vudang449/aio2025-vietnamese-exam huggingface dataset:
Câu hỏi: 1. (Suy luận – Ưu điểm và nhược điểm của VAE, GAN, và Diffusion Models) Ba họmô hình sinh dữliệu phổbiến là VAE, GAN, và Diffusion Models. Cảba đều có thểsinh ảnh mới, nhưng chúng khác nhau ởcách biểu diễn dữliệu, cách huấn luyện, chất lượng mẫu sinh, tốc độsinh mẫu, và mức độổn định khi học. Giảsửcó ba nhóm nghiên cứu cùng muốn xây dựng mô hình sinh ảnh mặt người: Nhóm A: Mô hình học một không gian ẩn có cấu trúc xác suất, thường được regularize đểgần với một prior đơn giản, rồi sample từkhông gian ẩn đó đểgiải mã thành ảnh. Nhóm B: Mô hình gồm một mạng sinh ảnh từvector ngẫu nhiên và một mạng đánh giá xem ảnh sinh ra có giống ảnh thật hay không. Hai mạng được huấn luyện theo cơ chếđối kháng. Nhóm C: Mô hình học cách khửnhiễu dần qua nhiều bước. Khi sinh mẫu, mô hình bắt đầu từmột mẫu nhiễu gần Gaussian rồi lặp nhiều bước đểdần tạo thành ảnh có cấu trúc. Một sinh viên đưa ra bốn nhận xét sau vềưu điểm và nhược điểm của ba nhóm mô hình này. Hãy chọn nhận xét đúng nhất.
Các lựa chọn:
Nhóm A thường có ưu điểm lớn nhất là ảnh rất sắc nét nhờlatent prior rõ ràng; nhóm B có ưu điểm là latent space thường mượt và dễnội suy hơn cả; nhóm C có nhược điểm chính là không thểbắt đầu từGaussian noise vì như vậy sẽlàm mất hoàn toàn cấu trúc dữliệu.
Nhóm A và nhóm C đều có ưu điểm chính là sinh mẫu rất nhanh vì đều dùng một lần ánh xạtừlatent sang ảnh; nhóm B tuy huấn luyện đối kháng nhưng lại ổn định hơn hầu hết các mô hình khác do discriminator cung cấp tín hiệu học trực tiếp.
Nhóm A có ưu điểm là likelihood tường minh nên luôn cho ảnh sắc nét hơn GAN; nhóm B có ưu điểm là dễtối ưu vì chỉcần học sinh ảnh trực tiếp; nhóm C có nhược điểm là không học phân phối dữliệu mà chỉhọc thêm nhiễu vào dữliệu.
Nhóm A thường có ưu điểm là latent space có cấu trúc rõ ràng, dễlấy mẫu và thuận lợi cho nội suy hoặc điều khiển trong không gian ẩn, nhưng ảnh sinh ra đôi khi kém sắc nét hơn. Nhóm B thường có thểsinh ảnh sắc nét và sinh mẫu nhanh sau khi huấn luyện, nhưng quá trình huấn luyện đối kháng có thểkhông ổn định và có nguy cơ mode collapse. Nhóm C thường cho chất lượng mẫu rất tốt và quá trình huấn luyện thực tếthường ổn định hơn GAN, nhưng nhược điểm phổbiến là sinh mẫu chậm vì phải lặp nhiều bước khửnhiễu
Đáp án: A
Câu hỏi: : Kếthừa từkết quảtừcâu 1, hãy chọn bộmean và std tương ứng với kênh đỏ(Red) và áp dụng cho bài sau: 182 182 182 182 182 182 Red Channel Normalization Normalized Red Channel Hình 2: Minh họa ảnh Red qua Normalization. Xét kênh đỏcủa một ảnh có kích thước 3 × 3, trong đó mọi phần tửđều có giá trịpixel bằng 182 (thang 0–255): Thực hiện chuẩn hóa dữliệu cho tập train 1 transform = Compose([ToTensor(), 2 Normalize([_, _, _], 3 [_, _, _])]) # Hãy sửdụng Mean và Std cho ImageNet Trong đó:
Các lựa chọn:
  0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0  
  1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0  
  0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7  
  2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0  
Đáp án: B
Câu hỏi: EASY Ta có đầu vào feature map X kích thước 3 × 3 với 3 kênh. Thực hiện Depthwise Conv2D kernel 3 × 3 với bias bằng 0, stride = 1, padding = 0 (Lưu ý: không lật kernel). Vì kernel bằng đúng kích thước feature map, mỗi kênh dùng đúng 1 kernel và output mỗi kênh là 1 × 1, tức thu được Y = (Y1, Y2, Y3). 1.4 2.1 1.9 2.0 2.3 2.1 1.9 2.0 2.0 0.2 0.6 0.1 0.5 -2.0 0.5 0.3 0.4 0.0 3.2 2.9 2.2 3.8 3.1 1.8 3.0 2.7 2.0 0.1 0.1 0.1 0.1 0.2 0.1 0.1 0.1 0.1 0.0 -0.1 0.0 -0.1 0.4 -0.1 0.0 -0.1 0.0 0.5 0.0 -0.5 1.0 0.0 -1.0 0.5 0.0 -0.5 Feature maps (3x3, 3 Channels) Feature maps Kernels Outputs Hỏi Y = (Y1, Y2, Y3) là:
Các lựa chọn:
(2, −1, 3).
(2, 1, 3).
(1, −1, 1).
(3, −2, 2).
Đáp án: A
Câu hỏi: MEDIUM Dựa trên sơ đồkiến trúc dưới đây, bạn hãy hoàn thiện các phần code còn thiếu cho block Decoder và mô hình TwoStageDecoder tại Colab Notebook. 2 1 2 3 4 ? (1) conv 1x1 up-conv 2x2 copy and crop weight.shape = [1, 2, 1, 1] weight.shape = [1, 1, 2, 2] ? (2) 1x2x2x2 1x1x2x2 1x2x4x4 1x1x4x4 Đểmô hình thực hiện đúng quy trình, xin lưu ý rằng cấu trúc này bao gồm 2 stage Decoder liên tiếp hoàn toàn không sửdụng tham sốbias. Ngoài ra, trọng sốcủa lớp convblock cần được gán chính xác theo thứtựcủa các kênh đầu vào (input channels). Bạn có thểtham khảo thêm gợi ý chi tiết tại mục Set_fixed_weights trong notebook. Sau khi hoàn thiện đoạn code và thực hiện quá trình lan truyền xuôi (forward pass), giá trịtại hai vịtrí ?(1) và ?(2) trên sơ đồlần lượt là bao nhiêu? (Lưu ý kết quảđược làm tròn đến 4 chữsốthập phân.)
Các lựa chọn:
(2.6744, −0.4609).
(4.5765, 3.8665).
(−0.1248, 2.8253).
(4.1406, 4.0682).
Đáp án: A
Câu hỏi: HARD 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: Từcode của câu 7 chúng ta tiến hành áp dụng Kernel regularization với hệsố như sau: 1 optimizer = Adam(model.parameters (), lr=1e-3, weight_decay =5e-4) Kết quảtest_accuracy với max_epoch = 20 là:
Các lựa chọn:
82.77%
83.77%
82.75%
83.75%
Đáp án: C
Câu hỏi: : Yêu cầu: Thay đổi phương pháp khởi tạo trọng sốtừmặc định sang He Initialization. Các bias vẫn được khởi tạo bằng 0.
Các lựa chọn:
[0.91, 0.92].
[0.89, 0.90].
[0.92, 0.94].
[0.90, 0.91].
Đáp án: A
Câu hỏi: 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: Mỗi pixel của ảnh (H,W) sẽđược phân loại vào một trong 12 nhóm (cụm) khác nhau. Shape của label map sau khi lấy argmax theo chiều lớp là gì?
Các lựa chọn:
shape=(1,)
shape=(5,)
shape=(H,W)
shape=(5,H,W)
Đáp án: C
Câu hỏi: 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:
Phân loại hình ảnh
Phân đoạn hình ảnh.
Nhận dạng giọng nói.
Dựđoán giá cổphiếu.
Đáp án: B
Câu hỏi: Paper YOLOv10 gốc chọn nâng cấp middle 3×3 DW →7×7 DW ởcác stage sâu hơn của small models. Câu trảlời nào
Các lựa chọn:
Middle layer là vịtrí tính toán hiệu quảnhất đểáp dụng large kernel, giúp giảm thiểu sốlượng tham sốvà chi phí tính toán FLOPs một cách tối ưu, trong khi vẫn duy trì hiệu năng cao cho việc phát hiện vật thểnhỏtrong các kịch bản phức tạp.
Middle DW được áp dụng trên đặc trưng đã được mởrộng kênh bởi lớp 1×1, nhờ đó có thểtăng receptive field một cách hiệu quảvềmặt tính toán. DW đầu tiên ưu tiên bảo toàn cấu trúc và chi tiết nhỏ, trong khi DW cuối đóng vai trò tinh chỉnh biểu diễn trước khi xuất ra khỏi block.
Final DW cần giữkernel 3×3 vì nếu mởrộng kernel ởtầng cuối cùng sẽlàm mờ (over-smooth) các đặc trưng không gian quan trọng tại đầu ra của block, từđó làm giảm đáng kểđộchính xác định vịvà khảnăng phát hiện vật thểnhỏtrong ảnh.
First DW nên được mởrộng thành 7×7 đểthu thập thông tin không gian sớm và tốt hơn cho vật thểnhỏ, đồng thời cải thiện đáng kểquá trình trích xuất đặc trưng từdữliệu đầu vào ban đầu.
Đáp án: A
Câu hỏi: 1. Xét các mô hình deep learning khác nhau được huấn luyện cho các bài toán thịgiác máy tính riêng biệt. Sơ đồdưới đây ánh xạcác kết quảđầu ra trực quan (Hình 1–7) với các loại bài toán tương ứng. Biết rằng trong sơ đồcó đúng một ánh xạvi phạm định nghĩa chuẩn của bài toán (xét theo output representation). Hãy chọn hình đang bịnối sai:
Các lựa chọn:
Hình (4) →Classification + Localization.
Hình (6) →Object Detection.
Hình (2) →Semantic Segmentation.
Hình (7) →Instance Segmentation. .
Đáp án: D
Câu hỏi: Cho hình minh họa. 0 1 2 4 5 data 6 8 9 3 7 2 6 3 7 out Đoạn code nào sau đây lấy dữliệu từma trận data thành ma trận out như hình. A 1 data [:3, 2:] B 1 data [:3, 2] C 1 data[3, 2:] D 1 data [3:, :2]
Các lựa chọn:
  0 1 2 3 4 5 6 7 8   426 AI VIET NAM (AIO2025) aivietnam.edu.vn
 3 6 12 15 
  0 3 6 3 12 15 6 7 8  
0 3 3 12  427
Đáp án: A
Câu hỏi: Một trong bốn giai đoạn đã bịẩn đi và thay bằng dấu “?”. Huấn luyện mô hình (SFT + RLHF) Triển khai (Deploy) ? RL Fine-tuning với phản hồi mới Hình 3: Chu trình alignment liên tục với một giai đoạn bịẩn. Giai đoạn bịẩn (dấu “?”) trong Hình 3 tương ứng với bước nào?
Các lựa chọn:
Đánh giá mô hình bằng benchmark tựđộng trên tập test cốđịnh.
Thu thập phản hồi từngười dùng thực tế(Collect Feedback).
Huấn luyện lại mô hình từđầu với dữliệu mới.
Tăng kích thước mô hình đểcải thiện hiệu suất.
Đáp án: B
Câu hỏi: Khi bạn muốn thêm một cột mới bonus = salary * 0.1 vào DataFrame df. Câu lệnh nào đúng?
Các lựa chọn:
df.addColumn("bonus", df.salary * 0.1
df.newColumn("bonus", df.salary * 0.1)
df.withColumn("bonus", df.salary * 0.1)
df.select("bonus", df.salary * 0.1)
Đáp án: C
Câu hỏi: Một reward model chấm điểm cho ba câu trảlời A, B, C đối với cùng một prompt, thu được kết quảnhư sau. Câu trảlời Reward score A 0. B 0. C 0. 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? A. Có, reward model nhất quán với tất cảcác preference. B. Không, cặp A vs B bịvi phạm vì R(A) < R(B) nhưng annotator chọn A tốt hơn B. C. Không, cặp C vs A bịvi phạm vì R(A) = 0.85 > R(C) = 0.71 nhưng annotator chọn C tốt hơn A. D. Không, cặp C vs B bịvi phạm vì R(B) > R(C) nhưng annotator chọn C tốt hơn B.
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: PEFT for Multiple-choice Question Answering 1. (Tính toán – Tensor flow trong nhánh LoRA) Xét một lớp tuyến tính có đầu vào x ∈R4096×1, và LoRA được gắn với rank r = 8. Biết rằng A ∈R8×4096, B ∈R4096×8. Sau khi nhân qua ma trận A, tensor trung gian Ax có kích thước nào?
Các lựa chọn:
[4096, 8]
[4096, 1]
[8, 4096]
[8, 1]
Đáp án: D
Câu hỏi: Hãy sắp xếp lại các bước thực hiện thuật toán Random Forest theo thứtựđúng đểhoàn thiện quy trình. 1. Tính entropy hoặc Gini đểchọn đặc trưng tốt nhất. 2. Lặp lại quá trình chọn đặc trưng tốt nhất và loại cột đã chọn cho đến khi không còn đặc trưng nào. 3. Loại bỏđặc trưng đã được chọn ra khỏi bảng dữliệu. 4. Tạo N bootstrapped dataset từdữliệu gốc. 5. Chọn ngẫu nhiên 2 đặc trưng từdataset. 6. Xây dựng một cây quyết định cho mỗi bootstrapped dataset.
Các lựa chọn:
6 →5 →4 →1 →3 →2.
4 →6 →5 →1 →3 →2.
6 →4 →5 →1 →3 →2.
5 →6 →1 →3 →4 →2.
Đáp án: B
Câu hỏi: EASY 1 2 0 1 3 1 2 0 0 1 3 2 2 0 1 1 𝐼∈ℝ4×4×1 Patch grid 𝑃= 2 (0,0) (0,1) (1,0) (1,1) = + (0,0) (0,1) (1,0) (1,1) Flattening 𝒙𝒑,𝟏𝟏 𝒙𝒑,𝟏𝟎 𝒙𝒑,𝟎𝟏 𝒙𝒑,𝟎𝟎 ? 𝒙𝒑∈ℝ𝑃⋅𝑃⋅𝐶𝑖𝑛 Cho ảnh đầu vào: I ∈R4×4×1, I =   1 2 0 1 3 1 2 0 0 1 3 2 2 0 1 1   Patch size P = 2. Theo Patch Partition, mỗi patch được làm phẳng thành vector xp ∈RP·P·Cin Tensor patch thu được: Xpatch ∈R H P × W P ×(P·P·Cin). Giá trịcủa patch tại vịtrí (1, 1) sau khi flatten là:
Các lựa chọn:
xp,11 = [3, 2, 1, 1]
xp,11 = [0, 1, 2, 0]
xp,11 = [1, 2, 3, 1]
xp,11 = [2, 0, 1, 1]
Đáp án: A
Câu hỏi: Hãy thửnghiệm sốlượng cây của mô hình Random Forest, với các giá trịn_estimators khác nhau (10, 20, 50, 100), sốlượng cây nào đem lại MSE (Mean Squared Error) nhỏnhất? (random_state=42)
Các lựa chọn:
10 cây.
20 cây.
50 cây.
100 cây.
Đáp án: B
Câu hỏi: So sánh với LSTM, kiến trúc của GRU (Gated Recurrent Unit) được đơn giản hóa như thếnào và bao gồm những thành phần chính nào sau đây?
Các lựa chọn:
GRU giữnguyên 3 cổng (Forget, Input, Output) nhưng loại bỏhoàn toàn trạng thái ẩn (Hidden State), chỉgiữlại Cell State.
GRU có 2 cổng chính là Reset Gate (rt) và Update Gate (zt); đồng thời gộp chung Cell State và Hidden State thành một trạng thái ẩn duy nhất (ht).
GRU thay thếInput Gate bằng Reset Gate (rt), nhưng vẫn giữnguyên Output Gate (ot) và Cell State (Ct) riêng biệt đểlưu trữthông tin dài hạn.
GRU chỉsửdụng một cổng duy nhất là Update Gate (zt) đểthực hiện cả3 chức năng (Quên, Nhập, Xuất) nhằm tối ưu hóa tốc độtính toán.
Đáp án: B
Câu hỏi: MEDIUM: Với dữliệu đầu vào và thông tin vềmạng được mô tảtrong hình 3, hãy tính toán đầu ra cuối cùng sau lớp Fully Connected (làm tròn đến 1 chữsốthập phân).
Các lựa chọn:
[5.0]
[6.0]
[7.0]
[8.0]
Đáp án: A
Câu hỏi: Tại sao reinforcement learning (RL) được cho là phù hợp hơn supervised learning 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 vào cấu hình của ByteTracker trong đoạn code dưới đây, giảsửvideo có tốc độ24 FPS. Hỏi thời gian tối đa mà hệthống vẫn có thểgiữID cũ cho một đối tượng khi đối tượng đó bịche khuất (occlusion) là bao lâu? Ngoài ra, giảsửmột chiếc xe bịvật cản che khuất trong vòng 1.5 giây. Hệthống có còn giữnguyên ID cũ của chiếc xe khi nó xuất hiện trởlại hay không? 1 import supervision as sv 2 3 byte_tracker = sv.ByteTrack( 4 track_activation_threshold=0.25, 5 lost_track_buffer=48, 6 minimum_matching_threshold=0.8, 7 frame_rate=24, 8 minimum_consecutive_frames=3 9 )
Các lựa chọn:
1 giây, Có.
2 giây, Có.
3 giây, Không.
48 giây, Không.
Đáp án: B
Câu hỏi: Trong bài toán huấn luyện mô hình dịch máy đa ngôn ngữ, giảsử Data Loader sửdụng automatic batching và collate_fn được gọi với một danh sách gồm B = 16 mẫu. Giả sửmô hình sửdụng định dạng batch_first=True. Mỗi mẫu sau khi xửlý đều có độ dài MAX_LEN = 64, và collate_fn gom các mẫu này thành batch tensor đểđưa vào mô hình. Khi đó, các tensor input_ids, attention_mask và labels có kích thước lần lượt là gì?
Các lựa chọn:
(64, 16), (64, 16), (64, 16).
(16, 64, 1), (16, 64, 1), (16, 64, 1).
(16, 1, 64), (16, 1, 64), (16, 1, 64).
(16, 64), (16, 64), (16, 64).
Đáp án: D
Câu hỏi: MEDIUM. Dựa vào cấu hình của DeepSORT trong đoạn code dưới đây: 1 from deep_sort_realtime.deepsort_tracker import DeepSort 2 3 tracker = DeepSort( 4 max_age=30, 5 n_init=3, 6 max_cosine_distance=0.2 7 ) Tại thời điểm t, hệthống phát hiện một đối tượng và trích xuất được vector đặc trưng: x = [1, 2, 0] Trước đó, hệthống đã lưu feature embedding của một track đang tồn tại: y = [1, 1, 0] Biết rằng: cosine similarity = x · y ∥x∥∥y∥, cosine distance = 1 −cosine similarity Hỏi cosine distance giữa x và y là bao nhiêu? Và DeepSORT có ghép detection này với track cũ y hay không?
Các lựa chọn:
0.05, Có.
0.11, Có.
0.25, Không.
0.50, Không.
Đáp án: A
Câu hỏi: Tính toán – FSVG: Candidate Elimination Flow (Layer-wise Token Pruning) Context ( backbone kiểu ViT. Điểm khác biệt chính là Candidate Elimination (CE): sau một sốlayer, model sẽnhìn vào attention text→visual đểchọn ra các patch quan trọng, rồi bỏbớt patch kém quan trọng đểgiảm sốtoken và tăng tốc. Paper có repo tham khảo là: https://github.com/jcwang0602/FSVG CE hoạt động đơn giản như sau (đúng 3 ý):
Các lựa chọn:
Final sequence [2, 238, 512]
Final sequence [2, 239, 512]
Final sequence [2, 240, 512]
Final sequence [2, 617, 512]
Đáp án: A
Câu hỏi: Các mô hình thuộc họGPT (Generative Pre-trained Transformer) có điểm gì khác biệt vềcấu trúc so với kiến trúc Transformer được giới thiệu trong bài báo “Attention Is All You Need”?
Các lựa chọn:
GPT chỉsửdụng khối encoder kết hợp với bidirectional attention đểmã hóa toàn bộngữcảnh trước khi sinh token đầu ra.
GPT vẫn giữđầy đủEncoder và Decoder, nhưng đảo thứtựgiữa feed-forward network và multi-head attention đểtối ưu hóa tính song song.
GPT thay thếself-attention bằng cross-attention đểliên kết trực tiếp input sequence với output sequence mà không cần hidden states trung gian.
GPT chỉsửdụng khối Decoder với masked self-attention đểdựđoán token tiếp theo từcác token quá khứ, và trong thiết lập chuẩn không cần khối Encoder riêng.
Đáp án: D
Câu hỏi: Cho bước cập nhật cuối cùng của GRU như hình dưới đây. Trong hình, Q6-ANS chính là ˜ht (candidate) lấy từ
Các lựa chọn:
zt ≈[0.690, 0.394]T; ht ≈[0.548, −0.251]T
rt ≈[0.394, 0.684]T; ˜ht ≈[0.696, −0.506]T
rt ≈[0.684, 0.394]T; ˜ht ≈[−0.696, 0.506]T
rt ≈[0.500, 0.500]T; ˜ht ≈[0.462, −0.462]T Với xt = [1, −1, 0.5]T, ht−1 = [0.2, −0.1]T (không dùng bias). (1) Reset gate Wirxt = 0.3 −0.2 0.4 −0.1 0.5 0.2   1 −1 0.5  = 0. −0. , Whrht−1 = 0.2 −0.3 0.4 0.1 0.2 −0.1
Đáp án: A
Câu hỏi: Trong ứng dụng dựbáo thời tiết, việc reshape dữliệu nhiệt độtừ(36,) thành (6, 6) có mục đích gì?
Các lựa chọn:
Tổchức dữliệu theo cấu trúc có ý nghĩa (ví dụ: ngày và giờ)
Tăng sốlượng dữliệu
Giảm kích thước dữliệu
Loại bỏnhiễu
Đáp án: A
Câu hỏi: MEDIUM Trong bài toán visual question answering (VQA), mô hình được thiết kếđểtìm ra câu trảlời dựđoán ˆa thuộc không gian các đáp án khảdĩ A, dựa trên dữliệu từhình ảnh I và câu hỏi Q. Công thức xác suất chuẩn cho bài toán này được biểu diễn như sau: ˆa = argmax a∈A P(a | I, Q) Quan sát thực nghiệm tại Hình 9 trên một cặp dữliệu cân bằng trong bộdữliệu VQAv2: cùng một câu hỏi Q nhưng hai hình ảnh đầu vào IA và IB có nội dung đối lập nhau. Mặc dù nhãn thực tếthay đổi, mô hình vẫn đưa ra cùng một dựđoán là “Yes” cho cảhai trường hợp. Dựa trên hiện tượng này, hãy suy luận xem mô hình đang mắc phải thiên kiến ngôn ngữ, tương đương với việc nó đã học sai hàm mục tiêu trên thành công thức nào sau đây?
Các lựa chọn:
P(a | I, Q) ≈P(a | I).
P(a | I, Q) ≈P(I | Q).
P(a | I, Q) ≈P(a | Q).
P(a | I, Q) ≈P(Q | a).
Đáp án: A
Câu hỏi: Cho ma trận và vector M, v. Kết quả của nhân ma trận M và vector v là: M = [[2, 1, 3], [0, 2, 1], [1, 0, 2]], v = [[1], [2], [1]]
Các lựa chọn:
[7, 5, 3]^T
[4, 4, 2]^T
[6, 3, 4]^T
[5, 6, 3]^T
Đáp án: A
Câu hỏi: : 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: Phát biểu nào sau đây vềlazy evaluation trong PySpark là đúng?
Các lựa chọn:
Các phép biến đổi (transformations) chỉđược thực thi khi có hành động (action) được kích hoạt (trigger).
Transformations được thực thi ngay lập tức khi gọi.
Actions được thực thi lười biếng (lazy), còn transformations thì ngay lập tức.
Cảtransformations và actions đều được thực thi ngay.
Đáp án: A
Câu hỏi: Xét một pipeline YOLO theo hướng anchor-based. Khác với YOLOv1 gốc, nơi mỗi cell dựđoán trực tiếp bounding box, thiết kếanchor-based sửdụng các anchor boxes có sẵn và mô hình học các offset so với anchor tương ứng. Do đó, pipeline cần thay đổi ởba bước chính:
Các lựa chọn:
tensor [[19.0000, 0.0137, 0.0388, 0.0388, 0.0534, 0.0534], [19.0000, 0.0137, 0.0389, 0.0389, 0.1071, 0.0804]] ! .
tensor [[19.0000, 0.0214, 0.0412, 0.0367, 0.0601, 0.0503], [19.0000, 0.0189, 0.0405, 0.0374, 0.0986, 0.0721]] ! .
tensor [[19.0000, 0.0095, 0.0341, 0.0402, 0.0478, 0.0589], [19.0000, 0.0152, 0.0427, 0.0413, 0.1124, 0.0856]] ! .
tensor [[19.0000, 0.0176, 0.0372, 0.0394, 0.0558, 0.0497], [19.0000, 0.0121, 0.0369, 0.0375, 0.1035, 0.0779]] ! .  Source Code
Đáp án: A
Câu hỏi: Hai mẫu độc lập khác phương sai. Hãy lấy p-value hai phía (two-tailed) bằng hàm Excel (A: Group_A, B: Group_B).
Các lựa chọn:
=T.TEST(A2:A11,B2:B11,1,3)
=T.TEST(A2:A11,B2:B11,2,2)
=T.TEST(A2:A11,B2:B11,2,3)
=T.TEST(A2:A11,B2:B11,2,1)
Đáp án: C
Câu hỏi: Xét Hình 2 mô tảhai cách thực hiện lấy mẫu trong quá trình huấn luyện một mô 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: Kếthừa từkết quảtừcâu 1, hãy chọn bộmean và std tương ứng với kênh đỏ(Red) và áp dụng cho bài sau: 182 182 182 182 182 182 182 182 182 Red Channel Normalization Normalized Red Channel Hình 2: Minh họa ảnh Red qua Normalization. Xét kênh đỏcủa một ảnh có kích thước 3 × 3, trong đó mọi phần tửđều có giá trịpixel bằng 182 (thang 0–255): Thực hiện chuẩn hóa dữliệu cho tập train 1 transform = Compose([ToTensor(), 2 Normalize([_, _, _], 3 [_, _, _])]) # Hãy sửdụng Mean và Std cho ImageNet Trong đó: • ToTensor() chuẩn hóa điểm ảnh về[0,1], • Normalize(mean, std) chuẩn hoá từng kênh theo công thức x′ = x −mean std . Giá trịsau chuẩn hoá của ảnh trên (làm tròn đến một chữsốthập phân) là:
Các lựa chọn:
  0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0  
  1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0  
  0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7  
  2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0   177
Đáp án: A
Câu hỏi: : Khi thực hiện lan truyền thuận qua mạng nơ-ron, giá trịcủa a1 1 tại Hidden Layer 1 bằng bao nhiêu?
Các lựa chọn:
4.60.
3.10.
0.00.
1.50.
Đáp án: B
Câu hỏi: Dựa trên sơ đồkiến trúc dưới đây, bạn hãy hoàn thiện các phần code còn thiếu cho block Decoder và mô hình TwoStageDecoder tại Colab Notebook. 2 1 2 3 4 ? (1) conv 1x1 up-conv 2x2 copy and crop weight.shape = [1, 2, 1, 1] weight.shape = [1, 1, 2, 2] ? (2) 1x2x2x2 1x1x2x2 1x2x4x4 1x1x4x4 Đểmô hình thực hiện đúng quy trình, xin lưu ý rằng cấu trúc này bao gồm 2 stage Decoder liên tiếp hoàn toàn không sửdụng tham sốbias. Ngoài ra, trọng sốcủa lớp convblock cần được gán chính xác theo thứtựcủa các kênh đầu vào (input channels). Bạn có thểtham khảo thêm gợi ý chi tiết tại mục Set_fixed_weights trong notebook. Sau khi hoàn thiện đoạn code và thực hiện quá trình lan truyền xuôi (forward pass), giá trịtại hai vịtrí ?(1) và ?(2) trên sơ đồlần lượt là bao nhiêu? (Lưu ý kết quảđược làm tròn đến 4 chữsốthập phân.)
Các lựa chọn:
(2.6744, −0.4609).
(4.5765, 3.8665).
(−0.1248, 2.8253).
(4.1406, 4.0682).
Đáp án: A
Câu hỏi: Trong phần cài đặt của pretraining, ý nghĩa chính của gradient_accumulation_steps là gì? A. Giúp mô hình ghi nhớnhiều tài liệu hơn trong tokenizer bằng cách tăng kích thước từvựng hiệu dụng. B. Giúp mô phỏng batch size lớn hơn bằng cách cộng dồn gradient qua nhiều bước trước khi cập nhật trọng số. C. Giúp loại bỏhoàn toàn nhu cầu dùng optimizer trong quá trình huấn luyện. D. Giúp mô hình tựđộng tránh overfitting mà không cần validation set.
Các lựa chọn:
Giúp mô hình ghi nhớnhiều tài liệu hơn trong tokenizer bằng cách tăng kích thước từvựng hiệu dụng.
Giúp mô phỏng batch size lớn hơn bằng cách cộng dồn gradient qua nhiều bước trước khi cập nhật trọng số.
Giúp loại bỏhoàn toàn nhu cầu dùng optimizer trong quá trình huấn luyện.
Giúp mô hình tựđộng tránh overfitting mà không cần validation set.
Đáp án: B
Câu hỏi: Tại một bước huấn luyện, biết x = 4.8, ˆy = 5.50, y = 5.80. Tính đạo hàm theo ∂L ∂b = 2(ˆy −y) (làm tròn kết quảđến 2 chữsốthập phân).
Các lựa chọn:
−0.60
−0.30
−0.90
−1.20
Đáp án: A
Câu hỏi: 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: Sau khi Encoder xửlý xong token thứhai te, hidden state tương ứng là giá trịnào dưới đây?
Các lựa chọn:
[ 0.5309, −0.0725 ]
[ 0.5209, −0.0625 ]
[ 0.5409, −0.0825 ]
[ 0.5509, −0.0525 ]
Đáp án: A
Câu hỏi: 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