vudang449/aio2025-vietnamese-exam huggingface dataset:
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: A
Câu hỏi: 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)  . (
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: Trích một bảng thực nghiệm từProject Module 8 AIO2025 vềVisual Question Answering như hình bên dưới. Flatten TD-IDF Encoder Flatten TD-IDF Encoder Linear Linear Flatten TD-IDF Encoder Linear Linear Flatten TD-IDF Encoder Linear Linear Concat Linear -> Multiply Linear -> Concat Linear -> Plus Trong đó, kiến trúc mô hình VQA được xây dựng đơn giản như trong hình minh hoạ: hình ảnh đầu vào được Flatten đểlàm vector hình ảnh, trong khi câu hỏi đầu vào được vector hoá bằng TF-IDF, sau đó, sửdụng đa dạng các phương pháp kết hợp như nối (concat), nhân từng phần tử(multiply) hoặc cộng (plus). Ngoài ra, do sựkhác nhau về
Các lựa chọn:
Do phép nối làm tăng sốchiều vector tổng hợp, khiến mô hình bịquá khớp do số lượng tham sốbùng nổquá mức.
Do phép nhân giúp giữsốchiều dữliệu ởkích thước nhỏ, trong khi phép nối làm tăng sốchiều và phép cộng làm mất mát thông tin của các giá trịâm.
Do phép nhân hoạt động như cơ chếchọn lọc thông tin, trong khi phép cộng và phép nối có thểkhông có khảnăng này.
Do phép nhân có tính chất giao hoán tương tựnhư phép cộng, giúp mô hình không bịảnh hưởng bởi tính thứtựđi kết hợp hai vector ảnh và văn bản.
Đáp án: C
Câu hỏi: Cho đồthịbiểu diễn hàm mất mát f(ˆy) = −ˆyγ log(1 −ˆy) với các giá trịγ khác nhau (tương ứng với công thức Focal Loss khi nhãn thực tếy = 0).
Các lựa chọn:
Khi γ tăng, hàm mất mát sẽphạt nặng hơn đối với những mẫu dễ(easy examples, ˆy gần 0).
Khi γ tăng, giá trịloss của các mẫu dễ(ˆy < 0.5) bịép xuống gần 0 mạnh mẽhơn, giúp mô hình bớt chú ý vào chúng đểtập trung cho các mẫu khó.
Hệsốγ càng lớn thì giá trịloss của tất cảcác mẫu dữliệu (bất kểdễhay khó) đều tăng lên.
Đồthịcho thấy khi γ = 0 (đường màu đỏ), Focal Loss hoạt động hoàn toàn giống hệt hàm Mean Squared Error (MSE).
Đáp án: B
Câu hỏi: : zf = Wxfxt + Whfht−1 + bf, ft = σ(zf), ˆct = ft ⊙ct−1 (với σ(·) là hàm sigmoid, ⊙là phép nhân theo từng phần tử).
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: Xét forward pass của một mô hình Neural Machine Translation dựa trên kiến trúc Transformer encoder–decoder. Gọi Henc là tensor đầu ra của Encoder. Trong các phát biểu dưới đây, phát biểu nào mô tảđúng nhất luồng xửlý của mô hình từcâu nguồn và câu đích đầu vào đến tensor logits ởđầu ra?
Các lựa chọn:
Source: Text →Tokenizer →Embedding + Positional Encoding →Encoder (Self- Attention →FFN) →Henc, trong đó Henc đóng vai trò là Query (Q) và Value (V ) trong Cross-Attention. Target: Text →Tokenizer →Embedding + Positional Encoding →Decoder (Masked Self-Attention →Cross-Attention với Key (K) từDecoder →FFN) →Linear → Logits.
Source: Text →Tokenizer →Embedding + Positional Encoding →Encoder (Self- Attention →FFN) →Henc, trong đó Henc đóng vai trò là Key (K) và Value (V ) trong Cross-Attention. Target: Text →Tokenizer →Embedding + Positional Encoding →Decoder (Masked Self-Attention →Cross-Attention với Query (Q) sinh ra từDecoder →FFN) → Linear →Logits.
Source: Text →Tokenizer →Embedding + Positional Encoding →Encoder (Self- Attention →FFN) →Henc, trong đó Henc đóng vai trò là Key (K) và Value (V ) trong Cross-Attention. Target: Text →Tokenizer →Embedding →Decoder (Masked Self-Attention → Thêm Positional Encoding →Cross-Attention →FFN) →Linear →Logits.
Source: Text →Tokenizer →Embedding + Positional Encoding →Encoder (Self- Attention →FFN) →Henc, trong đó Henc đóng vai trò là Key (K) và Value (V ) trong Cross-Attention. Target: Text →Tokenizer →Embedding + Positional Encoding →Decoder (Cross- Attention với Query (Q) từDecoder →Masked Self-Attention →FFN) →Linear →Logits.
Đáp án: B
Câu hỏi: Tiếp tục sửdụng mô hình ởcâu AIO2M04XGB07, hãy in ra cây đầu tiên (0). Điều kiện đểphân nhánh lần thứ2 (Root Node tính là 1 lần) được hiển thị trên hình là? Hãy tìm hiểu và sửdụng hàm .plot_tree() với tham sốbắt buộc phải có là num_trees=0.
Các lựa chọn:
Position < 5.
Position > 5.
Experience < 8.
Experience > 8.
Đáp án: A
Câu hỏi: (Hard): Giảsửcho bộdữliệu và tham số: X =   1. 1 2. 1 3. 1 4. 1 5. 1   , y =   1. 3. 4. 6. 8.   , θ = w b = 1. −0. , η = 0.02, N = 5. Hãy tính lần lượt (i) ˆy = Xθ; (ii) k = 2(ˆy −y); (iii) gradient theo vector hoá ∇θL = XTk = ∂L/∂w ∂L/∂b . Chọn kết quảđúng của ∇θL.
Các lựa chọn:
−15. −4.
−12. −3.
−18. −5.
−10. −2.
Đáp án: A
Câu hỏi: Xét một mô hình Neural Machine Translation dựa trên kiến trúc Transformer encoder - decoder chuẩn với các siêu tham sốsau: Hyperparameter Configuration Tham số Giá trị Batch size (B) 4 Độdài chuỗi nguồn sau padding (Tsrc) 60 Độdài chuỗi đích sau padding (Ttgt) 20 Sốchiều biểu diễn mô hình (dmodel) 768 Sốattention heads (h) 12 Kích thước mỗi head (dk = dv) 64 Kích thước bộtừvựng (V ) 50000 Giảsửmô hình sửdụng định dạng batch_first=True. Hãy xác định kích thước (shape) của bốn tensor sau đây theo đúng thứtự: 1. Tensor đầu ra của Encoder, ký hiệu là Henc. 2. Tensor Query (Q) trong lớp Cross-Attention của Decoder, sau khi đã qua linear projection và tách thành nhiều head. 3. Ma trận attention scores chưa qua softmax, tức là QKT, trong lớp Cross-Attention. 4. Tensor logits cuối cùng tại đầu ra của mô hình. Chọn phương án đúng nhất:
Các lựa chọn:
(4, 60, 768); (4, 12, 60, 64); (4, 12, 60, 20); (4, 60, 50000).
(4, 20, 768); (4, 12, 20, 64); (4, 12, 20, 20); (4, 20, 50000).
(4, 60, 768); (4, 12, 20, 768); (4, 12, 20, 60); (4, 60, 50000).
(4, 60, 768); (4, 12, 20, 64); (4, 12, 20, 60); (4, 20, 50000).
Đáp án: D
Câu hỏi: EASY Hãy xác định output shape của mô hình là bao nhiêu? Giảthiết bài toán: • Dataset bao gồm 20 loại object khác nhau. • Mỗi ảnh có thểchứa một object duy nhất hoặc không chứa object nào. • Ảnh được chia thành một ô duy nhất (S = 1). • Mô hình dựđoán 3 bounding box cho mỗi ảnh (B = 3). • Các object có kích thước khác nhau, không đồng nhất.
Các lựa chọn:
(N, 25).
(N, 15).
(N, 35).
(N, 45).
Đáp án: C
Câu hỏi: 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”. 42
Pie Chart; thêm Data Labels %
Histogram; thêm Bin Width = 1 tháng Solution
Đáp án: A
Câu hỏi: Tính toán – FSVG: Complete Pipeline Flow (Full Model) Context (cho người chưa học FSVG): FSVG gồm 3 khối lớn: (i) Vision backbone kiểu ViT (có CE đểgiảm visual tokens), (ii) Text encoder tạo text tokens, (iii) Fusion VL Transformer gộp 1 token ảnh + các token text đểdựđoán bbox qua MLP head. Trong câu này, ta tập trung vào tensor shapes theo đúng pipeline đó. Cấu hình:
Các lựa chọn:
Feature map: 24 × 24, N0 = 576, After CE (seq_len): 455 →334 →250, Neck: [4, 256], Text resize: [4, 50, 768], Fusion: [4, 51, 256], Output: [4, 4].
Feature map: 24 × 24, N0 = 576, After CE: giữnguyên 627, Neck: [4, 256], Text resize: [4, 50, 768], Fusion: [4, 51, 256], Output: [4, 4].
Feature map: 16 × 16, N0 = 256, After CE: 358 →253 →178, Neck: [4, 256], Text resize: [4, 50, 1024], Fusion: [4, 51, 256], Output: [4, 4].
Feature map: 24 × 24, N0 = 576, After CE (seq_len): 455 →334 →250, Neck: [4, 256], Text resize: [4, 50, 512], Fusion: [4, 51, 512], Output: [4, 4].
Đáp án: A
Câu hỏi: So với các phương pháp ensemble khác như Gradient Boosting, Random Forest thường có ưu điểm gì trong việc xửlý dữliệu lớn và đa dạng?
Các lựa chọn:
Random Forest khó bịoverfitting hơn.
Random Forest có thời gian huấn luyện nhanh hơn.
Random Forest có thểsong song hóa dễdàng hơn do các cây độc lập.
Random Forest đạt được độchính xác cao hơn trong mọi trường hợp.
Đáp án: C
Câu hỏi: 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(), # ----- Encoder Block 2 ----- nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, bias= False), nn.BatchNorm2d(128), nn.ReLU(), nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=3, bias= False), nn.BatchNorm2d(128), nn.ReLU(), # ----- Encoder Block 3 ----- nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, bias= False), nn.BatchNorm2d(256), nn.ReLU(), nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, bias= False), nn.BatchNorm2d(256), 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: (Easy): Với cùng mẫu dữliệu (x1, x2, x3, y) = (0.969852, 0.981522, 1.778945, 1.322319), giá trị loss L = (ˆy −y)2 là:
Các lựa chọn:
0.8743.
1.3223.
1.7485.
2.6446.
Đáp án: C
Câu hỏi: (Pivot Table): Cho hình ảnh cuối của một Pivot Table và các bước như sau, hãy điền các bước vào vịtrí [Blank] đểcó thểhoàn thành Pivot Table như trong ảnh. Các bước: Tạo Pivot Table Rows: Product [Blank] Sum of Avg_Profit_per_Unit: = ’Profit’ / ’Order_Quantity’ [Blank] Top 5 items Sum of Avg_Profit_per_Unit: Number Format Currency . Lưu ý: Các bước ởđáp án sẽđược liệt kê theo thứtự, được ngăn cách bởi dấu chấm phẩy.
Các lựa chọn:
Calculated Item; Label Filters
Calculated Field; Value Filters
Value Filters; Calculated Field
Label Filters; Calculated Field
Đáp án: B
Câu hỏi: Output ởtrong hình baseline (hay input của nn.CrossEntropyLoss) phải có shape bằng bao nhiêu?
Các lựa chọn:
(1, 2, 5)
(1, 5, 2)
(1, 4, 5)
(1, 5, 4)
Đáp án: C
Câu hỏi: LLM Alignment 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: Dựa theo bài viết, nhận định nào dưới đây mô tảđúng nhất vềReasoning LLMs? A. Đây là các mô hình chủyếu tạo ra câu trảlời dài hơn, nên tựnhiên sẽchính xác hơn các LLM thông thường. B. 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
Các lựa chọn:
Vì điều đó giúp tokenizer tựđộng giảm sốlượng token của toàn bộcâu trảlời.
Vì điều đó bảo đảm mô hình luôn sinh đúng reward function.
Vì điều đó tạo ranh giới tường minh đểcác hàm reward có thểđánh giá phần reasoning và phần
Vì nếu không có các thẻnày thì LoRA sẽkhông thểgắn adapter vào mô hình.
Đáp án: B
Câu hỏi: MEDIUM Xét forward pass của một mô hình Neural Machine Translation dựa trên kiến trúc Transformer encoder–decoder. Gọi Henc là tensor đầu ra của Encoder. Trong các phát biểu dưới đây, phát biểu nào mô tảđúng nhất luồng xửlý của mô hình từcâu nguồn và câu đích đầu vào đến tensor logits ởđầu ra?
Các lựa chọn:
Source: Text →Tokenizer →Embedding + Positional Encoding →Encoder (Self- Attention →FFN) →Henc, trong đó Henc đóng vai trò là Query (Q) và Value (V ) trong Cross-Attention. Target: Text →Tokenizer →Embedding + Positional Encoding →Decoder (Masked Self-Attention →Cross-Attention với Key (K) từDecoder →FFN) →Linear → Logits.
Source: Text →Tokenizer →Embedding + Positional Encoding →Encoder (Self- Attention →FFN) →Henc, trong đó Henc đóng vai trò là Key (K) và Value (V ) trong Cross-Attention. Target: Text →Tokenizer →Embedding + Positional Encoding →Decoder (Masked Self-Attention →Cross-Attention với Query (Q) sinh ra từDecoder →FFN) → Linear →Logits.
Source: Text →Tokenizer →Embedding + Positional Encoding →Encoder (Self- Attention →FFN) →Henc, trong đó Henc đóng vai trò là Key (K) và Value (V ) trong Cross-Attention. Target: Text →Tokenizer →Embedding →Decoder (Masked Self-Attention → Thêm Positional Encoding →Cross-Attention →FFN) →Linear →Logits.
Source: Text →Tokenizer →Embedding + Positional Encoding →Encoder (Self- Attention →FFN) →Henc, trong đó Henc đóng vai trò là Key (K) và Value (V ) trong Cross-Attention. Target: Text →Tokenizer →Embedding + Positional Encoding →Decoder (Cross- Attention với Query (Q) từDecoder →Masked Self-Attention →FFN) →Linear →Logits.
Đáp án: B
Câu hỏi: : Tiếp tục với mạng ởcâu trên. Lưu ý rằng mô hình không có bias: Wxc = 1.0 0.5 −0.5 1.0 0.0 −0.5 , Whc = 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 cell gate zc (trước tanh). (a) [2.5000, −0.5000] (b) [0.5000, −0.5000] (c) [−0.5000, −0.5000] (d) [1.5000, −1.5000]
Các lựa chọn:
[2.5000, −0.5000]
[0.5000, −0.5000]
[−0.5000, −0.5000]
[1.5000, −1.5000]  LSTM03 – cell gate Output (pre-activation) của cell gate: zc = WxcX + Whcht−1 = WxcX. Wxc = 1.0 0.5 −0.5 1.0 0.0 −0.5  ⇒zc = 1 + 0.5 · 2 −0.5 · 3 1 −0.5 · 3  =  0.5 −0.5 
Đáp án: B
Câu hỏi: Hoàn thiện đoạn code Running Total by Customer ởphần 4.0. Biết rằng cần: • Sửdụng Window function đểchia nhóm theo Customer_Name. • Đối với mỗi khách hàng, sắp xếp theo Date. • Tính toán cột mới Running_Total = tổng cộng dồn Total_Cost từgiao dịch đầu tiên đến giao dịch hiện tại (cumulative sum). Sau khi chạy df_with_running_total.show(10), với khách hàng Aaron Allen thì giá trịRunning_Total tương ứng ngày 2020-10-08 là bao nhiêu?
Các lựa chọn:
168,03.
268,16.
300,12.
411,68.
Đáp án: B
Câu hỏi: Vì sao không nên so sánh trực tiếp perplexity giữa giai đoạn pretraining và continued pretraining rồi kết luận continued pretraining “tốt hơn” chỉvì perplexity nhỏhơn? A. Vì continued pretraining luôn dùng BF16, còn pretraining không dùng BF nên hai chỉsốmất tính hợp lệthống kê. B. Vì batch size ởcontinued pretraining lớn hơn, nên perplexity luôn tựđộng giảm bất kểchất lượng mô hình. C. Vì hai giai đoạn tuy khác dữliệu nhưng vẫn tối ưu cùng một objective và cùng tập nhãn, nên vềnguyên tắc perplexity luôn so sánh trực tiếp được. D. Vì hai giai đoạn khác nhau vềphân phối dữliệu, độdài chuỗi, cách xây dựng nhãn và việc label masking, nên thang đo perplexity không còn nằm trong cùng một bối cảnh đánh giá.
Các lựa chọn:
Thực hiện padding từng tài liệu đơn lẻbằng token [PAD] đểmọi chuỗi đều đạt độdài 1024.
Nối toàn bộcác chuỗi token thành một dòng chảy dữliệu duy nhất, sau đó cắt đều thành các block 1024 token.
Vì hai giai đoạn tuy khác dữliệu nhưng vẫn tối ưu cùng một objective và cùng tập nhãn, nên vềnguyên tắc perplexity luôn so sánh trực tiếp được.
Vì hai giai đoạn khác nhau vềphân phối dữliệu, độdài chuỗi, cách xây dựng nhãn và việc label masking, nên thang đo perplexity không còn nằm trong cùng một bối cảnh đánh giá.
Đáp án: D
Câu hỏi: EASY Sau khi Encoder xửlý xong token thứhai te, hidden state tương ứng là giá trịnào dưới đây?
Các lựa chọn:
[ 0.5309, −0.0725 ]
[ 0.5209, −0.0625 ]
[ 0.5409, −0.0825 ]
[ 0.5509, −0.0525 ]
Đáp án: A
Câu hỏi: Vẫn xét trên mẫu bootstrap D1 = {1, 2, 3, 3, 4, 5}, giảsửởnút gốc ta đã chọn cách chia “Cân nặng = Trung bình?”. Sau đó, xét một nút con không thuần khiết chứa các mẫu có ID {2, 3, 3, 4}. Tại nút này, nếu thuật toán chỉđược chọn ngẫu nhiên trong 2 đặc trưng {“Màu tóc”, “Dùng kem”}, Gini Gain lớn nhất có thểđạt được là bao nhiêu?
Các lựa chọn:
0.13.
0.25.
0.38.
0.44.
Đáp án: C
Câu hỏi: . 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: Hiện tượng nào sau đây mô tảđúng nhất khái niệm reward hacking trong ngữ cảnh RLHF? A. Mô hình tìm ra cách khai thác lỗhổng của reward model đểđạt điểm thưởng cao mà không thực sựcải thiện chất lượng câu trảlời. B. Mô hình bịtấn công bởi hacker bên ngoài làm thay đổi trọng sốcủa reward model. C. Mô hình từchối trảlời mọi câu hỏi nhạy cảm đểtránh bịphạt bởi reward model. D. Mô hình sao chép nguyên văn câu trảlời từdữliệu huấn luyện thay vì tựsinh câu trảlời mới.
Các lựa chọn:
Mô hình tìm ra cách khai thác lỗhổng của reward model đểđạt điểm thưởng cao mà không thực sựcải thiện chất lượng câu trảlời.
Mô hình bịtấn công bởi hacker bên ngoài làm thay đổi trọng sốcủa reward model.
Mô hình từchối trảlời mọi câu hỏi nhạy cảm đểtránh bịphạt bởi reward model.
Mô hình sao chép nguyên văn câu trảlời từdữliệu huấn luyện thay vì tựsinh câu trảlời mới.
Đáp án: A
Câu hỏi: MEDIUM: Hãy sửdụng torchsummary đểxác định tổng sốtrainable parameters của toàn bộmô hình như kiến trúc trong hình 4, với các lớp Conv2d dùng bias=False và BatchNorm có tham sốhọc được γ, β. (Với Dense layer đầu tiên, sốchiều đầu ra là 512.)
Các lựa chọn:
388416
604170
1048576
4582976
Đáp án: A
Câu hỏi: : Với dữliệu đầu vào và thông tin chi tiết vềhình 11 dưới đây: 14.4 12.5 13.7 19.8 21.2 1.7 2.5 4.8 1.6 2.4 4.7 1.8 1.9 Query Matrix 4.6 3.2 2.7 4.5 3.1 2.5 2.2 2.1 Key Matrix Hình 11: 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:
15.6, 15.2
13.8, 13.7
16.4, 11.6
15.8, 15.6 205
Đáp án: A
Câu hỏi: 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: Biết rằng giá trịcủa vector output của lớp Conv1d khi mô hình nhận sample 2 là [−0.43, −0.18, −0.05, 0.43, 0.31, −0.09], hãy cho biết output của lớp Fully Connected (FC) là bao nhiêu?
Các lựa chọn:
[0.51, 0.60].
[0.4705, 0.2540].
[-0.0875, 0.3090].
[-0.43, -0.18].
Đáp án: C
Câu hỏi: Hallucination là hiện tượng mô hình sinh ra thông tin sai với độtựtin cao. Đâu là cách
Các lựa chọn:
Do temperature và top-p mặc định luôn ởmức rất cao, nên mô hình bịbuộc phải ưu tiên token hiếm đểduy trì độđa dạng.
Do context window hữu hạn gây tràn bộnhớattention, khiến toàn bộhidden states bịbiến dạng trong mọi truy vấn dài.
Do hallucination chỉxuất hiện khi câu hỏi nằm ngoài hoàn toàn phân bốdữ liệu huấn luyện, nên với kiến thức phổbiến mô hình sẽkhông bịa đặt.
Do mục tiêu tối ưu cốt lõi của mô hình là dựđoán token tiếp theo theo phân phối đã học, chứkhông phải đối chiếu sựthật như một hệtruy xuất hay cơ sởtri thức có kiểm chứng.
Đáp án: D
Câu hỏi: (Hard): Xét dataset giá nhà gồm N = 5 mẫu ởtrên (diện tích x theo m2, giá y theo tỷVNĐ). Giảsửmô hình hiện tại có w = 1.05 và b = 0.35. Sửdụng Huber Loss có Regularization L2 chỉtrên w với λ = 0.1 và ngưỡng δ = 2.0: LHuber(ˆy, y) =      1 2(ˆy −y)2, |ˆy −y| ≤δ δ |ˆy −y| −1 2δ2, ngược lại , LHuberReg = 1 N N X i=1 LHuber(ˆyi, yi) + λw2. Thực hiện 1 bước Gradient Descent batch với η = 0.01 đểthu được tham sốmới (w′, b′). Chọn phương án đúng.
Các lựa chọn:
(1.064653, 0.355280)
(1.164721, 0.366530)
(1.173784, 0.354912)
(1.094210, 0.352800)
Đáp án: B
Câu hỏi: Cho bài toán hồi quy MSE với mô hình khởi tạo F (0) = ¯y. Hãy tính vector gradient g và hessian h (ghi theo thứtựchỉsốtừ0 đến 5).
Các lựa chọn:
g = [−6.00, −4.00, −2.00, 1.00, 4.00, 7.00], h = [1, 1, 1, 1, 1, 1].
g = [−5.00, −3.00, −1.00, 2.00, 5.00, 8.00], h = [1, 1, 1, 1, 1, 1].
g = [−6.00, −4.00, −2.00, 2.00, 4.00, 6.00], h = [1, 1, 1, 1, 1, 1].
g = [−7.00, −5.00, −3.00, 0.00, 3.00, 6.00], h = [1, 1, 1, 1, 1, 1].
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. −0. 0. −0. 0. 0.
0. −0. 0. −0. 0. 0.
−0. −0. −1. 0. −0. 2.
−0. −0. −1. 0. 0. 2.
Đáp án: C
Câu hỏi: Một tổchức đã lưu trữhàng terabyte dữliệu dưới dạng các tệp JSON và CSV trong Amazon S3. Họmuốn sửdụng Amazon Athena đểtruy vấn dữliệu này. Tuy nhiên, Athena cần biết cấu trúc (schema) của dữliệu. Làm thếnào đểgiải quyết vấn đềnày một cách hiệu quảnhất?
Các lựa chọn:
Tải tất cảdữliệu vào một cơ sởdữliệu quan hệ(relational database) đểxác định schema.
Sửdụng AWS Glue Crawlers đểtựđộng quét dữliệu trong S3, suy ra cấu trúc và tạo các bảng metadata trong AWS Glue Data Catalog mà Athena có thểsử dụng.
Viết một chương trình tùy chỉnh đểđọc từng tệp và xác định thủcông schema của chúng.
Dùng AWS CloudWatch đểgiám sát các tệp dữliệu.
Đáp án: B
Câu hỏi: 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: : Cho một mạng nơ ron có kiến trúc như hình bên dưới với các thông tin cho trước như sau:
Các lựa chọn:
0.81.
0.76.
0.94.
0.89.
Đáp án: A
Câu hỏi: 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 Logistic Regression với vectorization, giảsử X có kích thước (m, n + 1) (với m samples và n + 1 features bao gồm bias) và θ có kích thước (n + 1, ), công thức nào sau đây đúng đểtính z cho m samples? A. z = X · θ B. z = θ · X C. z = X ∗θ (phép nhân phần tử) D. z = θT · X
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: A
Câu hỏi: (Easy): Giảsửcó trọng sốsau huấn luyện: w1 = 0.8905, w2 = 0.3169, w3 = −0.0053, b = 0.0066. Với một mẫu dữliệu x = (0.969852, 0.981522, 1.778945), dựđoán ˆy = w1x1 + w2x2 + w3x3 + b xấp xỉ:
Các lựa chọn:
1.24.
1.17.
1.30.
1.33.
Đáp án: B
Câu hỏi: (Easy): Giảsửbộdữliệu chỉcó 1 mẫu (x1, x2, x3, y) = (0.969852, 0.981522, 1.778945, 1.322319). Sau 1 lần cập nhật với learning rate η = 10−4, w1 mới xấp xỉbao nhiêu, biết sau cập nhật w1 = w1 −η × 2x1(ˆy −y):
Các lựa chọn:
0.00006.
0.00026.
0.00256.
0.02565.
Đáp án: B