vudang449/aio2025-vietnamese-exam huggingface dataset:
Câu hỏi: Đâu là giá trịoutput của Conv1d khi đưa sample 1 vào model?
Các lựa chọn:
[0.51, 0.60, 0.33, -0.51, 0.07, -0.34].
[-0.43, -0.18, -0.05, 0.43, 0.31, -0.09].
[0.4705, 0.2540].
[-0.0875, 0.3090].
Đáp án: A
Câu hỏi: : Xét một mạng nơ-ron đơn giản với thông tin như hình bên dưới, áp dụng cho 2 câu
Các lựa chọn:
0.1709.
0.2305.
0.1957.
0.1653.
Đáp án: A
Câu hỏi: Đểtăng receptive field trong segmentation, ta xét ba thiết kếkhối tích chập (giả sửCin = Cout = 64, bỏqua bias): Mục tiêu là đạt receptive field hiệu dụng 9×9 với ít tham sốnhất nhưng vẫn giữkhả năng biểu diễn phi tuyến tốt. Chọn phát biểu đúng nhất:
Các lựa chọn:
(I) ít tham sốnhất vì chỉcó 1 lớp, do đó luôn tối ưu cảcompute lẫn khảnăng học.
(II) ít tham sốnhất và luôn tốt hơn (III) vì kernel 5×5 “nhìn rộng” nên cần ít lớp.
(III) là lựa chọn hợp lý nhất: đạt receptive field 9×9 với ít tham sốhơn (I) và (II), đồng thời có nhiều điểm phi tuyến (ReLU) hơn.
Cả(I)(II)(III) có cùng sốtham sốvì Cin = Cout giống nhau, chỉkhác sốlượng lớp (layers).
Đáp án: C
Câu hỏi: Giảsửta có hai mô hình Logistic Regression với cùng dữliệu, nhưng mô hình A dùng learning rate η = 0.001, mô hình B dùng η = 1.0. Nhận xét nào đúng?
Các lựa chọn:
Mô hình B luôn đạt sai sốnhỏhơn
Mô hình A hội tụchậm nhưng ổn định hơn
Mô hình A dao động mạnh hơn mô hình B
Cảhai sẽhội tụgiống nhau
Đáp án: B
Câu hỏi: Tại stage ℓ: Hℓ= Wℓ= 14, M = 7. W-MSA (Swin): Nw = HℓWℓ M 2 , InteractionsSwin = Nw(M 2)2 . Global MSA (ViT): N = HℓWℓ, InteractionsViT = N 2 . Sốattention interactions của Swin và ViT lần lượt là:
Các lựa chọn:
2401 và 1
9604 và
38416 và 9
1962 và
Đáp án: A
Câu hỏi: Cho bài toán xây dựng một hệthống tóm tắt ý kiến khách hàng (Review Summarization) cho một sàn thương mại điện tử. Mục tiêu là tựđộng trích xuất các cặp (Tính năng sản phẩm - Đánh giá) từhàng triệu bình luận đểvẽbiểu đồ, ví dụ:
Các lựa chọn:
Noun (Danh từ) đểlấy tính năng và Verb (Động từ) đểlấy hành động sửdụng.
Noun (Danh từ) đểlấy tính năng và Adjective (Tính từ) đểlấy quan điểm/cảm xúc.
Determiner (Mạo từ) và Conjunction (Liên từ) đểđảm bảo cấu trúc ngữ pháp câu được giữnguyên.
Proper Noun (Danh từriêng) và Number (Sốđếm) đểxác định chính xác tên thương hiệu và thông sốkỹthuật. Phân tích ứng dụng (Aspect-Based Sentiment Analysis): Trong bài toán phân tích quan điểm:
Đáp án: C
Câu hỏi: Xét self-attention 1 head với dk = 2 nên hệsốscale là 1 √ 2. Chuỗi gồm 3 vịtrí: [NLP, is, <PAD>]. Mask đúng: attention_mask = [1, 1, 0] (PAD bịbỏqua trong attention). Mask sai: attention_mask = [1, 1, 1] (PAD bịcoi như token thật). Với truy vấn tại vịtrí NLP, cho: q = 1 0 , kNLP = 1 0 , kis = 0 1 , kPAD = 1 1 vNLP = 1 0 , vis = 0 2 , vPAD = 5 5 Score: sj = q⊤kj √ 2 Mask áp dụng bằng cách cộng −∞vào score của PAD trước softmax khi mask đúng. Sau đó: α = softmax(s + mask), o = X j αjvj. Hãy chọn cặp kết quảđúng nhất cho output o tại vịtrí NLP: (1) khi mask đúng và (2) khi mask sai. Làm tròn 2 chữsốthập phân.
Các lựa chọn:
ođúng ≈[0.67, 0.66]; osai ≈[2.41, 2.40]
ođúng ≈[0.50, 1.00]; osai ≈[0.67, 0.66]
ođúng ≈[2.41, 2.40]; osai ≈[0.67, 0.66]
ođúng ≈[0.67, 0.66]; osai ≈[0.80, 0.20]
Đáp án: C
Câu hỏi: : Sửdụng bộtham sốmới (wnew, bnew), dựđoán xác suất đậu cho một ứng viên có 5 năm kinh nghiệm.
Các lựa chọn:
0.5000.
0.6225.
0.3775.
0.7310.
Đáp án: B
Câu hỏi: Khi nào overfitting có thểxảy ra trong AdaBoost và Gradient Boosting? (Hãy thửnghiệm với code các trường hợp trên và đưa ra kết luận)
Các lựa chọn:
Khi sửdụng quá ít mô hình con.
Khi sửdụng giá trịlearning rate quá cao và sốlượng mô hình con quá nhiều.
Overfitting không xảy ra trong Gradient Boosting.
Khi mô hình không có đủdữliệu đểhuấn luyện.
Đáp án: B
Câu hỏi: Trong quá trình huấn luyện một mô hình seq2seq, giảsửđầu ra của mô hình là tensor logits chứa điểm sốdựđoán cho toàn bộtừvựng tại mỗi vịtrí token trong chuỗi đích. Tensor này có dạng logits ∈RB×T×V . Trong đó:
Các lựa chọn:
(4, 32000, 100).
(4, 100, 32000).
(100, 4, 32000).
(32000, 4, 100).
Đáp án: B
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: LLM Pretraining Câu 1. Trong bài toán pretraining với mô hình decoder-only như GPT-2, mục tiêu huấn luyện chính là gì?
Các lựa chọn:
Dựđoán toàn bộchuỗi đầu ra cùng lúc từmột vector ngữnghĩa duy nhất.
Dựđoán token tiếp theo dựa trên các token đã xuất hiện trước đó trong chuỗi.
Khôi phục các token bịche ngẫu nhiên ởmọi vịtrí trong câu theo cách hai chiều.
Phân loại mỗi câu vào một nhãn chủđềcốđịnh trước khi sinh văn bản.
Đáp án: B
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: . Dựa vào pipeline của mô hình RNN Language Model dưới đây đểthực hiện các yêu cầu của bài toán. Bài toán yêu cầu thực hiện quá trình inference cho mô hình tạo văn bản dựa trên kiến trúc RNN nhằm dựđoán chuỗi ký tựtiếp theo từmột từkhóa khởi tạo. Dữliệu và tham sốcấu hình được quy định như sau. 1. Từđiển và Embedding Token Index Embedding <EOS> 0 [ −0.82, −0.56 ] gió 1 [ −0.83, −1.30 ] cách 2 [ 1.31, 1.38 ] hãy 3 [ 1.56, 1.47 ] mây 4 [ 0.02, −0.13 ] bạn 5 [ 0.93, −1.72 ] sáng 6 [ −0.87, −1.48 ] của 7 [ 0.25, −0.12 ] theo 8 [ −0.56, 0.04 ] tỏa 9 [ −2.16, −0.70 ] 2. Kiến trúc mô hình Pipeline của mô hình tuân thủcác nguyên tắc sau:
Các lựa chọn:
0.62.
0.68.
0.46.
0.34.  Ởbước đầu tiên, token khởi tạo là “hãy”. Từembedding của token này và trạng thái ẩn ban đầu h0 = [0, 0], ta đưa qua khối RNN với hàm kích hoạt tanh đểthu được trạng thái ẩn mới: h1 ≈[0.9595, 0.9999] Tiếp theo, đưa h1 qua lớp Fully-Connected đểthu được vector logits cho toàn bộ từđiển: [−0.3810, 0.7554, −2.9805, 0.5974, 0.6234, 3.4580, −4.3407, 4.5103, −6.1027, 5.3664] Logit lớn nhất thuộc vềtoken “tỏa”, nên đây là token được mô hình chọn ởbước này. Sau khi áp dụng softmax, xác suất của “tỏa” là: P(tỏa) ≈0.6235 ≈0.62 Vì vậy, phương án đúng là A. Code check: Notebook .
Đáp án: A
Câu hỏi: Sửdụng thư viện sklearn.metrics, áp dụng các hàm mean_squared_error và r2_score đểtính toán giá trịMSE và R2 của mô hình Random Forest trên tập kiểm tra (sửdụng các tham sốn_estimators=50 và random_state=42). Giá trịMSE và R2 là bao nhiêu (làm tròn tới 4 chữsốthập phân)?
Các lựa chọn:
MSE: 981772731.6793, R2: 0.3121.
MSE: 827087272.8357, R2: 0.6572.
MSE: 827087272.8357, R2: 0.3121.
MSE: 981772731.6793, R2: 0.6572.
Đáp án: A
Câu hỏi: Theo đoạn mã ởtrên, lớp mô hình được sửdụng đểxây dựng bài toán ATSC là gì?
Các lựa chọn:
AutoModelForTokenClassification
AutoModelForQuestionAnswering
AutoModelForSequenceClassification
AutoModelForMaskedLM
Đáp án: C
Câu hỏi: EASY. 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: Hoàn thiện đoạn code Transform ởphần 2.0. Biết cần tạo ra 3 cột mới là: • Avg_Item_Price = Total_Cost / Total_Items • Transaction_Year = năm lấy từcột Date • Transaction_Month = tháng lấy từcột Date Từdataframe df, sau khi transform, in ra giá trịdòng đầu tiên (item 0) của 3 cột mới này, ta thu được kết quảnào?
Các lựa chọn:
23.88, 2022, 1.
32.44, 2023, 6.
26.22, 2020, 10.
28.66, 2023, 12.
Đáp án: A
Câu hỏi: Trong vòng lặp kếtiếp, giảsửbiết được f2 như hình bên dưới. Các giá trịcủa F2(xi) là? True False
Các lựa chọn:
?1 =?2 = 3.14, ?3 =?4 = 3.86.
?1 =?2 = 2.77, ?3 =?4 = 3.83.
?1 =?2 = 3.34, ?3 =?4 = 3.66.
?1 =?2 = 3.30, ?3 =?4 = 3.70.
Đáp án: A
Câu hỏi: VAE 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: , mỗi anchor tại mỗi grid cell đã được giải mã vềdạng (class_idi,j, scorei,j,b, bx, by, bw, bh). Tuy nhiên, không phải mọi bounding box dựđoán đều đủtin cậy đểđưa vào bước evaluation hay hậu xửlý. Vì vậy, ta tiếp tục thực hiện bước lọc theo ngưỡng score để chỉgiữlại các box có độtin cậy đủcao: scorei,j,b > τ trong đó τ là ngưỡng lọc (ví dụτ = 0.5). Những bounding box thỏa điều kiện trên sẽđược đưa vào danh sách các dựđoán hợp lệ: B = class_idi,j, scorei,j,b, bx, by, bw, bh scorei,j,b > τ Tập B chứa toàn bộcác bounding box dựđoán có độtin cậy đủcao trên ảnh và sẽđược sửdụng cho các bước tiếp theo như validation hoặc Non-Maximum Suppression (NMS) đểloại bỏcác box trùng lặp và giữlại những dựđoán tốt nhất. #0: pred_obj = 0. #1: pred_obj = 0. #2: pred_obj = 0. aeroplane 0. 0.2 score = pred_obj * p_class_max > 0.5 0.7 ... 0. bicycle bird tvmonitor #0: score = 0. #1: score = 0. #2: score = 0. Hình 2: Quá trình lọc bounding box theo ngưỡng score τ
Các lựa chọn:
[19, 0.0182, 0.0415, 0.0369, 0.0591, 0.0507].
[19, 0.0137, 0.0388, 0.0388, 0.0534, 0.0534].
[19, 0.0104, 0.0352, 0.0401, 0.0486, 0.0583].
[19, 0.0168, 0.0374, 0.0396, 0.0562, 0.0479].  Source Code
Đáp án: B
Câu hỏi: Hoàn thiện đoạn code Statistical Calculations ởphần 3.0. Biết rằng cần phân tích hiệu suất từng Product với các chỉsốsau: • Total_Units_Sold = tổng sốlượng sản phẩm bán ra (Total_Items) • Total_Revenue = tổng doanh thu (Total_Cost) • Avg_Product_Price = giá trung bình mỗi giao dịch của sản phẩm đó (Total_Cost) • Unique_Customers = sốlượng khách hàng duy nhất đã mua sản phẩm (Customer_Name) Sau đó sắp xếp giảm dần theo Total_Revenue. Câu hỏi: Sản phẩm nào có Total_Revenue cao nhất?
Các lựa chọn:
Razors.
Soap.
Eggs.
Toothpaste
Đáp án: D
Câu hỏi: Nhiệm vụcủa bạn hãy nhìn vào code bên dưới và hoàn thiện các phần “???” để tạo thành 3 bảng tương ứng với cấu trúc trên (Đáp án sẽtheo tứtựcủa code):
Các lựa chọn:
staff_name, DATE, product_id, inventory_warehouse_B, product_id, product_id, staff_id, inventory_warehouse_B, product_id, product_id, staff_id
staff_id, DATE, product_id, inventory_warehouse_B, product_id, product_id, staff_id, DATE , inventory_warehouse_B, product_id, product_id, staff_id
staff_id, DATE, staff_id, staffs, staff_id, product_id, warehouse_id, DATE ,staff_id, staffs, staff_id, warehouse_id, product_id Code: 1 CREATE TABLE staffs( 2 staff_id VARCHAR (50) not NULL , 3 staff_name VARCHAR (100) not NULL ,
staff_id, DATE, staff_id, staffs, staff_name, product_id, warehouse_id, DATE ,staff_id, staffs, staff_name, product_id, warehouse_id
Đáp án: C
Câu hỏi: Câu 1. Quan sát Hình 1 minh họa một cuộc hội thoại giữa người dùng và chatbot. Người 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: EASY Bạn mong muốn xây dựng một hệthống Face Recognition với pipeline bao gồm: Face Detection, Face Alignment, Feature Extraction, và Feature Matching như hình minh họa bên dưới. Face Alignment Face Detector Face Embedding Vector Database Feature Matching A match! Similarity = 0.81 ??? ArcFace Feature Extractor Hiện tại, bạn đang tìm kiếm mô hình phù hợp cho bước Face Detector. Bạn mong muốn sửdụng các mô hình trên repository của insightface và dựa vào các kết quảthực nghiệm của họđểchọn mô hình (tại Github). Tiêu chí của bạn là Flops ≤10G và trong sốnhững mô hình thỏa điều kiện, chọn mô hình có độchính xác tốt nhất. Trong các mô hình dưới đây, đâu là mô hình phù hợp nhất?
Các lựa chọn:
SCRFD-34GF.
SCRFD-10GF.
SCRFD-2.5GF.
SCRFD-0.5GF.
Đáp án: B
Câu hỏi: trong bài, trong đó thông tin thểloại nhạc (genre) được đưa vào mô hình tại các vịtrí được đánh dấu (A) và (B). x (Mel-spec) Genre Concat (A) Encoder µ log σ2 z Genre Concat (B) Decoder ˆx Hình 3: Kiến trúc CVAE với thông tin thểloại nhạc được đưa vào tại hai vịtrí (A) và (B). Quan sát Hình 3, lý do thông tin genre được đưa vào cảhai vịtrí (A) và (B) thay vì chỉmột trong hai là gì?
Các lựa chọn:
Vịtrí (A) giúp encoder học biểu diễn latent có điều kiện theo thểloại, còn vị trí (B) giúp decoder biết cần sinh âm thanh thuộc thểloại nào khi giải mã từ z.
Đưa vào hai lần giúp tăng gấp đôi ảnh hưởng của genre, khiến mô hình tạo ra âm thanh đúng thểloại hơn.
Vịtrí (A) dùng cho quá trình huấn luyện, còn vịtrí (B) chỉdùng khi sinh dữ liệu mới (inference).
Hai vịtrí concat sửdụng hai cách biểu diễn genre khác nhau, giúp mô hình học được nhiều thông tin hơn.
Đáp án: A
Câu hỏi: Xét Hình 4 mô tảpipeline xửlý âm thanh, trong đó một sốbước đã bịẩn đi. Input: Audio Files (i) Pre-processing Convert to Mel-Spectrogram DataLoaders ? ? (ii) (iii) (iv) Hình 4: Pipeline tiền xửlý âm thanh với hai bước bịẩn. Dựa trên pipeline tiền xửlý âm thanh đã mô tảtrong bài, hai bước bịẩn (?) trong Hình 4 lần lượt là gì? A. Bước (i): Chuyển sang định dạng MIDI. Bước (iii): Áp dụng Fourier Transform. B. Bước (i): Trích xuất đặc trưng MFCC. Bước (iii): Áp dụng data augmentation. C. Bước (i): Chuẩn hóa giá trị(Min-Max Scaling). Bước (iii): Chuẩn hóa tần số lấy mẫu bằng librosa. D. Bước (i): Chuẩn hóa tần sốlấy mẫu bằng librosa. Bước (iii): Chuẩn hóa giá trị(Min-Max Scaling).
Các lựa chọn:
Bước (i): Chuyển sang định dạng MIDI. Bước (iii): Áp dụng Fourier Transform.
Bước (i): Trích xuất đặc trưng MFCC. Bước (iii): Áp dụng data augmentation.
Bước (i): Chuẩn hóa giá trị(Min-Max Scaling). Bước (iii): Chuẩn hóa tần số lấy mẫu bằng librosa.
Bước (i): Chuẩn hóa tần sốlấy mẫu bằng librosa. Bước (iii): Chuẩn hóa giá trị(Min-Max Scaling).
Đáp án: D
Câu hỏi: Bạn muốn hiển thịtỷtrọng 6 kênh bán hàng với tỷlệ[28%, 24%, 20%, 17%, 6%, 5%]. Đâu là cách trực quan hợp lý nhất. Ởbài này, chúng ta sẽdựa vào lý thuyết ở buổi học Excel-2 khi muốn trực quan hoá dữliệu phần trăm có giá trịgần bằng nhau?
Các lựa chọn:
Pie Chart, các phần bằng nhau
Pie Chart, sắp xếp giảm dần và gắn nhãn %
100% Stacked Bar Chart, gắn nhãn % Pie “các phần bằng nhau”: sai bản chất. Histogram: dành cho phân phối tần suất, không phải cơ cấu %.
Histogram, bin width =
Đáp án: C
Câu hỏi: chọn giữa hai corpus đểpretrain một causal language model. Lựa chọn nào sau đây hợp lý nhất?
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: Từma trận dữliệu dưới đây: 3 4 5 6 2 7 8 9 7 data x Đoạn code nào sau đây lấy dữliệu cột 2 và cột 3 (Dữliệu được tô màu xanh)
Các lựa chọn:
1 import numpy as np 2 data_x = np.array ([[3 , 4, 2], [5, 6, 7], [7, 8, 9]]) 3 result = data_x [:, [1, 2]]
1 import numpy as np 2 data_x = np.array ([[3 , 4, 2], [5, 6, 7], [7, 8, 9]]) 3 result = data_x [1, [1, 2]]
1 import numpy as np 2 data_x = np.array ([[3 , 4, 2], [5, 6, 7], [7, 8, 9]]) 3 result = data_x [[1, 2], :]
1 import numpy as np 2 data_x = np.array ([[3 , 4, 2], [5, 6, 7], [7, 8, 9]]) 3 result = data_x [0:3 , [0, 2]]
Đáp án: A
Câu hỏi: MEDIUM Channels Weighted Channels Global Response Normalization Cho tensor đầu vào x ∈RH×W×C với H = W = 2 và C = 3 (tức mỗi kênh là một ma trận 2 × 2). Ba kênh của x lần lượt là: x(0) = 0.6 0.8 0.0 0.0  , x(1) = 0.9 1.2 0.0 0.0  , x(2) = 0.5 0.0 1.2 0.0  . Xét phép biến đổi Global Response Normalization - GRN (giản lược bỏϵ) được định nghĩa như sau: gc = v u u t H X h=0 W X w=0 x2 h,w,c, mean(g) = 1 C C X c=0 gc, nc = gc mean(g), và đầu ra xout = x + γ (x ⊙n) + β, trong đó γ = 0.5, β = 0.1. Ký hiệu ⊙là phép nhân theo từng phần tử, và n được broadcast theo kênh. Tính bộgiá trịtại ô (0, 0) theo thứtựkênh  x(0) out(0, 0), x(1) out(0, 0), x(2) out(0, 0)  . (Đáp án làm tròn đến 2 chữsốthập phân.)
Các lựa chọn:
[0.94, 1.53, 0.86].
[0.70, 1.35, 0.75].
[1.04, 1.63, 0.96].
[0.84, 1.23, 0.76].
Đáp án: A
Câu hỏi: : Hình bên mô phỏng 3-point Crossover, cho trước 2 cá thểcha mẹvà 2 cá thểcon được tạo ra từ2 cá thểcha mẹnày. Hỏi các point trong quá trình crossover được đặt ởvịtrí index nào? (xem kỹvịtrí index trong hình) 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 0 1 1 0 1 0 0 0 1 1 0 1 0 0 Cá thể ba mẹ 1: Cá thể ba mẹ 2: Cá thể con 1: Cá thể con 2: index: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Các lựa chọn:
1, 4, 7.
2, 5, 8.
3, 6, 9.
2, 6, 7.
Đáp án: B
Câu hỏi: : Với dữliệu đầu vào và thông tin chi tiết vềhình 13 dưới đây: Attention Output Layer Norm + Output Input Word Embedding + Masked Multi-Head Attention Add & Norm Positional  Encoding is SAMPLE Variance 1.8 1.8 1.9 2.0 1.8 1.9 1.9 1.7 2.0 1.7 1.5 1.5 1.8 0.5 2.5 2.0 0.5 1.0 Positional Embedding Hình 13: Hình ảnh minh hoạmô hình Transformer cho câu TRANS Câu hỏi: Tính các giá trịthiếu (các giá trị"?") trong hình lần lượt ("?1", "?2") là:
Các lựa chọn:
−0.06, 1.28
−0.06, −1.16
0.06, 1.28
0.06, −1.16 209
Đáp án: A
Câu hỏi: Một LLM đang sinh token tiếp theo. Sau bước softmax với temperature T = 1, model trảvềdistribution sau: Token Logit (raw) Prob (T = 1) “cat” 3.0 0. “dog” 2.5 0. “the” 2.0 0. “ran” 1.0 0. “blue” 0.5 0. “xkz” 0.0 0. Quá trình sinh văn bản bắt đầu khi mô hình gán probability (xác suất) cho mọi token trong vocabulary (không gian từvựng). Nếu hệthống luôn chọn token mang probability cao nhất, quá trình này gọi là greedy decoding. Phương pháp này mang lại tính ổn định nhưng khiến chuỗi đầu ra thiếu đa dạng và dễmắc kẹt trong vòng lặp từ. Đểkhắc phục, chiến lược random sampling được áp dụng như một phương pháp stochastic (ngẫu nhiên). Thuật toán sửdụng trực tiếp probability thuộc vềtừng ứng viên đểlấy mẫu token tiếp theo. Tuy nhiên, việc lấy mẫu thuần túy trên toàn bộvocabulary mang rủi ro lớn vì mô hình dễchọn trúng token mang xác suất quá thấp, làm câu văn mất mạch lạc. Top-K sampling: Đểgiới hạn không gian lấy mẫu, chiến lược Top-K sampling định nghĩa một tập hợp Vk bao gồm đúng K token đạt probability cao nhất và loại bỏphần còn lại. Sau đó, hệthống re-normalize phân phối xác suất đối với các token được giữlại qua công thức P ′(xi) = P(xi) P x∈Vk P(x) Bước chuẩn hóa này đảm bảo tổng xác suất luôn bằng 1. Top-P sampling: Chiến lược Top-K có nhược điểm khi sốlượng token giữlại luôn cố định, bất kểprobability mass (khối lượng xác suất) tập trung hay phân tán. Phương pháp Top-P sampling hay nucleus sampling giải quyết vấn đềnày bằng cách sửdụng ngưỡng cumulative probability (xác suất cộng dồn). Thuật toán chọn ra một tập con Vp gọi là nucleus. Đểhình thành tập nucleus này, hệthống sẽcộng dồn xác suất của các token từ cao xuống thấp cho đến khi tổng đạt hoặc vượt ngưỡng P định trước, thểhiện qua công thức X x∈Vp P(x) ≥P Nhờvậy, kích thước tập ứng viên tựđộng thay đổi theo từng ngữcảnh. Min-P sampling: Dù linh hoạt, cảTop-K và Top-P đều sửdụng những ngưỡng lấy mẫu cốđịnh, đôi khi chưa phản ánh đúng độtựtin thực tếtừmô hình. Chiến lược Min-P sampling khắc phục bằng cách thiết lập một cutoff (ngưỡng cắt) động Pcutoff dựa trên token mang xác suất cao nhất. Đểlàm được điều này, người ta định nghĩa một tham số tỉlệtối thiểu pmin, và Pcutoff được xác định bằng: Pcutoff = pmin × max x∈V P(x)
Các lựa chọn:
(1) Giữlại “cat”, “dog”, “the”; P ′(dog) = 0.3125. (2) Nucleus gồm “cat”, “dog”, “the”. (3) Giữlại “cat”, “dog”, “the”, “ran”, “blue”. (4) P(cat) ≈0.6533 và P(xkz) ≈0.0016.
(1) Giữlại “cat”, “dog”, “ran”; P ′(dog) = 0.3333. (2) Nucleus gồm “cat”, “dog”. (3) Giữlại “cat”, “dog”, “the”. (4) P(cat) ≈0.9526 và P(xkz) ≈0.0474.
(1) Giữlại “cat”, “dog”, “the”; P ′(dog) = 0.25. (2) Nucleus gồm “cat”, “dog”, “the”, “ran”. (3) Giữlại “cat”, “dog”, “the”. (4) P(cat) ≈0.4000 và P(xkz) ≈0.0300.
(1) Giữlại “cat”, “dog”, “the”, “ran”; P ′(dog) = 0.2778. (2) Nucleus gồm “dog”, “the”, “ran”. (3) Giữlại tất cả6 token. (4) P(cat) ≈0.6533 và P(xkz) ≈0.0016.
Đáp án: A
Câu hỏi: : Với dữliệu đầu vào và thông tin chi tiết vềhình 8 dưới đây: Sum ht-1 Multi Sum Ct-1 Sum Sum Multi Sum Multi Whf  Xt Wxf Whi Who Wxo Wxi Whc Wxc ft it Ot Ct ht Hình 8: Mô hình LSTM áp dụng từcâu LSTM01 tới câu LSTM Giảsửta có một mạng LSTM với input size = 3 và hidden size = 2. Cell state ban đầu: Ct−1 = [0.0, 0.0] và ht−1 = [0, 0] Trọng sốcủa mạng được khởi tạo như sau. Lưu ý rằng mô hình không có bias: Wxf = 1.0 0.5 0.5 1.0 0.0 −0.5 , Whf = 0.0 1.0 0.0 −1.0 Đầu vào của mạng là 1 timestep: X = [1.0, 2.0, 3.0] Câu hỏi: Hãy tính giá trịtiền kích hoạt (pre-activation) của forget gate zf (trước sigmoid). (a) [2.5000, −0.5000] (b) [4.5000, −2.5000] (c) [3.5000, −0.5000] (d) [1.5000, −1.5000]
Các lựa chọn:
[2.5000, −0.5000]
[4.5000, −2.5000]
[3.5000, −0.5000]
[1.5000, −1.5000] 196
Đáp án: C
Câu hỏi: trong bài toán alignment?
Các lựa chọn:
SFT chỉdạy mô hình bắt chước các câu trảlời mẫu mà không dạy được cách đánh giá câu nào tốt hơn câu nào.
SFT không thểbao phủhết mọi tình huống mà người dùng có thểhỏi trong thực tế.
SFT không thểdạy mô hình tuân theo chỉdẫn (instruction following) của người dùng.
SFT không có cơ chếphản hồi đểmô hình tựcải thiện từnhững lần trảlời chưa tốt.
Đáp án: C
Câu hỏi: dụng sequence packing?
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: , hãy xác định chuỗi nhãn có tổng điểm cao nhất trong các phương án dưới đây.
Các lựa chọn:
[O, O, O, B-ORG, O]
[O, O, O, B-ORG, I-ORG]
[B-PER, I-PER, O, B-ORG, I-ORG]
[O, O, O, B-PER, I-ORG]
Đáp án: B
Câu hỏi: , đánh giá hai rìa: sau bin 0 và sau bin 1 bằng công thức gain rút gọn. Midpoint threshold tương đương là trung điểm giữa max(trái) và min(phải), tìm best split (split tốt nhất). Chọn đáp án đúng.
Các lựa chọn:
Sau bin 0, threshold 7.50.
Sau bin 1, threshold 11.00.
Hai rìa cho gain bằng nhau.
Không đủthông tin đểxác định.
Đáp án: A
Câu hỏi: MEDIUM Bộdữliệu hiện tại gồm 2 ảnh trong cơ sởdữliệu. Ta đưa 1 ảnh truy vấn và 2 ảnh trong cơ sởdữliệu vào mô hình Feature Extractor đểthu được các vector đặc trưng (embedding) như minh họa phía dưới Query Image Feature Extractor Database Image #1 Database Image #2 0.34 0.22 0.90 0.11 0.23 0.99 0.12 0.32 0.12 0.65 0.45 0.30 0.80 0.35 0.30 Hình 3: Hình ảnh minh họa cho câu AIO2025M09FACE04 Biết rằng ảnh Image#1 và ảnh truy vấn thực tếthuộc cùng một người (tức là một cặp khớp), còn Image#2 với ảnh truy vấn thì không. Hãy tính độtương đồng cosine (cosine similarity) giữa ảnh truy vấn và từng ảnh trong cơ sởdữliệu, sau đó nhận xét vềchất lượng của mô hình.
Các lựa chọn:
cos(Query, Image#1) ≈0.376, cos(Query, Image#2) ≈0.837. Mô hình hoạt động tốt.
cos(Query, Image#1) ≈0.376, cos(Query, Image#2) ≈0.837. Mô hình hoạt động chưa tốt.
cos(Query, Image#1) ≈0.645, cos(Query, Image#2) ≈0.959. Mô hình hoạt động tốt.
cos(Query, Image#1) ≈0.645, cos(Query, Image#2) ≈0.959. Mô hình hoạt động chưa tốt.
Đáp án: D