vudang449/aio2025-vietnamese-exam huggingface dataset:
Câu hỏi: Learning 1. (Suy luận flow – Actor-Critic Method) Trong Actor-Critic, actor dùng policy πθ(a | s) đểchọn hành động, còn critic ước lượng giá trịV (s) nhằm tạo tín hiệu học cho actor. Một flow điển hình tại thời điểm t là: st actor −−−→at environment −−−−−−−→(rt, st+1) Sau đó critic tính TD error: δt = rt + γV (st+1) −V (st) và actor dùng dấu của δt đểđiều chỉnh xác suất của hành động vừa chọn. Giảsửởmột bước nào đó, agent thực hiện hành động at tại trạng thái st, rồi critic tính được: δt < 0 Điều này có nghĩa outcome vừa nhận được tệhơn mức critic kỳvọng trước đó. Nếu flow cài đặt đúng, phát biểu nào sau đây là hợp lý nhất?
Các lựa chọn:
Actor nên tăng xác suất của at, vì hành động đã thật sựđược thực hiện nên cần được củng cố.
Actor nên giảm xác suất của at trong các trạng thái tương tự, vì critic đang báo rằng kết quảthực tếtệhơn dựđoán.
Critic không được cập nhật ởbước hiện tại, mà phải đợi đến cuối episode mới tính được TD error.
Actor nên bỏqua critic và chỉdùng tổng reward cuối episode đểcập nhật policy.
Đáp án: B
Câu hỏi: Tính trạng thái ẩn h2 tại thời điểm t = 2. Sửdụng kết quảh1 từcâu 5.
Các lựa chọn:
h2 ≈[0.26, 0.53]T
h2 ≈[−0.46, 0.46]T
h2 ≈[0.15, 0.60]T
h2 ≈[0.35, 0.12]T
Đáp án: A
Câu hỏi: Cho một DataFrame df với các cột name, age, và salary. Lệnh nào sau đây lọc nhân viên có tuổi lớn hơn 30 và chỉchọn cột name và salary?
Các lựa chọn:
df.filter(df.age > 30).select("name", "salary")
df.where("age > 30").pick("name", "salary")
df.select("name", "salary").where(df.age > 30)
Cảhai
Đáp án: D
Câu hỏi: 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: Trong PySpark, sựkhác nhau chính giữa cache() và persist() khi áp dụng lên Data Frame hoặc RDD là gì?
Các lựa chọn:
cache() chỉlưu dữliệu trong bộnhớ(RAM), trong khi persist() cho phép chọn nhiều mức lưu trữkhác nhau (ví dụ: ổcứng, ram).
cache() và persist() hoàn toàn giống nhau, không có sựkhác biệt.
cache() lưu dữliệu trên ổcứng theo mặc định, trong khi persist() luôn lưu trong RAM.
cache() chỉdùng cho Data Frame, còn persist() chỉcho RDD.
Đáp án: A
Câu hỏi: : Trong bài tập này, bạn sẽsửdụng PyTorch cùng torch.nn.Module đểthiết kếmột mô hình đơn giản gồm 3 lớp với các tham sốđược cho trước. Mục tiêu là thực hiện phép lan truyền thuận và tính toán giá trịhàm mất mát Loss của kiến trúc mạng được minh họa trong hình bên dưới. Lưu ý:
Các lựa chọn:
0.94.
2.11.
1.05.
0.80.
Đáp án: C
Câu hỏi: Yêu cầu: Thay đổi thuật toán tối ưu hóa từSGD sang Adam. • Adam (Adaptive Moment Estimation) là một thuật toán tối ưu hóa phổbiến trong lĩnh vực học sâu. Adam kết hợp các ưu điểm của hai thuật toán AdaGrad và RMSProp, giúp tựđộng điều chỉnh tốc độhọc (learning rate) cho từng tham sốtrong quá trình huấn luyện. Điều này giúp mô hình hội tụnhanh hơn và đạt hiệu quảcao hơn so với SGD. • Cách triển khai Adam trong PyTorch tương tựnhư SGD. Bạn cần import module torch.optim và khởi tạo đối tượng Adam với các tham sốcủa mô hình. Ví dụ: 1 import torch 2 import torch.optim as optim 3 4 model = MyModel() 5 6 optimizer = optim.Adam(model.parameters()) Bạn có thểtham khảo thêm vềAdam qua tài liệu chi tiết tại PyTorch Documentation hoặc tìm hiểu khái niệm qua bài viết này. Câu hỏi: Sau khi sửdụng Adam, độchính xác (accuracy) của mô hình sau epoch cuối cùng thuộc khoảng nào?
Các lựa chọn:
[0.70, 0.75].
[0.50, 0.55].
[0.60, 0.65].
[0.85, 0.90].
Đáp án: D
Câu hỏi: Bạn có dữliệu ngân sách quảng cáo (x) và doanh thu (y). Muốn kiểm tra mối tương quan và dựbáo. Đâu là thao tác Excel đúng?
Các lựa chọn:
Scatter Plot; thêm Trendline Linear; dùng CORREL đểtính hệsố Bar/Median/STD. . . không trảlời đúng “tương quan và hồi quy”.
Bar Chart; Summarize Values By: Count; dùng STDEV đểdựbáo
Pie Chart; gắn nhãn Data Labels; dùng AVERAGE đểtính dựbáo
Histogram; dùng MEDIAN đểtính hệsốtương quan
Đáp án: A
Câu hỏi: và thu được kết quảchấm điểm như bảng dưới đây. Biết rằng hệthống dùng ba hàm reward: format_reward (chấm format), check_answer (so sánh chuỗi), và check_numbers (so sánh số). Mẫu format_reward check_answer check_numbers Tổng reward ri 1 2.0 3.0 1.5 ? 2 2.0 −1.5 1.5 ? 3 0.5 −1.5 −1.5 ? Sau khi tính tổng reward cho mỗi mẫu rồi chuẩn hóa advantage theo nhóm ( ˆAi = ri−µ σ ), mẫu nào sẽcó advantage dương và được GRPO tăng xác suất sinh ra?
Các lựa chọn:
ChỉMẫu 1.
Mẫu 1 và Mẫu 2.
Cảba mẫu đều có advantage dương.
Không mẫu nào có advantage dương vì tổng reward trung bình âm.
Đáp án: A
Câu hỏi: MEDIUM Cho mô hình visual question answering (VQA) chuyên dựđoán cho câu hỏi Yes/No, được thiết kếnhư hình bên dưới. Are there 5 elephants? Resize to 64 x 64 Pre-processing 224 x 224 Flatten TF-IDF Encoder Concatenation Feature Linear(?, 2) Yes Vocabulary size = 100 Image Question Answer Trong đó, hình ảnh RGB đầu vào có kích thước 224×224 được resize thành 64×64 trước khi flatten đểlàm vector đặc trưng hình ảnh; câu hỏi đầu vào được tiền xửlý, trong đó bộtừvựng được xây dựng với 100 từphổbiến nhất, sau đó dùng TF-IDF đểtạo vector đặc trưng 100 chiều. Khi kết hợp hai đặc trưng hình ảnh và văn bản, sửdụng phương pháp nối hai vector (không quan tâm thứtự) đểnhận được vector tổng hợp. Vector này được truyền vào Classifer là một lớp Linear đểdựđoán câu trảlời Yes hoặc No. Với thiết kếnhư trên, sốnode đầu vào của lớp Linear là bao nhiêu?
Các lựa chọn:
4,096.
4,196.
409,600.
12,388.
Đáp án: A
Câu hỏi: (Easy): Giảsửcó một quan sát với các dữkiện: x = 5.00, y = 10.80, θ = b w = 0.15 2.10 , η = 0.02. Hãy tính (i) dựđoán ˆy = θTx với x = 1 x ; (ii) loss L = (ˆy −y)2; (iii) gradient ∇θL = 2x(ˆy −y); (iv) tham sốsau cập nhật θ′ = θ −η ∇θL. Chọn cặp (b′, w′) đúng (làm tròn kết quảđến 2 chữsốthập phân).
Các lựa chọn:
(0.13, 2.07)
(0.16, 2.13)
(0.15, 2.10)
(0.17, 2.08)
Đáp án: B
Câu hỏi: Trong PySpark, sựkhác nhau chính giữa cache() và persist() khi áp dụng lên DataFrame hoặc RDD là gì?
Các lựa chọn:
cache() chỉlưu dữliệu trong bộnhớ(RAM), trong khi persist() cho phép chọn nhiều mức lưu trữkhác nhau (ví dụ: ổcứng, ram).
cache() và persist() hoàn toàn giống nhau, không có sựkhác biệt.
cache() lưu dữliệu trên ổcứng theo mặc định, trong khi persist() luôn lưu trong RAM.
cache() chỉdùng cho DataFrame, còn persist() chỉcho RDD.
Đáp án: A
Câu hỏi: Dòng tiền bắt đầu: 500. Các thay đổi: +120, -80, +60, -50. Hãy chọn cách tạo biểu đồhợp lý nhất trong Excel.
Các lựa chọn:
Line Chart; thêm Secondary Axis
Pie Chart; gắn nhãn Data Labels
Waterfall Chart; thiết lập Total cho Starting và Ending Line/Histogram/Pie không phản ánh dòng tiền tích lũy theo giai đoạn.
Histogram; bin width =
Đáp án: C
Câu hỏi: Dùng ˆy = wx + b với w = 1.12, b = 0.28 cho 4 quan sát trong bảng. Tính lần lượt ˆy(i) và MSE L = 1 N PN i=1 ˆy(i) −y(i)2 (làm tròn kết quảđến 2 chữsốthập phân).
Các lựa chọn:
32.58
59.47
68.35
74.26
Đáp án: B
Câu hỏi: Cho f(x, y) = x2y + 3xy2. Hãy tính các đạo hàm hỗn hợp ∂2f ∂x∂y và ∂2f ∂y∂x.
Các lựa chọn:
∂2f ∂x∂y = 2x + 6y, ∂2f ∂y∂x = 2x + 6y
∂2f ∂x∂y = 2y, ∂2f ∂y∂x = 2x
∂2f ∂x∂y = 2x + 3y, ∂2f ∂y∂x = 2y + 3x
∂2f ∂x∂y = 6, ∂2f ∂y∂x = 6
Đáp án: A
Câu hỏi: : Yêu cầu: Không cần chỉnh sửa mã nguồn, hãy chạy file Base.ipynb đểghi nhận giá trị độchính xác (accuracy) sau epoch huấn luyện cuối cùng. Câu hỏi: Độchính xác (accuracy) của mô hình sau epoch huấn luyện cuối cùng thuộc khoảng giá trịnào? Ví dụ: Nếu accuracy là 0.7, kết quảsẽthuộc khoảng [0.6, 0.8].
Các lựa chọn:
[0.6, 0.7].
[0, 0.1].
[0.4, 0.5].
[0.2, 0.3].
Đáp án: B
Câu hỏi: Tại sao AWS Athena và AWS Glue thường được sửdụng cùng nhau đểphân tích dữliệu trong một Data Lake được lưu trữtrên S3?
Các lựa chọn:
AWS Glue dùng đểlưu trữdữliệu, còn AWS Athena dùng đểxửlý dữliệu.
AWS Glue Data Catalog lưu trữmetadata của dữliệu, và Athena sửdụng metadata này đểhiểu cấu trúc dữliệu, cho phép người dùng truy vấn trực tiếp trên S3 bằng SQL.
AWS Athena thực hiện việc biến đổi dữliệu, trong khi AWS Glue dùng đểtạo các báo cáo.
Cảhai dịch vụđều chỉhoạt động với dữliệu có cấu trúc.
Đáp án: B
Câu hỏi: Đâu là giá trịoutput của conv1d khi đưa sample1 vào model?
Các lựa chọn:
[0.2500, -0.8800, -0.7300, 1.4500]
[-1.0100, -1.4000, -1.2000, 0.0500]
[-0.5707, -0.9493, -0.7015, 0.5305]
[-0.1200, 0.3400, 0.5500, -1.8000]
Đáp án: C
Câu hỏi: EASY Trong bài toán huấn luyện mô hình dịch máy đa ngôn ngữ, giảsửDataLoader 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: EASY: 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: : 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: Từcode của câu 9 chúng ta tiến hành áp dụng scheduler. 1 criterion = nn. CrossEntropyLoss () 2 optimizer = Adam(model.parameters (), lr=1e-3, weight_decay =5e-4) 3 decayRate = 0.96 4 lr_scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer= optimizer , gamma=decayRate) Kết quảtest_accuracy với max_epoch = 20 là:
Các lựa chọn:
86.01%
82.93%
83.32%
84.92%
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:
[2.00, 1.00, 3.00]
[3.48, 0.59, 3.50]
[4.50, 3.00, 4.30]
[5.00, 4.00, 6.00]
Đáp án: A
Câu hỏi: : Trong cùng bước cập nhật tham sốởtrên (toàn bộtrọng sốvà bias của mạng đều được cập nhật theo gradient), ma trận trọng sốmới W1 bằng bao nhiêu?
Các lựa chọn:
 0.47 −0.78 0.24 −0.18 0.38 0.94 
 0.50 −0.78 0.24 −0.20 0.38 0.94 
−0.44 −0.17 −1.28 0.48 −0.05 2.03 
−0.44 −0.80 −1.28 0.48 0.40 2.03 
Đáp án: C
Câu hỏi: Hoàn thiện đoạn code RFM Base Calculation ởphần 5.0. Biết rằng cần: • Gom nhóm theo Customer_Name. • Tính toán các chỉsố: – Last_Purchase_Date = ngày giao dịch gần nhất. – Frequency = sốlần giao dịch. – Monetary = tổng chi tiêu (Total_Cost). • Sau đó tính Recency = sốngày từlần mua gần nhất đến ngày hiện tại. • Cuối cùng bỏcột Last_Purchase_Date. Sau khi chạy rfm_df.show(), giá trịRFM của khách hàng Christopher Jimenez là?
Các lựa chọn:
Recency = 16, Frequency = 774.73, Monetary = 655.
Recency = 2, Frequency = 81.75, Monetary = 1889.
Recency = 2, Frequency = 73.61, Monetary = 1103 .
Recency = 4, Frequency = 286.62, Monetary = 751.
Đáp án: A
Câu hỏi: 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: Trong quá trình huấn luyện GRPO, mô hình lấy mẫu G = 3 output cho một prompt và thu được kết quảchấm điểm như bảng dưới đây. Biết rằng hệthống dùng ba hàm reward: format_reward (chấm format), check_answer (so sánh chuỗi), và check_numbers (so sánh số). Mẫu format_reward check_answer check_numbers Tổng reward ri 1 2.0 3.0 1.5 ? 2 2.0 −1.5 1.5 ? 3 0.5 −1.5 −1.5 ? Sau khi tính tổng reward cho mỗi mẫu rồi chuẩn hóa advantage theo nhóm ( ˆAi = ri−µ σ ), mẫu nào sẽcó advantage dương và được GRPO tăng xác suất sinh ra? A. ChỉMẫu 1. B. Mẫu 1 và Mẫu 2. C. Cảba mẫu đều có advantage dương. D. Không mẫu nào có advantage dương vì tổng reward trung bình âm.
Các lựa chọn:
ChỉMẫu 1.
Mẫu 1 và Mẫu 2.
Cảba mẫu đều có advantage dương.
Không mẫu nào có advantage dương vì tổng reward trung bình âm.
Đáp án: A
Câu hỏi: trong GRPO. Nhận định nào dưới đây là hợp lý nhất? Cùng một prompt Mẫu 1 Mẫu 2 Mẫu 3 Mẫu 4 Reward: 4.5 Reward: 1.0 Reward: −0.5 Reward: −2.0 Biết reward trung bình ≈0.75 Hình 3: Minh họa một nhóm nhiều output được lấy mẫu từcùng một prompt trong GRPO.
Các lựa chọn:
ChỉMẫu 1 mới có khảnăng nhận advantage dương vì nó có reward lớn nhất nhóm.
Mẫu 1 và Mẫu 2 đều có khảnăng nhận advantage dương.
Cảbốn mẫu đều có khảnăng được tăng xác suất như nhau vì GRPO không dùng so sánh tương đối trong nhóm.
Mẫu 3 vẫn chắc chắn có advantage dương vì reward của nó lớn hơn Mẫu 4
Đáp án: A
Câu hỏi: . Các thay đổi cần được áp dụng tuần tự, tức là mỗi câu sẽyêu cầu bạn cải tiến dựa trên mã nguồn của câu trước đó. Cụthể, tệp Base.ipynb cung cấp mã nguồn hoàn chỉnh đểhuấn luyện một mạng MLP đơn giản trên bộdữliệu FashionMNIST, bao gồm:
Các lựa chọn:
[0.6, 0.7].
[0, 0.1].
[0.4, 0.5].
[0.2, 0.3].
Đáp án: B
Câu hỏi: EASY. Hệthống đang theo dõi một vật thểtrong video. Bên dưới là histogram của mô hình mục tiêu (Target Model q) và vùng ảnh ứng viên hiện tại (Candidate p). Histogram được chia thành 4 bin chính như sau: Dựa vào công thức tính hệsốBhattacharyya: BC(p, q) = m X i=1 √piqi trong đó m là sốbin của histogram. Hãy tính hệsốtương đồng giữa hai phân phối trên. Ngoài ra, giảsửngưỡng tương đồng tối thiểu đểtiếp tục theo dõi trong thuật toán Mean Shift Object Tracking là 0.95. Thuật toán có tiếp tục theo dõi vật thểhiện tại hay không?
Các lựa chọn:
BC(p, q) ≈1.00, không tiếp tục theo dõi.
BC(p, q) ≈0.88, tiếp tục theo dõi.
BC(p, q) ≈0.96, không tiếp tục theo dõi.
BC(p, q) ≈1.00, tiếp tục theo dõi.
Đáp án: D
Câu hỏi: Một công ty đang xây dựng một hệthống đểxửlý và phân tích lượng lớn dữ liệu cảm biến (IoT) từcác thiết bịthông minh. Dữliệu này được tạo ra liên tục và có cấu trúc không đồng nhất. Vai trò nào sau đây sẽđóng vai trò quan trọng nhất trong việc thiết kếvà xây dựng cơ sởhạtầng cho hệthống này?
Các lựa chọn:
Data Analyst, vì họcần phân tích dữliệu đểhiểu các mẫu từcảm biến.
Data Scientist, vì họcần xây dựng các mô hình học máy đểdựđoán hành vi của thiết bị.
Data Engineer, vì họchịu trách nhiệm thiết kếhệthống xửlý và lưu trữdữliệu lớn, đảm bảo dữliệu sẵn sàng cho việc phân tích.
Cloud Architect, vì họsẽquyết định nền tảng đám mây nào đểsửdụng.
Đáp án: C
Câu hỏi: Quan sát Hình 2 và cho biết, ưu điểm của vector database khi xửlý các loại dữliệu phức tạp như hình ảnh, âm thanh và văn bản so với cơ sởdữliệu quan hệtruyền thống là gì?
Các lựa chọn:
Nó tựđộng bóc tách các nguồn tài liệu thành các bảng dữliệu chuẩn hóa ngặt nghèo đểđảm bảo tính toàn vẹn.
Nó chuyển đổi dữliệu thành các biểu diễn Embeddings, cho phép truy xuất thông tin dựa trên độtương đồng vềngữnghĩa thay vì khớp từkhóa.
Nó sửdụng các phân đoạn nhỏ(Nodes) đểthiết lập hệthống khóa giao dịch, đảm bảo tính nhất quán tuyệt đối khi xửlý đồng thời.
Quá trình lập chỉmục (Indexing) được tối ưu hóa đểcó thểthực thi trực tiếp các câu lệnh truy vấn SQL phức tạp trên dữliệu thô.
Đáp án: B
Câu hỏi: Trước khi đưa một câu (Text) vào mô hình RNN đểhuấn luyện, dữliệu cần trải qua các bước tiền xửlý theo thứtựnào sau đây?
Các lựa chọn:
Tokenization →Vectorization (Index) →Build Vocabulary →Word Embedding.
Build Vocabulary →Tokenization →Word Embedding →Vectorization (Index).
Tokenization →Build Vocabulary →Vectorization →Word Embedding.
Word Embedding →Tokenization →Vectorization →Build Vocabulary.
Đáp án: C
Câu hỏi: Dựa trên pipeline ATSC trong hình, hàm loss nào được sửdụng trực tiếp trong bước huấn luyện?
Các lựa chọn:
MSELoss
CrossEntropyLoss
CTCLoss
KLDivLoss
Đáp án: B
Câu hỏi: Cho khối Forget Gate của LSTM như hình dưới đây. Multi Sum Input X Các tham số:
Các lựa chọn:
ft ≈[0.81, 0.42]T; ˆct ≈[1.22, −0.34]T
ft ≈[0.30, 0.69]T; ˆct ≈[0.45, −0.55]T
ft ≈[0.69, 0.30]T; ˆct ≈[1.03, −0.24]T
ft ≈[0.57, 0.17]T; ˆct ≈[0.86, −0.14]T
Đáp án: C
Câu hỏi: Mô hình giải quyết bài toán ATE dựa vào bài toán tổng quát nào sau đây?
Các lựa chọn:
Sequence Labeling
Machine Translation
Topic Modeling
Summarization
Đáp án: A
Câu hỏi: 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: Kết quảcủa đoạn code sau là: 1 data = pd.Series ([5, 3, 5, 1, 3]) 2 data. rank(method=’min’)
Các lựa chọn:
0: 5.0, 1: 2.0, 2: 5.0, 3: 1.0, 4: 2.0
0: 4.0, 1: 2.0, 2: 4.0, 3: 1.0, 4: 2.0
0: 3.0, 1: 2.0, 2: 3.0, 3: 1.0, 4: 2.0
0: 4.0, 1: 3.0, 2: 4.0, 3: 1.0, 4: 3.0
Đáp án: B
Câu hỏi: Cho hàm f(x, y). Hai hình dưới lần lượt là đồthịcho x và cho y. Kỹthuật nào hợp lý nhất đểcải thiện tình huống này?
Các lựa chọn:
Dùng momentum
Cho learning rate lớn
Cho learning rate nhỏ
Mỗi biến có một lr riêng biệt
Đáp án: D
Câu hỏi: Trong vòng lặp đầu tiên, sau khi tính toán tất cảcác ngưỡng ứng viên, ngưỡng được chọn đểphân nhánh ...
Các lựa chọn:
thuộc đặc trưng 1 với gain = 1.33.
thuộc đặc trưng 1 với gain = 0.75.
thuộc đặc trưng 2 với gain = 1.75.
thuộc đặc trưng 2 với gain = 0.75.
Đáp án: A
Câu hỏi: : Yêu cầu: Thay đổi thuật toán tối ưu hóa từSGD sang Adam.
Các lựa chọn:
[0.70, 0.75].
[0.50, 0.55].
[0.60, 0.65].
[0.85, 0.90].
Đáp án: D
Câu hỏi: Thành phần nào sau đây KHÔNG phải là thành phần chính trong kiến trúc PySpark?
Các lựa chọn:
Driver
Executor
Scheduler
Compiler
Đáp án: D
Câu hỏi: Advanced Reinforcement Learning 1. (Suy luận flow – Actor-Critic Method) Trong Actor-Critic, actor dùng policy πθ(a | s) đểchọn hành động, còn critic ước lượng giá trịV (s) nhằm tạo tín hiệu học cho actor. Một flow điển hình tại thời điểm t là: st actor −−−→at environment −−−−−−−→(rt, st+1) Sau đó critic tính TD error: δt = rt + γV (st+1) −V (st) và actor dùng dấu của δt đểđiều chỉnh xác suất của hành động vừa chọn. Giảsửởmột bước nào đó, agent thực hiện hành động at tại trạng thái st, rồi critic tính được: δt < 0 Điều này có nghĩa outcome vừa nhận được tệhơn mức critic kỳvọng trước đó. Nếu flow cài đặt đúng, phát biểu nào sau đây là hợp lý nhất?
Các lựa chọn:
Actor nên tăng xác suất của at, vì hành động đã thật sựđược thực hiện nên cần được củng cố.
Actor nên giảm xác suất của at trong các trạng thái tương tự, vì critic đang báo rằng kết quảthực tếtệhơn dựđoán.
Critic không được cập nhật ởbước hiện tại, mà phải đợi đến cuối episode mới tính được TD error.
Actor nên bỏqua critic và chỉdùng tổng reward cuối episode đểcập nhật policy.
Đáp án: B
Câu hỏi: Trong bài toán pretraining với mô hình decoder-only như GPT-2, mục tiêu huấn luyện chính là gì? A. Dựđoán toàn bộchuỗi đầu ra cùng lúc từmột vector ngữnghĩa duy nhất. B. Dựđoán token tiếp theo dựa trên các token đã xuất hiện trước đó trong chuỗi. C. Khôi phục các token bịche ngẫu nhiên ởmọi vịtrí trong câu theo cách hai chiều. D. Phân loại mỗi câu vào một nhãn chủđềcốđịnh trước khi sinh văn bản.
Các lựa chọn:
Đểvăn bản tiếng Việt có dấu mới có thểđược chuyển thành token hợp lệ.
Đểtách token phù hợp hơn với đặc điểm tiếng Việt, nhờđó câu thường ngắn hơn ởmức token và các đơn vịmang nghĩa được giữlại tốt hơn.
Đểbỏqua hoàn toàn bước khởi tạo embedding trong mô hình GPT-2.
Đểkhông còn phải quan tâm đến chất lượng dữliệu đầu vào trong pipeline pretraining.
Đáp án: B
Câu hỏi: Dùng approximate quantile cho binning với B = 3. Chọn rìa tại các khoảng hởgần T1 ≈2 và T2 ≈4, thu được ba bin: Bin0 = {2, 4}, Bin1 = {6, 9}, Bin2 = {12, 15}. Xét các rìa: sau bin 0, sau bin 1, sau bin 2. Rìa nào không cho điểm sốtách lớn nhất (không tối ưu) nhưng vẫn hợp lệ(không tạo nhánh rỗng)?
Các lựa chọn:
Sau bin 0.
Sau bin 1.
Sau bin 2.
Thiếu dữkiện.
Đáp án: A
Câu hỏi: Trong mô hình Logistic Regression sửdụng hàm Tanh, với z = θTx, ˆy = tanh(z), và ˆys = ˆy + 1 2 , Hàm loss Binary Cross-Entropy được tính trên ˆys. Đạo hàm của loss L theo tham sốθi được rút gọn thành: 1. ∂L ∂θi = xi · (ˆy −y) 2. ∂L ∂θi = xi · (ˆys −y) 3. ∂L ∂θi = xi · (ˆy + 1 −2y) 4. ∂L ∂θi = xi · (1 −ˆy2)
Các lựa chọn:
ˆys = ˆy + 1 2
ˆys = ˆy 2
ˆys = 1 1 + e−ˆy
ˆys = tanh−1(ˆy) 2 , đảm bảo khi ˆy = −1 thì ˆys = 0 và khi ˆy = 1 thì ˆys = 1
Đáp án: C
Câu hỏi: . 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: EASY Trong DETR, ảnh đầu vào được đưa qua backbone CNN đểtạo feature map, sau đó feature map được project vềhidden dimension, flatten thành chuỗi token không gian và đưa vào transformer encoder. Ởphía decoder, mô hình sửdụng learned object queries đểtạo ra một fixed-size set các prediction outputs. Dựa trên pipeline trong hình, biết thêm rằng: • Batch size B = 2. • Sau khi flatten, Encoder giữnguyên sốtoken và hidden dimension. • Mỗi object query tạo ra đúng 1 decoder output. • Với một ảnh có đúng 3 ground-truth objects, sau Hungarian matching thì các prediction slots còn lại được gán vào lớp ∅. Câu hỏi: shape của chuỗi token không gian đưa vào Encoder, shape đầu ra của Class Head, và sốlượng prediction slots được gán vào lớp ∅lần lượt là bao nhiêu?
Các lựa chọn:
[2, 256, 8, 8], [2, 100, 80], 97.
[2, 64, 256], [2, 100, 81], 61.
[2, 64, 256], [2, 100, 81], 97.
[2, 64, 2048], [2, 81, 100], 96.
Đáp án: C
Câu hỏi: Khái niệm “bagging” trong Random Forest có ý nghĩa gì đối với sự đa dạng của các cây trong rừng?
Các lựa chọn:
Tăng độsâu của từng cây đểtăng đa dạng.
Sửdụng các tập dữliệu huấn luyện khác nhau cho mỗi cây đểtạo ra sựđa dạng.
Thay đổi sốlượng đặc trưng tại mỗi nút phân chia.
Áp dụng các thuật toán tối ưu hóa khác nhau cho mỗi cây.
Đáp án: B