này cho thấy chỉcần emission score cao là đủ, transition score không ảnh hưởng đáng kể.
Đáp án: B
Câu hỏi: Cho một mẫu dữliệu có nhãn thật (sau khi mã hóa one-hot) là yT = [0, 1, 0, 0] và vector xác suất dựđoán từmô hình là ˆyT = [0.2, 0.5, 0.1, 0.2]. Hàm mất mát cross-entropy L cho mẫu này được tính như thếnào?
Các lựa chọn:
L = −(0.2 + 0.5 + 0.1 + 0.2)
L = 0.5
L = −log(0.5)
L = −log(0.2)
Đáp án: C
Câu hỏi: Trong PyTorch, khi sửdụng nn.RNN với batch_first=True như sau: 1 rnn = nn.RNN(input_size =1, hidden_size =32, batch_first=True) 2 output_rnn , hidden_rnn = rnn(x) Giảsửđầu vào x có shape (B, L, 1) (với B là batch size và L là sequence length). Khi đó, shape đúng của output_rnn và hidden_rnn lần lượt là:
Các lựa chọn:
output_rnn: (B, 32), hidden_rnn: (B, L, 32)
output_rnn: (B, L, 32), hidden_rnn: (1, B, 32)
output_rnn: (L, B, 32), hidden_rnn: (B, 32)
output_rnn: (B, L, 1), hidden_rnn: (1, L, 32)
Đáp án: B
Câu hỏi: Quan sát sơ đồkiến trúc Residual Block và công thức toán học tương ứng bên dưới: Output = ReLU(F(x) + x) Đoạn code PyTorch nào dưới đây mô tảCHÍNH XÁC sơ đồvà công thức trên?
Các lựa chọn:
1 def forward(self , x): 2 identity = x 3 out = self.conv1(x) 4 out = F.relu(out) 5 out = self.conv2(out) 6 out = out + identity 7 out = F.relu(out) 8 return out
1 def forward(self , x): 2 out = self.conv2(self.conv1(x)) 3 out = F.relu(out + x) 4 return out
1 def forward(self , x): 2 out = F.relu(self.conv1(x)) 3 out = F.relu(self.conv2(out)) 4 out = out + x 5 return out
1 def forward(self , x): 2 identity = self.conv1(x) 3 out = self.conv1(x) 4 out = F.relu(out) 5 out = self.conv2(out) 6 out = F.relu(out + identity) 7 return out
Đáp án: A
Câu hỏi: Theo đoạn mã ởtrên, lớp mô hình được sửdụng đểxây dựng bài toán ATE là gì?
Các lựa chọn:
AutoModelForMaskedLM
AutoModelForTokenClassification
AutoModelForSequenceClassification
AutoModelForCausalLM
Đáp án: B
Câu hỏi: , giảsửtại bước giải mã thứba, hidden state của Decoder là hdec,3 = [ −0.9955, −0.9882 ]. Hãy tính toàn bộvector logits tại đầu ra của lớp Fully Connected ứng với các token theo đúng thứtự: {<sos>, <eos>, tôi, biết, bạn, em, anh}.
Các lựa chọn:
[ −1.1938, 1.5888, 0.1155, −2.7719, −2.0936, 2.2872, −2.2929 ]
[ −0.5970, 0.0060, 3.4696, 0.5990, −1.6939, 1.4878, −1.6961 ]
[ −1.1938, 1.5888, 0.1155, −2.5719, −2.0936, 2.0872, −2.2929 ]
[ −1.3938, 1.3888, −0.0845, −2.7719, −2.2936, 2.2872, −2.0929 ]
Đáp án: A
Câu hỏi: Hành động (action) nào sẽkích hoạt (trigger) việc thực thi (execution) trong PySpark?
Các lựa chọn:
select()
count()
groupBy()
filter()
Đáp án: B
Câu hỏi: Cho thông tin như hình vẽ. Chúng ta có skip-connection (SK) và tensor T. Hãy bắt cặp phù hợp giữa nhóm (SK, T) với (cung cấp thông tin cục bộlocal, thông tin toàn cục global] (3,128,128) (64,64,64) (128,32,32) (256,16,16) (512,8,8) (512,4,4) (512,8,8) (256,16,16) (128,32,32) (64,64,64) (3,128,128) Tensor T
Các lựa chọn:
SK–local và T–global
SK–global và T–global
SK–local và T–local
SK–global và T– local
Đáp án: A
Câu hỏi: EASY Hãy xác định shape đầu vào của convolution model Conv1d.
Các lựa chọn:
(1, 7, 2).
(1, 2, 7).
(1, 1, 6).
(1, 6, 2).
Đáp án: B
Câu hỏi: Hãy xác định output shape của mô hình là bao nhiêu? Giảthiết bài toán: • Dataset bao gồm 20 loại object khác nhau. • Mỗi ảnh có thểchứa một object duy nhất hoặc không chứa object nào. • Ảnh được chia thành một ô duy nhất (S = 1). • Mô hình dựđoán 3 bounding box cho mỗi ảnh (B = 3). • Các object có kích thước khác nhau, không đồng nhất.
Các lựa chọn:
(N, 25).
(N, 15).
(N, 35).
(N, 45).
Đáp án: C
Câu hỏi: Trong bài toán phân loại biển báo giao thông (Traffic Sign Recognition), áp dụng kỹthuật Horizontal Flip (Lật ngang) đểtăng cường dữliệu (Data Augmentation) cho toàn bộtập dữliệu huấn luyện. Điều gì sẽxảy ra? 1 flipped_img = cv2.flip(img , 1)
Các lựa chọn:
Mô hình sẽhọc tốt hơn do dữliệu đa dạng hơn.
Mô hình sẽhội tụnhanh hơn.
Không ảnh hưởng gì vì CNN có tính chất bất biến với phép lật.
Mô hình có thểhọc sai do phép biến đổi làm thay đổi ý nghĩa ngữnghĩa của một sốlớp.
Đáp án: D
Câu hỏi: : Chọn câu trảlời chính xác nhất, các giá trịbên trong của một cá thể(đã được chuẩn hóa) thuộc?
Các lựa chọn:
{0, 1}.
[0, 255].
Sốnguyên.
Sốthực.
Đáp án: D
Câu hỏi: Theo nội dung bài giảng, một đơn vịxửlý (Cell) của LSTM bao gồm 3 cổng chính (Gates) và 2 trạng thái đường truyền. Thứtựtính toán logic và tên gọi chính xác của các thành phần này trong một bước thời gian (time-step) là gì?
Các lựa chọn:
Reset Gate →Update Gate →Tính toán Hidden State.
Input Gate →Output Gate →Forget Gate .
Forget Gate →Input Gate →Cập nhật Cell State →Output Gate .
Encoder Block →Attention Mechanism →Decoder Block.
Đáp án: C
Câu hỏi: : Tiếp tục với mạng ởcâu trên. Lưu ý rằng mô hình không có bias: Wxo = 1.0 1.0 0.5 1.0 −1.0 −0.5 , Who = 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 output cuối cùng của mô hình ht. (a) [0.3568, −0.0027] (b) [0.2769, −0.0027] (c) [−0.2769, 0.0027] (d) [0.2769, 0.0027]
Các lựa chọn:
[0.3568, −0.0027]
[0.2769, −0.0027]
[−0.2769, 0.0027]
[0.2769, 0.0027]  LSTM04 – output cuối Ta có (không bias): f = σ(zf), i = σ(zi), ˜C = tanh(zc), o = σ(zo), Ct = f ⊙Ct−1 + i ⊙˜C, ht = o ⊙tanh(Ct). Với ht−1 = [0, 0]: zo = WxoX, Wxo = 1.0 1.0 0.5 1.0 −1.0 −0.5  ⇒zo = 1 + 2 + 0.5 · 3 1 −2 −0.5 · 3  =  4.5 −2.5  . Tính các giá trị: f = σ([3.5, −0.5]) ≈[0.9707, 0.3775], i = σ([1.5, −2.5]) ≈[0.8176, 0.0759], ˜C = tanh([0.5, −0.5]) ≈[0.4621, −0.4621], o = σ([4.5, −2.5]) ≈[0.9890, 0.0759]. Vì Ct−1 = [0, 0] nên Ct = i ⊙˜C ≈[0.3778, −0.0351], ht = o ⊙tanh(Ct) ≈[0.3568, −0.0027]
Đáp án: A
Câu hỏi: Cho vector đầu vào y = y1 y2 y3 ⊤là kết quảY của câu trước đó. Thực hiện khối Inverted Bottleneck đã được giản lược chỉbao gồm (1 × 1 expand) và (1 × 1 project) với tỉlệmởrộng 2× (tức C →2C →C) và C = 3 theo các bước: Pointwise Convolution C 2C Pointwise Convolution C Bước mởrộng sốkênh từC lên 2C = 6 được thực hiện bằng Pointwise Conv2D: z = We y + be, với We =   1.0 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0 0.0 1.0 1.0 −1.0 0.0 0.0 −1.0 1.0 1.0 0.0 −1.0   , be =   1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0   . Sau đó áp dụng ReLU theo từng phần tử: gi = ReLU(zi), i = 1, . . . , 6, với ReLU(x) = max(0, x). Cuối cùng, đưa sốkênh từ2C = 6 vềlại C = 3 bằng Pointwise Conv2D: o = Wr g + br, với Wr =   0.4 0.1 0.1 0.1 0.3 0.1 0.1 0.4 0.1 0.2 0.1 0.1 0.1 0.1 0.4 0.1 0.2 0.1  , br =   1.0 1.0 1.0  . Hỏi đầu ra o = o1 o2 o3 xấp xỉbằng bao nhiêu?
Các lựa chọn:
2. −1. 3. .
3. 0. 3. .
4. 3. 4. .
5. 4. 6. .
Đáp án: C
Câu hỏi: Đoạn code sau đây mô phỏng kỹthuật nào? 1 mask = np.random.binomial (1, 0.5, size=X.shape) 2 out = X * mask 1. Batch Normalization. 2. Dropout 3. Max Pooling. 4. Convolution.
Các lựa chọn:
1 def forward(self , x): 2 identity = x 3 out = self.conv1(x) 4 out = F.relu(out) 5 out = self.conv2(out) 6 out = out + identity 7 out = F.relu(out) 8 return out
1 def forward(self , x): 2 out = self.conv2(self.conv1(x)) 3 out = F.relu(out + x) 4 return out
1 def forward(self , x): 2 out = F.relu(self.conv1(x)) 3 out = F.relu(self.conv2(out)) 4 out = out + x 5 return out
1 def forward(self , x): 2 identity = self.conv1(x) 3 out = self.conv1(x) 4 out = F.relu(out) 5 out = self.conv2(out) 6 out = F.relu(out + identity) 7 return out
Đáp án: D
Câu hỏi: Khi huấn luyện một mô hình QA, tại sao ta thường sửdụng transfer learning?
Các lựa chọn:
Kếthừa biểu diễn ngôn ngữđã được học từcác kho dữliệu khổng lồ.
Loại bỏhoàn toàn sựphụthuộc vào quá trình tinh chỉnh (fine-tuning).
Transfer learning làm gia tăng khảnăng xửlý của CPU.
Transfer learning giúp mô hình tránh hoàn toàn overfitting.
Đáp án: A
Câu hỏi: Kết quảcủa đoạn code sau là: 1 data = pd.Series ([’apple ’, ’banana ’, ’apple ’, ’orange ’, ’banana ’]) 2 data.value_counts ()
Các lựa chọn:
apple: 2, banana: 2, orange: 1
apple: 1, banana: 2, orange: 2
apple: 2, banana: 1, orange: 2
apple: 1, banana: 1, orange: 3
Đáp án: A
Câu hỏi: Sau vòng 1, vector trọng sốmẫu w1 là gì? Biết trọng sốmẫu: w(m+1) i = w(m) i e−αm yi hm(xi) Zm .
Các lựa chọn:
[0.12, 0.40, 0.12, 0.12, 0.12, 0.12].
[0.08, 0.60, 0.08, 0.08, 0.08, 0.08].
[0.15, 0.40, 0.15, 0.10, 0.10, 0.10].
[0.10, 0.10, 0.10, 0.10, 0.49, 0.10].
Đáp án: D
Câu hỏi: Information Extraction 1. (Tính toán – Kích thước tensor theo pipeline (tensor shapes)) Xét pipeline backbone CNN tiền huấn luyện (pretrained CNN backbone) + đầu hồi quy (regression head). Đểtránh tràn lề, ta viết pipeline theo 2 dòng: x ∈RB×3×320×320 →Backbone →F ∈RB×C×H×W →AdaptiveAvgPool2d(1) →Flatten →FC →ˆb ∈RB×4. Giảsửdùng MobileNetV3-Small, sốkênh cuối (final channels) C = 576 và tổng stride (total stride) bằng 32. Với B = 8, bộkích thước đúng nhất của (F, Sau Pool, Sau Flatten, ˆb) là:
Các lựa chọn:
(8, 576, 20, 20), (8, 576, 1, 1), (8, 576), (8, 4)
(8, 576, 10, 10), (8, 576, 10, 10), (8, 576), (8, 4)
(8, 576, 10, 10), (8, 576, 1, 1), (8, 576), (8, 4)
(8, 576, 10, 10), (8, 576, 1, 1), (8, 256), (8, 4)
Đáp án: C
Câu hỏi: GANs 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: Hoàn thiện đoạn code Perform Joins ởphần 10.0. Biết rằng cần: • Thực hiện inner join giữa df và customer_demo_df trên khóa Customer_Name để bổsung thông tin nhân khẩu học. • Sau đó thực hiện left join giữa kết quảtrên với product_cat_df trên khóa Product đểbổsung thông tin loại sản phẩm (Category). • Hiển thịkết quảbằng final_df.show(5). Câu hỏi: Transaction_ID = 1000036245 là của khách hàng nào?
Các lựa chọn:
Bob Johnson.
John Doe.
Jane Smith.
Sydney Waller.
Đáp án: A
Câu hỏi: giảsửtại bước giải mã thứba, hidden state của Decoder là hdec,3 = [ −0.9955, −0.9882 ]. Hãy tính toàn bộvector logits tại đầu ra của lớp Fully Connected ứng với các token theo đúng thứtự: {<sos>, <eos>, tôi, biết, bạn, em, anh}.
Các lựa chọn:
[ −1.1938, 1.5888, 0.1155, −2.7719, −2.0936, 2.2872, −2.2929 ]
[ −0.5970, 0.0060, 3.4696, 0.5990, −1.6939, 1.4878, −1.6961 ]
[ −1.1938, 1.5888, 0.1155, −2.5719, −2.0936, 2.0872, −2.2929 ]
[ −1.3938, 1.3888, −0.0845, −2.7719, −2.2936, 2.2872, −2.0929 ]
Đáp án: A
Câu hỏi: Cho một annotation theo định dạng Pascal VOC: Giảsử: Image size = 640 × YOLOv1 chia ảnh thành: S = 4 × 4 grid Hãy xác định:
Các lựa chọn:
Cell (1, 1) ; (0, 1, 1, 0.5, 0.5, 0.25, 0.25)
Cell (1, 1) ; (0, 1, 1, 0.5, 0.5, 0.25, 0.1667)
Cell (2, 1) ; (0, 1, 1, 0.5, 0.5, 0.25, 0.25)
Cell (2, 1) ; (0, 1, 1, 0.5, 0.5, 0.25, 0.1667)
Đáp án: A
Câu hỏi: Tính toán – TransVG: Giai đoạn 1 (Input →Concat Sequence) Cấu hình:
Các lựa chọn:
Patches=196, Visual: [5,196,768]→[5,196,256], Text: [5,30,768]→[5,30,256], [REG]: [5,1,256], Concat: [5,227,256], Pos: 227, Final: [5,227,256]
Patches=256, Visual: [5,256,768]→[5,256,256], Text: [5,30,768]→[5,30,256], [REG]: [5,1,256], Concat: [5,287,256], Pos: 287, Final: [5,287,256]
Patches=196, Visual: [5,196,768]→[5,196,256], Text: [5,30,768]→[5,30,256], [REG]: [5,1,256], Concat: [5,226,256], Pos: 226, Final: [5,226,256]
Patches=196, Visual: [5,196,768]→[5,196,256], Text: [5,30,768]→[5,30,256], [REG]: [5,1,256], Concat: [5,227,256], Pos: 228, Final: [5,227,256]
Đáp án: A
Câu hỏi: Xét bài toán POS Tagging với nhãn PRP (Đại từ) có index là 0 (PRP=0). Một câu input sau khi padding có độdài L = 5 token, trong đó 3 token đầu là từthật, 2 token cuối là padding. Nhãn gốc (labels) của câu là: labels = [0, 1, 2, 0, 0] Giảsử: • Vịtrí 1 là PRP thật (label 0). • Vịtrí 4 và 5 là PADDING (label 0). Mô hình dựđoán ra xác suất đúng (ptrue) tại các vịtrí như sau (lưu ý: mô hình đang dự đoán kém ởvịtrí 1): • Token 1 (Label 0 - PRP): ptrue = 0.135 =⇒−ln(0.135) ≈2.00 (Loss cao) • Token 2 (Label 1): ptrue = 0.70 =⇒−ln(0.70) ≈0. • Token 3 (Label 2): ptrue = 0.60 =⇒−ln(0.60) ≈0. • Token 4, 5 (Label 0 - PAD): Không quan tâm giá trịdựđoán. Xét hai cách cấu hình hàm loss CrossEntropyLoss (với reduction=’mean’): • (A) Đặt ignore_index = 0.
Các lựa chọn:
¯ℓA ≈0.44, ¯ℓB ≈0.
¯ℓA ≈0.96, ¯ℓB ≈0.
¯ℓA ≈2.87, ¯ℓB ≈0.
¯ℓA ≈0.44, ¯ℓB ≈0. Mục tiêu của câu hỏi là minh hoạviệc Cách A bịsai nghiêm trọng vì nó vô tình lờđi các token thật có nhãn trùng với PAD. 1. Phân tích Cách A (ignore_index=0): Hàm loss sẽbỏqua mọi vịtrí có label=0.
Đáp án: A
Câu hỏi: Tìm giá trịlớn nhất của mỗi cột trong ma trận [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]. Đoạn code nào thực hiện đúng?
Các lựa chọn:
1 import numpy as np 2 arr = np.array ([[1 , 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) 3 result = np.max(arr , axis =1)
1 import numpy as np 2 arr = np.array ([[1 , 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) 3 result = np.max(arr)
1 import numpy as np 2 arr = np.array ([[1 , 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) 3 result = np.max(arr , axis =0)
1 import numpy as np 2 arr = np.array ([[1 , 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) 3 result = arr.flatten ()
Đáp án: B
Câu hỏi: Giảsửbạn có cùng compute budget và cùng sốlượng token huấn luyện. Bạn phải chọn giữa hai corpus đểpretrain một causal language model. Lựa chọn nào sau đây hợp lý nhất? A. Chọn corpus web thô, nhiều nhiễu và chứa nhiều near-duplicate, vì chỉcần đủ nhiều token thì mô hình sẽtựhọc cách loại bỏphần lớn noise. B. Chọn corpus đã được filter và deduplicate tốt, vì khi compute hữu hạn, chất lượng và mật độthông tin của token ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng representations mà mô hình học được. C. Hai corpus sẽcho chất lượng gần như tương đương, vì next-token prediction chỉquan tâm đến sốlượng token chứhầu như không nhạy với chất lượng dữ liệu. D. Chọn corpus có càng nhiều đoạn lặp lại càng tốt, vì lặp lại nội dung gần giống nhau luôn cải thiện khảnăng khái quát hóa của mô hình.
Các lựa chọn:
Chọn corpus web thô, nhiều nhiễu và chứa nhiều near-duplicate, vì chỉcần đủ nhiều token thì mô hình sẽtựhọc cách loại bỏphần lớn noise.
Chọn corpus đã được filter và deduplicate tốt, vì khi compute hữu hạn, chất lượng và mật độthông tin của token ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng representations mà mô hình học được.
Hai corpus sẽcho chất lượng gần như tương đương, vì next-token prediction chỉquan tâm đến sốlượng token chứhầu như không nhạy với chất lượng dữ liệu.
Chọn corpus có càng nhiều đoạn lặp lại càng tốt, vì lặp lại nội dung gần giống nhau luôn cải thiện khảnăng khái quát hóa của mô hình.
Đáp án: B
Câu hỏi: Câu 1. Dựa theo bài viết, nhận định nào dưới đây mô tảđúng nhất vềReasoning LLMs?
Các lựa chọn:
Vì điều đó giúp tokenizer tựđộng giảm sốlượng token của toàn bộcâu trảlời.
Vì điều đó bảo đảm mô hình luôn sinh đúng đáp án, ngay cảkhi không cần reward function.
Vì điều đó tạo ranh giới tường minh đểcác hàm reward có thểđánh giá phần reasoning và phần đáp án cuối cùng một cách nhất quán.
Vì nếu không có các thẻnày thì LoRA sẽkhông thểgắn adapter vào mô hình
Đáp án: B
Câu hỏi: Từcode của câu 4 chúng ta tiến hành thêm nhiễu bằng đoạn code: 1 transforms.RandomErasing(p=0.75 , 2 scale =(0.01 , 0.3) , 3 ratio =(1.0 , 1.0) , 4 value=0, 5 inplace =True) Kết quảtest_accuracy với max_epoch = 20 là:
Các lựa chọn:
77.58%
75.48%
74.59%
79.62%
Đáp án: D