vudang449/aio2025-vietnamese-exam huggingface dataset:
Câu hỏi: HARD 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: A
Câu hỏi: Câu 1. Trong bài toán pretraining với mô hình decoder-only như GPT-2, mục tiêu huấn luyện chính là gì?
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: Khi triển khai xây dựng mô hình nanoGPT bằng PyTorch đểhuấn luyện trên một tập dữliệu nhỏ, hàm mục tiêu cơ bản nhất mà mô hình tính toán đểtối ưu hóa trong quá trình cập nhật trọng sốlà gì? A. Cực đại hóa điểm sốBLEU và ROUGE giữa văn bản do mô hình sinh ra tự do và văn bản gốc trong tập dữliệu. B. Cực tiểu hóa sai sốMean Squared Error giữa vector embedding của câu đầu vào và câu đầu ra. C. Cực tiểu hóa hàm mất mát Cross-Entropy giữa phân bốxác suất dựđoán token tiếp theo do mô hình xuất ra và token thực tếtrong chuỗi. D. Cực tiểu hóa hàm Hinge Loss nhằm phân loại chính xác văn bản đầu vào thuộc phong cách Shakespeare hay thuộc các phong cách văn học khác.
Các lựa chọn:
Cực đại hóa điểm sốBLEU và ROUGE giữa văn bản do mô hình sinh ra tự do và văn bản gốc trong tập dữliệu.
Cực tiểu hóa sai sốMean Squared Error giữa vector embedding của câu đầu vào và câu đầu ra.
Cực tiểu hóa hàm mất mát Cross-Entropy giữa phân bốxác suất dựđoán token tiếp theo do mô hình xuất ra và token thực tếtrong chuỗi.
Cực tiểu hóa hàm Hinge Loss nhằm phân loại chính xác văn bản đầu vào thuộc phong cách Shakespeare hay thuộc các phong cách văn học khác.
Đáp án: C
Câu hỏi: xuất σ2. Xét công thức KL divergence: 1 KLD = -0.5 * torch.sum(1 + logvar - mu.pow(2) - logvar.exp()) Lý do chính của việc sửdụng logvar thay vì σ2 là gì?
Các lựa chọn:
Giảm sốlượng tham sốcủa mô hình, giúp huấn luyện nhanh hơn.
Đảm bảo variance luôn dương (vì elogvar > 0) mà không cần thêm ràng buộc, đồng thời gradient ổn định hơn trên miền giá trị(−∞, +∞) so với (0, +∞).
Cho phép mô hình học được variance âm, mởrộng khảnăng biểu diễn của latent space.
Đơn giản hóa công thức KL divergence, giúp tính toán nhanh hơn trên GPU.
Đáp án: B
Câu hỏi: Dựa theo bài viết, nhận định nào dưới đây mô tảđúng nhất vềReasoning LLMs?
Các lựa chọn:
Đây là các mô hình chủyếu tạo ra câu trảlời dài hơn, nên tựnhiên sẽchính xác hơn các LLM thông thường.
Đây là các mô hình được kỳvọng mô phỏng tiến trình suy luận trung gian theo từng bước, từđó vừa cải thiện độchính xác vừa tăng khảnăng
Đây là các mô hình chỉkhác LLM thông thường ởchỗđược lượng tửhóa để suy luận nhanh hơn.
Đây là các mô hình được thiết kếriêng cho tác vụdịch máy và tóm tắt văn bản.
Đáp án: B
Câu hỏi: Skip Connection là cơ chếcốt lõi của kiến trúc U-Net, đóng vai trò ghép nối các đặc trưng từnhánh Encoder sang nhánh Decoder. Tuy nhiên, việc không sửdụng kỹthuật padding sẽkhiến kích thước feature map bịthu hẹp dần qua từng lớp, dẫn đến hiện tượng tensor ởnhánh Encoder luôn lớn hơn so với nhánh Decoder. Đểkhắc phục điều này, thao tác center crop cần được thực hiện chuẩn xác nhằm đảm bảo hai tensor hoàn toàn khớp nhau trước khi tiến hành phép nối. 140x140 3 conv 3x3, ReLU, padding = 0, stride = 1 copy and crop max pool 2x2, stride = 2 up-conv 2x2, stride = 2 output feature map Dựa trên sơ đồkiến trúc được mô tảnhư trong hình, hãy xác định kích thước [C, H, W] của output feature map cuối cùng là bao nhiêu?
Các lựa chọn:
[128, 32, 32].
[128, 28, 28].
[128, 100, 100].
[128, 52, 52].
Đáp án: B
Câu hỏi: LLM Reasoning Câu 1. Dựa theo bài viết, nhận định nào dưới đây mô tảđúng nhất vềReasoning LLMs?
Các lựa chọn:
Đây là các mô hình chủyếu tạo ra câu trảlời dài hơn, nên tựnhiên sẽchính xác hơn các LLM thông thường.
Đây là các mô hình được kỳvọng mô phỏng tiến trình suy luận trung gian theo từng bước, từđó vừa cải thiện độchính xác vừa tăng khảnăng
Đây là các mô hình chỉkhác LLM thông thường ởchỗđược lượng tửhóa để suy luận nhanh hơn.
Đây là các mô hình được thiết kếriêng cho tác vụdịch máy và tóm tắt văn bản.
Đáp án: B
Câu hỏi: Tính toán – CrossAttentionVG: Giai đoạn 1 (Input →Cross Layer 1) Cấu hình:
Các lựa chọn:
Patches=64, Visual: [3, 64, 768] →[3, 64, 512], Text: [3, 15, 768] →[3, 15, 512], Layer 1 output: Visual [3, 64, 512], Text [3, 15, 512].
Patches=49, Visual: [3, 49, 768] →[3, 49, 512], Text: [3, 15, 768] →[3, 15, 512], Layer 1 output: Visual [3, 49, 512], Text [3, 15, 512].
Patches=49, Visual: [3, 49, 768] →[3, 49, 512], Text: [3, 15, 768] →[3, 15, 512], Layer 1 output: Visual [3, 15, 512], Text [3, 49, 512].
Patches=36, Visual: [3, 36, 768] →[3, 36, 512], Text: [3, 15, 768] →[3, 15, 512], Layer 1 output: Visual [3, 36, 512], Text [3, 15, 512].
Đáp án: A
Câu hỏi: Sau khi tính được ε1, trọng sốα1 của cây con (f1) được xác định theo công thức AdaBoost Regression. Giá trịα1 gần bằng bao nhiêu? Sửdụng các công thức sau: Tỉsốlỗi: βm = εm 1 −εm , Trọng sốbộhọc yếu: αm = ln  1 βm  .
Các lựa chọn:
0.24.
0.34.
0.48.
0.58.
Đáp án: A
Câu hỏi: Trong một bài toán phân loại có 5 lớp được gán nhãn từ0 đến 4, nhãn của lớp thứba (y=2) sẽđược biểu diễn như thếnào bằng phương pháp mã hóa one-hot?
Các lựa chọn:
[0, 0, 1, 0, 0]T
[0, 1, 0, 0, 0]T
Một giá trịvô hướng là 2.
[0, 0, 1]T
Đáp án: C
Câu hỏi: Hoàn thiện đoạn code Group By ởphần 3.0. Biết rằng cần tính toán theo từng City các chỉsốsau: • Total_Sales = tổng Total_Cost • Avg_Transaction_Value = giá trịtrung bình Total_Cost • Transaction_Count = sốlượng giao dịch (Transaction_ID) Sau đó sắp xếp giảm dần theo Total_Sales. Câu hỏi: Thành phốnào đứng đầu bảng sau khi chạy sales_by_city.show()?
Các lựa chọn:
New York.
Los Angeles.
Dallas
Boston.
Đáp án: C
Câu hỏi: Cho bốn mô hình visual question answering (VQA) tương ứng với A, B, C, D. Trong đó, các mô hình được huấn luyện với dữliệu và cấu hình khác nhau. Sau đó, tiến hành suy luận trên hai hình ảnh đầu vào cho cảbốn mô hình trên và ghi nhận kết quảnhư hình bên dưới.
Các lựa chọn:
4,096.
4,196.
409,600.
12,388.
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: EASY Xét phần Encoder của một mô hình U-Net được mô tảbởi đoạn code PyTorch dưới đây. Encoder gồm 3 encoder blocks liên tiếp, mỗi block gồm hai lớp Conv2d(3×3) theo sau bởi BatchNorm2d và ReLU. U-Net Encoder 1 encoder = nn.Sequential( 2 3 # ----- Encoder Block 1 ----- 4 nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=3, bias= False), 5 nn.BatchNorm2d(64), 6 nn.ReLU(), 7 nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, bias= False), 8 nn.BatchNorm2d(64), 9 nn.ReLU(), 10 11 # ----- Encoder Block 2 ----- 12 nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, bias= False), 13 nn.BatchNorm2d(128), 14 nn.ReLU(), 15 nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=3, bias= False), 16 nn.BatchNorm2d(128), 17 nn.ReLU(), 18 19 # ----- Encoder Block 3 ----- 20 nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, bias= False), 21 nn.BatchNorm2d(256), 22 nn.ReLU(), 23 nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, bias= False), 24 nn.BatchNorm2d(256), 25 nn.ReLU() 26 ) Dựa trên kiến trúc Encoder được mô tảtrong đoạn code trên, hỏi tổng sốlượng tham số huấn luyện được (trainable parameters) của toàn bộEncoder là bao nhiêu?
Các lựa chọn:
1145152.
1144128.
1147200.
1150464.
Đáp án: A
Câu hỏi: Trong phương pháp Stochastic Gradient Descent, ta cập nhật tham số như thếnào?
Các lựa chọn:
Sửdụng toàn bộdataset mỗi lần cập nhật
Sửdụng từng mẫu dữliệu một đểcập nhật tham số
Sửdụng 50% dataset mỗi lần
Không cập nhật tham số
Đáp án: B
Câu hỏi: Một kỹsư dữliệu muốn tựđộng hóa việc di chuyển các tệp dữliệu hàng ngày từmột thư mục sang một vịtrí lưu trữđám mây. Thay vì sửdụng giao diện đồhọa (GUI), tại sao việc sửdụng Giao diện dòng lệnh (CLI) lại là lựa chọn tối ưu hơn trong trường hợp này?
Các lựa chọn:
CLI không yêu cầu kiến thức kỹthuật và dễsửdụng cho người mới bắt đầu.
CLI cung cấp giao diện trực quan và hình ảnh sinh động hơn GUI.
CLI cho phép tựđộng hóa các tác vụlặp đi lặp lại thông qua script, tăng hiệu quảvà giảm thiểu sai sót do thao tác thủcông.
GUI không có khảnăng thực hiện các tác vụdi chuyển tệp.
Đáp án: C
Câu hỏi: Sửdụng phương pháp nội suy tuyến tính(Linear Interpolation) đểtìm các giá trị None 3.0 3.7 None 3.9 None 4.3 5.2 None Các giá trịNone trong hình theo thứtựlà:
Các lựa chọn:
3.8, 4.1, None
3.8, 4.1, 5.2
3.85, 4.15, None
3.8, 4.1, 6.1
Đáp án: A
Câu hỏi: dùng hỏi “Làm thếnào đểtôi giảm cân nhanh?” và chatbot có bốn phương án trả lời (A, B, C, D). Người dùng Làm thếnào đểtôi giảm cân nhanh?
Các lựa chọn:
Phương án A
Phương án B
Phương án C
Phương án D
Đáp án: B
Câu hỏi: 1. Ảnh màu I ∈R256×256×3, patch size 4 × 4. Sau khi chia patch và flatten mỗi patch: ? Total Patches = Length = ? Grid Partition 4x4x3 Flatten H = 256
Các lựa chọn:
Tổng sốpatch là 1024, mỗi patch có độdài 48.
Tổng sốpatch là 4096, mỗi patch có độdài 48.
Tổng sốpatch là 4096, mỗi patch có độdài 16.
Tổng sốpatch là 16384, mỗi patch có độdài 48. .
Đáp án: B
Câu hỏi: (Biểu đồvà trực quan hóa): Bạn có dữliệu doanh sốtheo tháng của 3 nhóm sản phẩm trong 2 năm. Mục tiêu là so sánh xu hướng theo thời gian. Hãy chọn loại biểu đồvà thao tác phù hợp trong Excel.
Các lựa chọn:
Bar Chart; thêm Trendline Linear
Line Chart; thêm Moving Average 3 tháng Bar Chart thường dùng đểso sánh giữa dữliệu định tính và định lượng và rời rạc, không phải theo dòng thời gian. Pie/Histogram: không biểu diễn đúng “xu hướng theo thời gian”.
Pie Chart; thêm Data Labels %
Histogram; thêm Bin Width = 1 tháng
Đáp án: B
Câu hỏi: EASY Biết hdec,1 = [ −0.9244, 0.9821 ], và tại bước giải mã thứnhất Decoder đã chọn token tôi. Ởbước giải mã thứhai, token nào được chọn và xác suất tương ứng là bao nhiêu?
Các lựa chọn:
biết, 0.88
biết, 0.74
em, 0.60
tôi, 0.53
Đáp án: A
Câu hỏi: Trong pretraining, vì sao eos_token được chèn vào cuối từng tài liệu trước khi áp dụng sequence packing? A. Đểmô hình tựđộng tăng kích thước từvựng mà không cần huấn luyện tokenizer riêng. B. Đểđánh dấu ranh giới tài liệu một cách tường minh, giúp giảm việc mô hình học nhầm quan hệngữcảnh giữa hai tài liệu không liên quan khi các chuỗi bị nối lại. C. Đểthay thếhoàn toàn vai trò của attention_mask trong quá trình huấn luyện. D. Đểbảo đảm mọi block sau packing luôn chứa đúng một tài liệu hoàn chỉnh.
Các lựa chọn:
Đểmô hình tựđộng tăng kích thước từvựng mà không cần huấn luyện tokenizer riêng.
Đểđánh dấu ranh giới tài liệu một cách tường minh, giúp giảm việc mô hình học nhầm quan hệngữcảnh giữa hai tài liệu không liên quan khi các chuỗi bị nối lại.
Đểthay thếhoàn toàn vai trò của attention_mask trong quá trình huấn luyện.
Đểbảo đảm mọi block sau packing luôn chứa đúng một tài liệu hoàn chỉnh.
Đáp án: B
Câu hỏi: Dựa vào hình sau hãy chọn đáp án phù hợp đểhoàn thiện quy trình
Các lựa chọn:
1. Extraction - 2. Staging Area
1. Staging Area - 2. Datawarehouse
1. Transform - 2. Datawarehouse
1. Change Data Capture - 2. Dataware house
Đáp án: A
Câu hỏi: Đâu là đoạn code đúng đểtính Binary Cross-Entropy loss cho N samples? L = −1 N N X i=1 [yi log(ˆyi) + (1 −yi) log(1 −ˆyi)]
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: B
Câu hỏi: Cho mạng RNN như hình dưới đây RNN Cell RNN Cell Các tham sốtrọng số: • Ma trận trọng sốđầu vào Wxh (kích thước 2 × 3): Wxh = 0.5 −0.5 0.0 0.2 0.0 0.5 • Ma trận trọng sốẩn Whh (kích thước 2 × 2): Whh = 0.8 0.1 −0.2 0.5
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: D
Câu hỏi: Trong bài toán visual question answering (VQA), mô hình được thiết kếđểtìm ra câu trảlời dựđoán ˆa thuộc không gian các 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: C
Câu hỏi: hãy in ra cây đầu tiên (0). Nếu một input có Experience (Year) = 4 và Position = 4, cây thứ0 này sẽtrảvềkết quảlà? Hãy tìm hiểu và sửdụng hàm .plot_tree() với tham sốbắt buộc phải có là num_trees=0.
Các lựa chọn:
3589.26025.
3555.0376.
5899.46289.
7516.56006.
Đáp án: B
Câu hỏi: tập dữliệu nhỏ, hàm mục tiêu cơ bản nhất mà mô hình tính toán đểtối ưu hóa trong quá trình cập nhật trọng sốlà gì?
Các lựa chọn:
Cực đại hóa điểm sốBLEU và ROUGE giữa văn bản do mô hình sinh ra tự do và văn bản gốc trong tập dữliệu.
Cực tiểu hóa sai sốMean Squared Error giữa vector embedding của câu đầu vào và câu đầu ra.
Cực tiểu hóa hàm mất mát Cross-Entropy giữa phân bốxác suất dựđoán token tiếp theo do mô hình xuất ra và token thực tếtrong chuỗi.
Cực tiểu hóa hàm Hinge Loss nhằm phân loại chính xác văn bản đầu vào thuộc phong cách Shakespeare hay thuộc các phong cách văn học khác.
Đáp án: C
Câu hỏi: , ta xét quá trình mô hình tạo ra emission score cho từng token. Trong bài toán NER, emission score là vector logit mà mô hình dựđoán cho các nhãn tại một vịtrí token. Hình dưới đây minh hoạchuỗi xửlý của Sample 1: từInput Tokens, qua Embedding Lookup, đến các hidden states trong RNN, rồi qua lớp FC đểthu được các vector emission scores z1, . . . , z5. Trong đó:
Các lựa chọn:
[1.08, 2.71, 0.54, 4.07, 1.81].
[1.46, 3.08, 0.73, 4.62, 1.81].
[0.99, 1.75, 0.49, 2.63, 1.38].
[0.99, 1.12, 0.49, 1.68, 1.07].
Đáp án: C
Câu hỏi: Trong quá trình sinh văn bản, tham sốtemperature được áp dụng lên logits trước khi qua softmax. Khi đặt temperature rất thấp, gần tiến về0, hành vi của mô hình thay đổi như thếnào? A. Mô hình trởnên quyết đoán hơn, thường chọn token có xác suất cao nhất, nên đầu ra ổn định hơn nhưng kém đa dạng hơn. B. Phân phối xác suất trởnên phẳng hơn, khiến mô hình dễchọn các token hiếm và sáng tạo hơn. C. Mô hình tựđộng loại bỏmọi token có xác suất thấp hơn một ngưỡng cốđịnh trước khi lấy mẫu. D. Mô hình chuyển từsinh tuần tựsang sinh song song trên toàn bộchuỗi để tăng tốc suy luận.
Các lựa chọn:
Mô hình có khảnăng suy luận vượt trội, dẫn đến hình thành tri thức tổng quát. Từđó sinh ra các dữkiện luôn luôn chính xác.
Mô hình tựđộng có khảnăng truy xuất dữliệu thời gian thực từcác hệthống bên ngoài mà không cần công cụhỗtrợ.
Mô hình tựđộng loại bỏmọi token có xác suất thấp hơn một ngưỡng cốđịnh trước khi lấy mẫu.
Mô hình chuyển từsinh tuần tựsang sinh song song trên toàn bộchuỗi để tăng tốc suy luận.
Đáp án: A
Câu hỏi: MEDIUM Với câu đầu vào "I hate learning math". Vector nhãn dựđoán thu được sau khi đi qua Softmax và lấy argmax có giá trịlà bao nhiêu.
Các lựa chọn:
[0, 1, 2, 0, 3].
[0, 1, 2, 0, 0].
[1, 0, 2, 1, 3].
[0, 2, 1, 0, 3].
Đáp án: A
Câu hỏi: Từcode của câu 6 chúng ta tiến hành áp dụng Dropout tại các layer 2,4 và 7 với dropout_rate=0.3. Kết quảtest_accuracy với max_epoch = 20 là: 1 nn.Dropout(dropout_rate)
Các lựa chọn:
82.45%
83.02%
83.99%
84.13%
Đáp án: B
Câu hỏi: : Tiếp tục sửdụng mô hình ởcâu
Các lựa chọn:
3589.26025.
3555.0376.
5899.46289.
7516.56006. 1 # Vẽcây đầu tiên (num_trees=0) 2 fig, ax = plt.subplots(figsize=(40, 20)) 3 plot_tree(xgb_model, num_trees=0, rankdir="LR", ax=ax) # bắt buộc phải có num_trees=0 4 ax.set_title("XGBoost - Tree 0", fontsize=16) 5 fig.tight_layout()
Đáp án: C
Câu hỏi: : Mini-batch với m = 2 (tháng 7–8). Cập nhật 1 bước theo w ←w −η · 1 m m X i=1 ∂L ∂w (i) , b ←b −η · 1 m m X i=1 ∂L ∂b (i) . Chọn cặp (w′, b′) (làm tròn kết quảđến 2 chữsốthập phân).
Các lựa chọn:
(1.65, 0.30)
(1.74, 0.43)
(1.82, 0.52)
(1.91, 0.60)
Đáp án: B
Câu hỏi: . Mục tiêu của bài toán là thực hiện phân loại từloại Part-of-Speech gồm 4 lớp: lớp 0 đại diện cho noun/pronoun, lớp 1 đại diện cho verb, lớp 2 đại diện cho các từloại khác và lớp 3 đại diện cho padding. Đểphục vụcho quá trình suy luận, đềbài cung cấp ba nhóm thông tin: bảng ánh xạ token và embedding, các tham sốcủa lớp Fully Connected, và kiến trúc tổng thểcủa mô hình baseline. 1. Token, chỉsốvà embedding Token Index Embedding <pad> 0 [ 3.86, 4.15 ] I 1 [ 2.53, −1.58 ] hate 2 [ −3.33, −1.51 ] learning 3 [ −1.36, 2.35 ] math 4 [ 2.39, −1.32 ] Nam 5 [ 1.96, −1.29 ] prefer 6 [ −2.64, −1.73 ] to 7 [ −1.28, 2.24 ] learn 8 [ −2.67, −1.83 ] coding 9 [ 2.65, −1.30 ] 2. Tham sốcủa lớp Fully Connected Thành phần Giá trị Trọng sốFC Layer   2. −1. −2. −1. −0. 2. 2. 2.   Bias FC Layer [ 1.55, 0.26, 1.66, −2.08 ] 3. Kiến trúc mô hình Dựa trên các embedding và tham sốđã cho, mô hình baseline sẽánh xạembedding của từng token qua một lớp Fully Connected đểdựđoán nhãn POS tương ứng cho từng vị trí trong câu. Kiến trúc tổng thểcủa mô hình được minh hoạnhư hình dưới đây.
Các lựa chọn:
(1, 2, 5).
(1, 5, 2).
(1, 4, 5).
(1, 5, 4).  Trong bài toán POS tagging, mô hình cần dựđoán nhãn cho từng vịtrí trong chuỗi. Sau lớp Embedding, tensor có kích thước (batch, seq_len, embed_dim), và sau lớp Fully-Connected ta thu được logits cho mỗi token với kích thước: (1, 5, 4) trong đó:
Đáp án: C
Câu hỏi: Hãy xác định output shape của mô hình là bao nhiêu? Giảthiết bài toán:
Các lựa chọn:
(N, 25).
(N, 15).
(N, 35).
(N, 45).
Đáp án: C
Câu hỏi: • Đầu vào có giá trịx = 3.0. Trọng sốtại lớp thứnhất w1 = 0.8, còn trọng sốtại lớp thứhai gồm w2 = 0.3 và w′ 2 = −0.4. • Hàm kích hoạt tại node R là hàm ReLU, đầu ra sửdụng hàm Softmax, và áp dụng hàm mất mát Cross Entropy. • Cho biết đầu ra của Softmax là ˆy0 = 0.8429 và ˆy1 = 0.1571. Câu hỏi: Giá trịh0 tại đầu ra của lớp thứhai khi lan truyền thuận là (kết quảlàm tròn đến 2 chữsốphần thập phân):
Các lựa chọn:
0.73.
0.74.
0.72.
0.71.
Đáp án: C
Câu hỏi: Tất cảtọa độđược chuẩn hóa theo kích thước ảnh, giá trịnào đúng?
Các lựa chọn:
xc = 0.375, yc = 0.3125, w = 0.3125, h = 0.2
xc = 0.375, yc = 0.3542, w = 0.3125, h = 0.2
xc = 0.40625, yc = 0.3542, w = 0.3125, h = 0.2
xc = 0.40625, yc = 0.3125, w = 0.3125, h = 0
Đáp án: C
Câu hỏi: Sửdụng thư viện sklearn.metrics, áp dụng hàm mean_squared_error và r2_score đểtính toán giá trịMSE và R2 (sửdụng tham sốcủa 2 mô hình là n_estimators=50, random_state=42) trên tập Test, trảlời câu hỏi: Dựa trên 2 giá trị trên, hiệu suất của 2 mô hình Ada & Gradient Boost như thếnào?
Các lựa chọn:
Với giá trịR2 từ0.7-0.8, mô hình đang hoạt động khá tốt, giá trịMSE khá tương đối không cao không thấp.
Với giá trịR2 từ0.6-0.7, mô hình đang hoạt động ởmức khá, bao quát được một phần nhưng cũng nhiều sai sót, giá trịMSE khá cao.
Với giá trịR2 từ0.4-0.5, mô hình đang hoạt động ởmức tệ, không nắm bắt được phương sai trong dữliệu. Giá trịMSE lớn.
Với giá trịR2 từ0.1-0.2, mô hình dường như không học được từdữliệu. Giá trị MSE siêu lớn thểhiện sựsai sót khi mô hình không thểhọc.
Đáp án: C
Câu hỏi: Câu 1. Quan sát Hình 1 biểu diễn cách hai mô hình mã hóa dữliệu thuộc 3 lớp (xanh, cam, tím) vào không gian tiềm ẩn 2D. z1 z2 Model A z1 z2 Model B Hình 1: So sánh latent space 2D của hai mô hình A và B trên dữliệu 3 lớp. Dựa vào đặc điểm phân bốtrong Hình 1, phát biểu nào sau đây là đúng?
Các lựa chọn:
Model A là variational autoencoder (VAE) vì các cụm tách biệt rõ ràng, giúp sinh dữliệu chính xác hơn.
Model B là autoencoder (AE) vì các cụm phủlấp nhau, cho thấy mô hình chưa học tốt.
Model B là variational autoencoder (VAE) vì latent space liên tục và các cụm phân bốgần phân phối Gaussian, thuận lợi cho việc lấy mẫu sinh dữliệu mới.
Cảhai đều là variational autoencoder (VAE) nhưng Model A sửdụng KL divergence còn Model B thì không.
Đáp án: C
Câu hỏi: Giảsửbạn cần xửlý một lượng lớn dữliệu phát sinh theo thời gian thực. Giữa Batch Processing và Stream Processing, bạn sẽưu tiên cách tiếp cận nào cho việc thiết kếpipeline trong giai đoạn Extract vào Staging Area và tại sao?
Các lựa chọn:
Batch Processing, vì nó dễtriển khai hơn và tiết kiệm chi phí.
Batch Processing, vì nó cung cấp độtrễthấp hơn (low latency) và cập nhật dữliệu liên tục
Stream Processing, vì nó được thiết kếđểxửlý dữliệu liên tục với độtrễthấp (low latency)
Stream Processing, vì nó sửdụng ít tài nguyên tính toán hơn Batch Processing.
Đáp án: C
Câu hỏi: : Thực hiện triển khai mô hình CNN bằng Pytorch theo module (1) trong hình, với các tham sốmặc định padding=1, kernel_size=3, stride=1. Shape của lớp flatten bằng bao nhiêu? (a) 128 × 8 (b) 128 × 8 × 8 (c) 128 × (d) 128 × 16 ×
Các lựa chọn:
128 × 8
128 × 8 × 8
128 × 16
128 × 16 × 16
Đáp án: D
Câu hỏi: Cho đoạn code sau: 1 import librosa 2 import numpy as np 3 4 audio, sr = librosa.load(’piano.wav’, sr=22050) 5 # audio có độdài 3 giây 6 print(f"Audio length: {len(audio)} samples") 7 8 mel_spec = librosa.feature.melspectrogram( 9 y=audio, sr=sr, n_mels=128, n_fft=2048, hop_length=512 10 ) 11 print(f"Mel-spectrogram shape: {mel_spec.shape}") Biết rằng file piano.wav có độdài đúng 3 giây. Hàm melspectrogram mặc định sử dụng center= True, tức tín hiệu được pad thêm n_fft // 2 ởhai đầu trước khi tính STFT, nên sốframe được tính bằng ⌊n_samples/hop_length⌋+ 1. Kết quả in ra của mel_spec.shape là gì?
Các lựa chọn:
(128, 128)
(130, 128)
(128, 130)
(2048, 128)
Đáp án: C
Câu hỏi: : Giảsửta muốn dùng mạng RNN ởcâu RNN01 đểthực hiện bài toán sequence labeling cho từng timestep. Coi mỗi timestep t tương ứng với một từ(một embedding) xt trong câu. Tại mỗi timestep t, ta thêm một lớp Fully Connected với output size = 2 đểtạo logits: st = Whoht + bho, st ∈R2, sau đó áp dụng Softmax đểthu được xác suất hai lớp và dựđoán nhãn: pt = Softmax(st), ˆyt = arg max(pt) ∈{0, 1}. X3 h3 Wxh = [1.0, 0.0, -0.5], [-1.0, 0.0, 0.5] bxh = 1.0 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 y2 ^ y1 ^ bho = 0.0 Who = [0.0, 1.0], [1.0, 0.0] bho = 0.0 Who = [0.0, 1.0], [1.0, 0.0] bho = 0.0 Who = [0.0, 1.0], [1.0, 0.0] Hình 6: Mô hình RNN áp dụng cho câu RNN Câu hỏi: Ba timestep (x1, x2, x3) lần lượt được mạng RNN trên dựđoán nhãn là gì? (a) 1, 0, 1 (b) 1, 1, 0 (c) 0, 0, 1 (d) 0, 1, 1
Các lựa chọn:
1, 0, 1
1, 1, 0
0, 0, 1
0, 1, 1 192
Đáp án: D
Câu hỏi: Sửdụng đoạn code baseline của bài giảng, các bạn hãy tải về, chỉnh sửa kiến trúc model theo hình dưới đây và tiến hành huấn luyện (train) mô hình. input (3, 32, 32) (32, 16, 16) (64, 8, 8) (128, 4, 4) output (3x3) Convolution padding=‘same’ stride=1+ReLU (2x2) max pooling Flatten Dense Layer Dense Layer + ReLU Kết quảtest_accuracy với max_epoch = 20 là:
Các lựa chọn:
76.58%
75.58%
78.18%
78.59%
Đáp án: C
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 cùng ngữcảnh, giữa transformer encoder và masked encoder, mô hình nào có nhiều tham sốhơn?
Các lựa chọn:
Transformer encoder
Masked encoder
Bằng nhau
Không xác định
Đáp án: C