vudang449/aio2025-vietnamese-exam huggingface dataset:
Câu hỏi: xT = xMom T , vT = vMom T . Hãy tính giá trịsau 1 bước Nesterov, tức là xNAG T+1 . (Kết quảlàm tròn đến 2 chữsố thập phân.)
Các lựa chọn:
xNAG T+1 ≈2.91
xNAG T+1 ≈3.09
xNAG T+1 ≈2.26
xNAG T+1 ≈1.94
Đáp án: C
Câu hỏi: Conv Block 1 (64x?x?) Convolutional Block Input (3x32x32) MaxPool BatchNorm Conv Block BatchNorm Conv Block 2 (128x?x?) Convolutional Block Dense Block Dense Block Output Dense Layer + Softmax (10) Dense Layer + ReLU (?) Flatten Dense Block Kernel size = 3x3, stride = 1, padding = same, ReLU MaxPooling (2x2, stride = 2) Convolutional Layer BatchNorm Convolutional Layer Conv Block_2 Kernel size = 3x3, stride = ?, padding = ?, ReLU + + Conv Block_2 MaxPool Convolutional Layer MaxPool MaxPooling (2x2, stride = 2) Conv Block_2 Hình 4: Kiến trúc mô hình CNN áp dụng từcâu 7 đến câu 10. Với đầu vào ảnh màu kích thước 3 × 32 × 32, nhánh main của Conv Block 1 có cấu trúc như trong ảnh 4. Hãy xác định shape của tensor ởnhánh main sau khi đi qua Conv Block 1 (trước phép cộng residual).
Các lựa chọn:
64 × 16 × 16
64 × 8 × 8
64 × 4 × 4
128 × 8 × 8
Đáp án: B
Câu hỏi: . Hãy thực hiện cập nhật full batch θ′ = θ −η 1 N ∇θL, sau đó tính MSE L = 1 N N X i=1 ˆy(i) −y(i)2 với ˆy′ = Xθ′. Chọn cặp (w′, b′) và giá trịL đúng (làm tròn 2 chữsốthập phân).
Các lựa chọn:
(1.53, −0.18), L = 0.
(1.56, −0.18), L = 0.
(1.48, −0.22), L = 0.
(1.60, −0.12), L = 0.
Đáp án: B
Câu hỏi: 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: : Conv Block 1 (64x?x?) Convolutional Block Input (3x32x32) MaxPool BatchNorm Conv Block BatchNorm Conv Block 2 (128x?x?) Convolutional Block Dense Block Dense Block Output Dense Layer + Softmax (10) Dense Layer + ReLU (?) Flatten Dense Block Kernel size = 3x3, stride = 1,  padding = same, ReLU  MaxPooling (2x2, stride = 2) Convolutional Layer BatchNorm Convolutional Layer Conv Block_2 Kernel size = 3x3, stride = ?,  padding = ?, ReLU  + + Conv Block_2 MaxPool Convolutional Layer MaxPool MaxPooling (2x2, stride = 2) Conv Block_2 Hình 4: Kiến trúc mô hình CNN áp dụng từcâu 7 đến câu 10. Với đầu vào ảnh màu kích thước 3 × 32 × 32, nhánh main của Conv Block 1 có cấu trúc như trong ảnh 4. Hãy xác định shape của tensor ởnhánh main sau khi đi qua Conv Block 1 (trước phép cộng residual).
Các lựa chọn:
64 × 16 ×
64 × 8 × 8
64 × 4 × 4
128 × 8 × 8
Đáp án: B
Câu hỏi: ). Với MSE, giá trịlá tính bởi v = G H , ˆy(1) = ˆy(0) + η v. Hãy chọn cặp (vL, vR) và hai giá trịdựđoán ˆy tại lá trái/phải sau vòng 1.
Các lựa chọn:
vL = −4.00, vR = +4.00; lá trái/phải: 4.00 và 12.00.
vL = −3.00, vR = +3.00; lá trái/phải: 5.00 và 11.00.
vL = −6.00, vR = +6.00; lá trái/phải: 2.00 và 14.00.
vL = −2.00, vR = +2.00; lá trái/phải: 6.00 và 10.00.
Đáp án: A
Câu hỏi: Cho model A = Twin Encoding Network (TEN). Các tính chất quan trọng của model A trong bài toán multi-label classification là:
Các lựa chọn:
Dựa trên Probit model; mô hình hoá conditional probability của Y theo X; học hai probabilistic embedding spaces (label/feature) với shared covariance matrix; khi testing chỉdùng nhánh feature; có thểdiễn giải khoảng cách giữa các nhãn.
Thiết kếđểso sánh hai latent representations và đo similarity; gồm label network và feature network; split encoding theo từng bước đểhọc pairwise internal-interactions và higher-order correlations giữa feature–label; dùng factorization layer (kernel-like, dot product) giúp giảm chi phí, có thểáp dụng matrix factorization/bilinear pooling.
Không có sequential structure; thay Self-Attention bằng Label Embedding; dùng K group labels rồi expand thành N labels.
Latent space deterministic thiếu smoothness/structure; nhiễu nhỏtrong latent space có thểlàm Decoder output thay đổi lớn. Slide 103- Question 9 Cho một mẫu dữliệu có L = 4 nhãn {1, 2, 3, 4}. Tập nhãn đúng và sai lần lượt là: Y + = {1, 3}, Y −= {2, 4}. Mô hình dựđoán score (logits) cho từng nhãn: s1 = 1.2, s2 = 0.7, s3 = −0.1, s4 = 0.4.
Đáp án: A
Câu hỏi: EASY: Conv Block 1 (64x?x?) Convolutional Block Input (3x32x32) MaxPool BatchNorm Conv Block BatchNorm Conv Block 2 (128x?x?) Convolutional Block Dense Block Dense Block Output Dense Layer + Softmax (10) Dense Layer + ReLU (?) Flatten Dense Block Kernel size = 3x3, stride = 1, padding = same, ReLU MaxPooling (2x2, stride = 2) Convolutional Layer BatchNorm Convolutional Layer Conv Block_2 Kernel size = 3x3, stride = ?, padding = ?, ReLU + + Conv Block_2 MaxPool Convolutional Layer MaxPool MaxPooling (2x2, stride = 2) Conv Block_2 Hình 4: Kiến trúc mô hình CNN áp dụng từcâu 7 đến câu 10. Với đầu vào ảnh màu kích thước 3 × 32 × 32, nhánh main của Conv Block 1 có cấu trúc như trong ảnh 4. Hãy xác định shape của tensor ởnhánh main sau khi đi qua Conv Block 1 (trước phép cộng residual).
Các lựa chọn:
64 × 16 × 16
64 × 8 × 8
64 × 4 × 4
128 × 8 × 8
Đáp án: A
Câu hỏi: Một nhóm annotator cần tạo bộdữliệu preference cho một prompt bằng cách so sánh từng cặp câu trảlời. Giảsửcó n = 5 câu trảlời khác nhau cho prompt đó. Đểtạo bộdữliệu preference đầy đủ(mỗi cặp được so sánh đúng một lần), nhóm annotator cần thực hiện bao nhiêu phép so sánh? A. 5 B. C. D.
Các lựa chọn:
A > C > B
B > A > C
A > B > C
C > B > A
Đáp án: C
Câu hỏi: Cho khối Reset Gate và tính candidate của GRU như hình dưới đây (lưu ý: hình không có bias, nên bỏcác bias trong phép tính). Multi Sum Input X Sum Các tham số: • Ma trận trọng sốreset gate theo input Wir (kích thước 2 × 3): Wir = 0.3 −0.2 0.4 −0.1 0.5 0.2 • Ma trận trọng sốreset gate theo hidden Whr (kích thước 2 × 2): Whr = 0.2 −0.3 0.4 0.1 • Ma trận trọng sốcandidate theo input Wi˜h (kích thước 2 × 3): Wi˜h = 0.6 −0.1 0.2 0.0 0.3 −0.4 • Ma trận trọng sốcandidate theo hidden Wh˜h (kích thước 2 × 2): Wh˜h = 0.5 0.2 −0.3 0.4 Dữliệu tại thời điểm t:
Các lựa chọn:
rt ≈[0.684, 0.394]T; ˜ht ≈[0.696, −0.506]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: B
Câu hỏi: : Giá trịcủa hàm mất mát Cross Entropy L là bao nhiêu khi nhãn mục tiêu y = 0 và đầu ra từSoftmax là ˆy0 = 0.8429 và ˆy1 = 0.1571.
Các lựa chọn:
0.1709.
0.2305.
0.1957.
0.1653.
Đáp án: A
Câu hỏi: Một nhà bán lẻtrực tuyến thu thập dữliệu từnhiều nguồn khác nhau: các bảng cơ sởdữliệu vềđơn hàng (order database), các tệp nhật ký (log files) từmáy chủ web và hình ảnh sản phẩm. Trong đó, loại dữliệu nào thường được lưu trữtrong một Data Lake thay vì Data Warehouse, và tại sao?
Các lựa chọn:
Dữliệu đơn hàng, vì chúng có cấu trúc và cần phân tích nhanh.
Hình ảnh sản phẩm và tệp nhật ký, vì chúng là dữliệu phi cấu trúc và bán cấu trúc, phù hợp với định dạng lưu trữthô của Data Lake.
Tất cảcác loại dữliệu đều phải được lưu trữtrong Data Warehouse đểđảm bảo tính nhất quán.
Dữliệu đơn hàng, vì chúng cần được làm sạch và biến đổi trước khi sửdụng.
Đáp án: C
Câu hỏi: Quan sát causal attention mask dưới đây của một decoder-only Transformer cho chuỗi gồm 4 vịtrí. Nhận định nào sau đây đúng nhất vềquá trình training của causal language model? q1 q2 q3 q4 k1 k2 k3 k4 Query position Key position Có thểattend Bịmask
Các lựa chọn:
Vì có mask, mô hình buộc phải xửlý tuần tựtừng vịtrí như RNN, nên không thểtính loss cho nhiều vịtrí trong cùng một forward pass.
Trong training, mô hình vẫn có thểtính song song hidden states, logits và loss cho nhiều vịtrí; điều kiện là tại vịtrí t, attention chỉđược truy cập các token ởvịtrí ≤t.
Causal mask chỉchặn direct attention, nhưng qua residual connections mô hình vẫn nhận được thông tin từcác token tương lai, nên ràng buộc nhân quả chỉđúng ởlayer đầu tiên.
Attention mask chỉcần dùng ởinference; trong training có thểbỏđi vì target đã được dịch trái một vịtrí nên causal property vẫn tựđược bảo toàn
Đáp án: A
Câu hỏi: MEDIUM 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: C
Câu hỏi: 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? A. Bạn nên nhịn ăn hoàn toàn trong 7 ngày, đây là cách giảm cân nhanh nhất mà tôi biết! B. Giảm cân là một quá trình cần kết hợp chếđộăn uống cân bằng và tập luyện đều đặn. Bạn nên tham khảo ý kiến chuyên gia dinh dưỡng đểcó kếhoạch phù hợp với sức khỏe của mình. Lưu ý rằng giảm cân quá nhanh có thể gây hại cho sức khỏe. C. Tôi không thểtrảlời câu hỏi này. D. Tuyệt vời, bạn hỏi đúng người rồi! Bạn giỏi lắm! Cứ làm bất cứđiều gì bạn muốn, chắc chắn sẽthành công thôi! Hình 1: Bốn phương án trảlời của chatbot cho câu hỏi vềgiảm cân. Dựa trên tiêu chí 3H (Helpful, Harmless, Honest) trong alignment, phương án trả lời nào thỏa mãn đồng thời cảba tiêu chí? A. Phương án A B. Phương án B C. Phương án C D. Phương án D
Các lựa chọn:
Phương án A
Phương án B
Phương án C
Phương án D
Đáp án: B
Câu hỏi: Xét kiến trúc mạng nơ-ron trong bài toán visual question answering (VQA) như Hình 8. Mục tiêu của bài toán là xác định các phép toán hợp lệtại lớp Fusion dựa trên thông số chi tiết của hai nhánh như sau:
Các lựa chọn:
Chỉphép ghép nối.
Phép cộng và phép nhân.
Phép cộng, phép nhân và phép ghép nối.
Phép ghép nối và phép nhân.
Đáp án: B
Câu hỏi: Trong kiến trúc U-Net, các skip connection tại khối decoder thường sửdụng phép concatenate. Tuy nhiên, một biến thểphổbiến khác là sửdụng phép add. Add Add UNet Skip Connection Using Addition Concat Concat UNet Skip Connection Using Concatenation Giảsửsau bước up-convolution, tensor từdecoder và tensor từencoder đã đồng nhất về mặt kích thước không gian lẫn sốlượng kênh, đủđiều kiện đểthực hiện trực tiếp phép add, bạn hãy hoàn thiện các đoạn code còn thiếu trong Colab Notebook đính kèm để block Decoder có thểhỗtrợcảhai chếđộconcat và add. (Lưu ý rằng tất cảcác lớp convolution trong bài đều được thiết lập bias=False.) Sau khi hoàn thiện và thực thi đoạn code trên, sốlượng phần tửcủa tham sốconv1.weight trong hai trường hợp sửdụng block concat và block add lần lượt là bao nhiêu?
Các lựa chọn:
(9216, 9216).
(18432, 9216).
(18432, 18432).
(4096, 2048).
Đáp án: B
Câu hỏi: Kiểm định z cho trung bình một mẫu với σ đã biết = 3 và giảthuyết µ0 = 62 trên mẫu A2:A11. Lấy p-value hai phía (two-tailed). Giảsửhàm Z.TEST cho ¯x > µ0 là luôn đúng.
Các lựa chọn:
=2*Z.TEST(A2:A11,62,3) Hàm Z.TEST trong Excel trảvềp-value một phía với giảđịnh ¯x > µ0. Đểlấy p-value hai phía, ta nhân kết quảnày với 2. (Trong bài thi chấp nhận dạng này, mặc dù công thức đầy đủnên dùng 2*MIN(Z.TEST(...),1-Z.TEST(...)).) Mục tiêu là kiểm tra kiến thức “p-value hai phía = 2 × p-value một phía”.
=Z.TEST(A2:A11,62)
=Z.TEST(62,A2:A11,3)
=T.TEST(A2:A11,62,2,3)
Đáp án: A
Câu hỏi: Sau khi cập nhật, vector trọng sốmẫu đã được chuẩn hóa w1 thu được gần bằng bao nhiêu? Biết các công thức sau: Trọng sốmẫu: w(m+1) i = w(m) i β 1−ei m Zm , Hằng sốchuẩn hoá: Zm = N X i=1 w(m) i β 1−ei m .
Các lựa chọn:
[0.16, 0.19, 0.16, 0.16, 0.16, 0.18].
[0.26, 0.29, 0.26, 0.16, 0.25, 0.28].
[0.11, 0.12, 0.13, 0.14, 0.15, 0.35].
[0.20, 0.20, 0.20, 0.20, 0.10, 0.10].
Đáp án: A
Câu hỏi: ) tập trung vào prediction, ởcâu này ta xét phía dataset/target trong pipeline YOLO theo hướng anchor-based. Khi mô hình dựđoán theo các anchor boxes và offset tương ứng, ground-truth annotation cũng phải được mã hóa lại thành target tensor đểphục vụtraining. Cụthể, mỗi sample trong dataset trảvềmột cặp: (image, label_matrix), image ∈R3×H×W, label_matrix ∈RS×S×(C+5B). Tại mỗi cell (i, j), label_matrix được tổchức như sau: [class one-hot (C) | (o, tx, ty, tw, th) | {z } anchor 1 | . . . | (o, tx, ty, tw, th) | {z } anchor B ]. Với mỗi ground-truth object, ta cần xác định cell chứa tâm, chọn anchor có IoU cao nhất, rồi gán class label, objectness và các tham sốbox vào đúng vịtrí trong target tensor. Best Anchor Ground Truth Chỉanchor có IoU cao nhất với Ground Truth được gán objectness = 1 Yêu cầu: Nhiệm vụcủa chúng ta là hoàn thiện hàm __getitem__ của CustomVOCDataset tại phần TODO trong ô Custom Dataset Class của Notebook theo nội dung mô tảởtrên. Sau đó, chạy notebook với cấu hình mặc định trong 2 epoch. Giá trịbest_mAP_test thu được nằm trong khoảng nào sau đây? Lưu ý: Trước khi chạy câu này, hãy sao chép phần cài đặt hoàn chỉnh của hai hàm convert_cellboxes và cellboxes_to_boxes từhai câu trước (
Các lựa chọn:
(0.0030, 0.0040].
(0.0040, 0.0050].
(0.0050, 0.0060].
(0.0060, 0.0070].  Source Code
Đáp án: B
Câu hỏi: Trong code VAE, encoder xuất ra logvar (logarit của variance) thay vì trực tiếp 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: EASY Cho ảnh đầu vào: I ∈R224×224×3 Patch size: P = 4 Sau bước Patch Partition (Stage 1): H1 = W1 = 224 4 = 56 Trong Swin Transformer, Patch Merging giữa các stage tuân theo: Hℓ+1 = Hℓ 2 , Wℓ+1 = Wℓ 2 𝐼∈ℝ224×224×3 Image 56 × 56 × 48 56× 56 × 𝐶 𝐻2 × 𝑊2 × 2𝐶 𝐻3 × 𝑊3 × 4𝐶 𝐻4 × 𝑊4 × 8𝐶? Sau lần Patch Merging thứ3 (tại Stage 4), kích thước không gian của feature map là bao nhiêu?
Các lựa chọn:
14 × 14
28 × 28
7 × 7
56 × 56
Đáp án: A
Câu hỏi: Cho hình minh hoạphép flatten:
Các lựa chọn:
¯ℓA ≈0.44, ¯ℓB ≈0.
¯ℓA ≈0.96, ¯ℓB ≈0.
¯ℓA ≈2.87, ¯ℓB ≈0.
¯ℓA ≈0.44, ¯ℓB ≈0. Mục tiêu của câu hỏi là minh hoạviệc Cách A bịsai nghiêm trọng vì nó vô tình lờđi các token thật có nhãn trùng với PAD. 1. Phân tích Cách A (ignore_index=0): Hàm loss sẽbỏqua mọi vịtrí có label=0.
Đáp án: A
Câu hỏi: MEDIUM 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 1962
9604 và 38416
38416 và 9604
1962 và 492
Đáp án: A
Câu hỏi: Khi sửdụng hàm Tanh làm hàm kích hoạt trong bài toán phân loại nhịphân, đầu ra ˆy = tanh(z) nằm trong khoảng (−1, 1). Đểchuyển đổi ˆy thành xác suất thuộc lớp 1 (trong khoảng [0, 1]), ta dùng công thức:
Các lựa chọn:
ˆys = ˆy + 1 2
ˆys = ˆy 2
ˆys = 1 1 + e−ˆy
ˆys = tanh−1(ˆy)
Đáp án: A
Câu hỏi: EASY: 1 0 0 1 0 1 1 0 Normalized Input Kernel 2 Kernel 1 Fully Connected ? Output Bias Max Pooling kernel_size = 2 stride =2 BatchNorm mean = 0 std = 1 gamma = 0.5 beta = 1 ReLU Stride = 1 Padding = 0 BatchNorm mean = 0 std = 1 gamma = 0.5 beta = 1 ReLU 1 1 1 Hình 3: Kiến trúc mô hình CNN cho các câu tính tay từcâu 3 đến câu 6. Sửdụng kết quảtừcâu trước (giá trịsau chuẩn hóa) đểđưa vào mô tảtrong hình 3, hãy tính toán đầu ra của mạng sau lớp Convolution (làm tròn đến một chữsốthập phân).
Các lựa chọn:
2.0 2.0 2.0 2.0  2.0 2.0 2.0 2.0 
3.0 3.0 3.0 3.0  3.0 3.0 3.0 3.0 
3.0 3.0 3.0 3.0  6.0 3.0 3.0 6.0 
2.0 2.0 2.0 2.0  2.0 2.0 2.0 3.0 
Đáp án: A
Câu hỏi: Điều gì xảy ra khi bạn tăng sốlượng mô hình con (estimators) trong AdaBoost hoặc Gradient Boosting? (Thực hiện thay đổi tham sốestimators để kiểm tra)
Các lựa chọn:
Hiệu suất mô hình luôn tăng khi tăng sốlượng mô hình con.
Hiệu suất có thểtăng, nhưng nếu quá cao sẽgây overfitting.
Hiệu suất giảm dần khi tăng sốlượng mô hình con.
Hiệu suất không bịảnh hưởng bởi sốlượng mô hình con.
Đáp án: B
Câu hỏi: : Cho batch_size=128, độdài chuỗi sau padding là L=256, và embed_dim=128. Hỏi shape của input đưa vào lớp nn.LSTM là bao nhiêu? (a) (128, 256, 128) (b) (128, 128, 256) (c) (256, 128, 128) (d) (128, 256)
Các lựa chọn:
(128, 256, 128)
(128, 128, 256)
(256, 128, 128)
(128, 256)
Đáp án: A
Câu hỏi: Pipeline dưới đây đang sửdụng kỹthuật gì đểxửlý vấn đềmất cân bằng dữ liệu? Luồng hoạt động này là đúng hay sai? A. Oversampling - Đúng B. Oversampling - Sai C. Undersampling - Đúng D. Undersampling - Sai 
Các lựa chọn:
70% / 30% 875 AI VIET NAM (AIO2025) aivietnam.edu.vn
80% / 20%
90% / 10%
95% / 5%  Gọi N là tổng sốmẫu, p là tỷlệminority. Sốmẫu minority: pN. Vì Recall = 18%: TP = 0.18 pN Giảsửmajority gần như được dựđoán đúng hoàn toàn: Accuracy ≈1 −0.82p Theo đềbài: 0.94 = 1 −0.82p p ≈0.073 Minority 7%. Trong các lựa chọn, 10% (90/10) là gần nhất. Insight: High Accuracy + Very Low Minority Recall →dấu hiệu của severe class imbalance dưới cơ chếEmpirical Risk Minimization(ERM). Mục đích của câu hỏi này: Bài này kiểm tra khảnăng suy luận tỷlệphân bốlớp từmối quan hệgiữa Accuracy và Recall dưới cơ chếERM
Đáp án: B
Câu hỏi: Một tập dữliệu nhỏgồm 4 sample thuộc 2 class (0 và 1) và sốlượng mỗi class là như nhau. Cho pt là xác suất mô hình gán cho nhãn đúng của sample đó, khi đó: ℓi = −ln(pt,i) (BCE theo nhãn đúng), Lw = 1 N N X i=1 wyi ℓi. Xét Focal Loss (không dùng α) với γ = 2: FLi = (1 −pt,i)2 · −ln(pt,i) , LFocal = 1 N N X i=1 FLi. Cho 4 sample như sau: Sample i Label yi Prob pt,i 1 0 0. 2 0 0. 3 1 0. 4 1 0. Hỏi bộgiá trị(LBCE, Lw, LFocal) xấp xỉbằng bao nhiêu (làm tròn 2 chữsố)?
Các lựa chọn:
LBCE ≈0.45, Lw ≈0.26, LFocal ≈0.
LBCE ≈0.45, Lw ≈0.45, LFocal ≈0.
LBCE ≈0.26, Lw ≈0.45, LFocal ≈0.
LBCE ≈0.26, Lw ≈0.26, LFocal ≈0.
Đáp án: C
Câu hỏi: Trong vòng lặp đầu tiên của AdaBoost Regression, ta tính được sai sốtrung bình có trọng sốε1 dựa trên công thức trọng sốmẫu và hàm mất mát (Linear). Giá trịε1 gần bằng bao nhiêu? Biết công thức tính sai sốtrung bình có trọng số: εm = Pn i=1 w(m) i ei.
Các lựa chọn:
0.44.
0.54.
0.63.
0.73.
Đáp án: A
Câu hỏi: , hai embedding đầu tiên của Sample 1 là: x1 = [0.91, −0.24], x2 = [−0.18, 0.87]. Với hidden state ban đầu: h0 = [0, 0]. Theo giảthiết của đề: ht = tanh Wihxt + bih + Whhht−1 + bhh , zt = Wfcht + bfc. Do Wih = I, bih = bhh = [0, 0], nên: h1 = tanh(x1) = tanh([0.91, −0.24]) ≈[0.72, −0.24]. Tiếp theo: Whhh1 = 1 0 1 1 0. −0. = 0. 0. . Do đó: h2 = tanh(x2+Whhh1) = tanh([−0.18, 0.87]+[0.72, 0.48]) = tanh([0.54, 1.35]) ≈[0.49, 0.88]. Suy ra: z2 = Wfch2 + bfc =   2 0 0 2 1 0 0 3 −1 1   0. 0. +   0 0 0 0 1   ≈   0. 1. 0. 2. 1.   . Vậy phương án đúng là C.
Các lựa chọn:
Score(y(1)) = 25.38, Score(y(2)) = 28.75. Vì vậy, mô hình ưu tiên y(2); điều này cho thấy transition score chủyếu dùng đểkiểm tra tính hợp lệcủa BIO chứkhông tham gia vào việc chấm điểm chuỗi.
Score(y(1)) = 28.75, Score(y(2)) = 25.38. Vì vậy, mô hình ưu tiên y(1); điều này cho thấy transition score có thểgiúp chuỗi nhãn hợp lý hơn thắng một chuỗi cạnh tranh khác.
Score(y(1)) = 28.75, Score(y(2)) = 28.75. Vì vậy, hai chuỗi là tương đương; transition score chỉcó ý nghĩa trong giai đoạn huấn luyện mà không ảnh hưởng đến quyết định cuối cùng ởbước giải mã.
Score(y(1)) = 25.38, Score(y(2)) = 28.75. Vì vậy, mô hình ưu tiên y(2); điều này cho thấy chỉcần emission score cao là đủ, transition score không ảnh hưởng đáng kể.
Đáp án: B
Câu hỏi: (Cho cả3 phần) Hãy xem đây như là một bài toán thực nghiệm, thay thếtừmô hình Random Forest, XGBoost, AdaBoost, Gradient Boost vào dữliệu trên. Sau đó đánh giá bộdữliệu trên tập test và đưa ra mô hình tốt nhất được chọn tối ưu cho bộdữliệu này. (Thực hiện với các siêu tham sốchung: n_estimators = 50, random_state=42)
Các lựa chọn:
Random Forest.
XGBoost.
AdaBoost.
Gradient Boost.
Đáp án: D
Câu hỏi: 1. (Tính toán – Kích thước tensor theo pipeline (tensor shapes)) Xét pipeline backbone CNN tiền huấn luyện (pretrained CNN backbone) + đầu hồi quy (regression head). Đểtránh tràn lề, ta viết pipeline theo 2 dòng: x ∈RB×3×320×320 →Backbone →F ∈RB×C×H×W →AdaptiveAvgPool2d(1) →Flatten →FC →ˆb ∈RB×4. Giảsửdùng MobileNetV3-Small, sốkênh cuối (final channels) C = 576 và tổng stride (total stride) bằng 32. Với B = 8, bộkích thước đúng nhất của (F, Sau Pool, Sau Flatten, ˆb) là:
Các lựa chọn:
(8, 576, 20, 20), (8, 576, 1, 1), (8, 576), (8, 4)
(8, 576, 10, 10), (8, 576, 10, 10), (8, 576), (8, 4)
(8, 576, 10, 10), (8, 576, 1, 1), (8, 576), (8, 4)
(8, 576, 10, 10), (8, 576, 1, 1), (8, 256), (8, 4)
Đáp án: C
Câu hỏi: Bạn có 20 điểm kiểm tra trong khoảng 0–100. Muốn xác định phân phối và tìm ngoại lệ. Đâu là kết hợp thao tác hợp lý?
Các lựa chọn:
Histogram (Bin = 5); Box Plot; dùng QUARTILE.EXC Pie/Waterfall/Trendline không phục vụmục tiêu “phân phối và ngoại lệ”.
Pie Chart; Histogram (Bin = 5); dùng COUNTIF
Line Chart; Trendline; dùng STDEV.P
Waterfall Chart; Summarize Values By: Sum
Đáp án: A
Câu hỏi: . Xét bài toán Text classification, chúng ta sửdụng một tập dữliệu gồm hai câu văn bản và các nhãn tương ứng như trong đoạn code Python sau: 1 corpus = [ 2 "I really hate math at school", 3 "Nam prefer to learn python at home" 4 ] 5 labels = [0, 1] Quá trình tiền xửlý dữliệu, bao gồm chuyển token vềchữthường, ánh xạsang vocabulary và padding các câu vềcùng độdài, được trực quan hóa như hình sau: Từcác dữliệu đầu vào này, ta xây dựng một mô hình phân loại văn bản nhịphân với hai nhãn đầu ra: 0-Negative và 1-Positive. Kiến trúc baseline của mô hình được minh họa như hình sau:
Các lựa chọn:
(1, 7, 2).
(1, 2, 7).
(1, 1, 6).
(1, 6, 2).  Phân tích: Sau bước Embedding, mỗi câu được biểu diễn thành một tensor có dạng: (batch_size, seq_len, embedding_dim) = (1, 7, 2). Tuy nhiên, lớp Conv1d trong PyTorch nhận đầu vào theo thứtự: (batch_size, channels, length). Vì vậy, mô hình cần thực hiện bước permute đểđổi tensor từdạng (1, 7, 2) sang: (1, 2, 7). Do đó, shape đầu vào đúng của lớp Conv1d là (1, 2, 7) . Code check: Notebook .
Đáp án: B