vudang449/aio2025-vietnamese-exam huggingface dataset:
Câu hỏi: EASY 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 64 64 128 128 64 128 256 256 128 128 256 256 512 512 512 256 256 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: Trong bài toán huấn luyện mô hình dịch máy đa ngôn ngữ, giảsửDataLoader sửdụng automatic batching và collate_fn được gọi với một danh sách gồm B = 16 mẫu. Giả sửmô hình sửdụng định dạng batch_first=True. Mỗi mẫu sau khi xửlý đều có độ dài MAX_LEN = 64, và collate_fn gom các mẫu này thành batch tensor đểđưa vào mô hình. Khi đó, các tensor input_ids, attention_mask và labels có kích thước lần lượt là gì?
Các lựa chọn:
(64, 16), (64, 16), (64, 16).
(16, 64, 1), (16, 64, 1), (16, 64, 1).
(16, 1, 64), (16, 1, 64), (16, 1, 64).
(16, 64), (16, 64), (16, 64).
Đáp án: D
Câu hỏi: Trong các thao tác sau đây, thao tác nào sẽthêm đúng cột mới Avg_Item_Price đểtính giá cho mỗi mặt hàng?
Các lựa chọn:
df.addColumn("Avg_Item_Price", "Total_Cost"/ "Total_Items").
df.withColumn("Avg_Item_Price", col("Total_Cost") / col("Total_Items")).
df.newColumn("Avg_Item_Price", divide("Total_Cost", "Total_Items")).
df.createColumn("Avg_Item_Price", col("Total_Cost").divide("Total_Items").
Đáp án: B
Câu hỏi: Vẫn sửdụng sơ đồởcâu 8. (Giảsửlớp ẩn dùng ReLU nên ta dùng Kaiming He initialization.) Kaiming He Uniform được cho bởi: Wi ∼U − r 6 n, r 6 n ! , Ghi chú: Với lớp fully-connected din →dout, ta có n = din (không tính bias). Câu hỏi: Với layer 2 (256 →10), hãy tính khoảng khởi tạo He Uniform [−α2, +α2].
Các lựa chọn:
W ∈[−0.0875, 0.0875]
W ∈[−0.1531, 0.1531]
W ∈[−0.2474, 0.2474]
W ∈[−0.4330, 0.4330]
Đáp án: B
Câu hỏi: Khi thực hiện lan truyền thuận qua mạng nơ-ron, giá trịcủa a1 1 tại Hidden Layer 1 bằng bao nhiêu?
Các lựa chọn:
4.60.
3.10.
0.00.
1.50.
Đáp án: B
Câu hỏi: Sau bước preprocessing với sequence_length = 5, tensor đầu vào của mô hình (batch chứa 2 sample) sẽcó shape nào (không tính embedding_dims)?
Các lựa chọn:
(2,5)
(5,2)
(2,6)
(1,4,1,6)
Đáp án: A
Câu hỏi: Trong bước tiền xửlý, hai sample trong mini-batch được đưa vềcùng một độdài thông qua thao tác padding, đồng thời tạo ra các thành phần cần thiết cho mô hình gồm padded input ids, padded label ids và mask. Kết quảmã hoá sau bước này được minh hoạtrong hình dưới đây: Kết hợp các dữkiện ánh xạtrong Hình dữliệu đầu vào và ánh xạmã hoá cho bài toán NER với kết quảmã hoá trong hình trên, xét: • x(1) 1 , x(1) 2 : hai vector embedding đầu tiên của Sample 1, • x(2) 5 : vector embedding tại vịtrí thứ5 của Sample 2 sau khi padding, • m(2) 5 : giá trịmask tại vịtrí đó, • y(2): chuỗi padded label ids của Sample 2. Phương án nào sau đây mô tảđúng kết quảmã hoá mini-batch sau bước padding?
Các lựa chọn:
x(1) 1 = [0.91, −0.24], x(1) 2 = [0.46, 0.63], x(2) 5 = [0.08, −0.06], m(2) 5 = 0, y(2) = [0, 1, 4, 2, 5].
x(1) 1 = [0.91, −0.24], x(1) 2 = [−0.18, 0.87], x(2) 5 = [0.08, −0.06], m(2) 5 = 0, y(2) = [0, 1, 4, 2, 5].
x(1) 1 = [−0.73, 0.58], x(1) 2 = [−0.18, 0.87], x(2) 5 = [0.08, −0.06], m(2) 5 = 0, y(2) = [0, 1, 4, 2, 4].
x(1) 1 = [0.91, −0.24], x(1) 2 = [−0.18, 0.87], x(2) 5 = [0.08, −0.06], m(2) 5 = 1, y(2) = [0, 1, 4, 2, 5].
Đáp án: B
Câu hỏi: Kiểm định Chi Square χ2 độc lập 2×2. Observed tại E2:F3, Expected đã tính sẵn tại H2:I3. Chọn công thức p-value đúng.
Các lựa chọn:
=CHISQ.TEST(E2:F3,H2:I3)
=CHISQ.TEST(H2:I3,E2:F3)
=CHISQ.DIST.RT(E2:F3,1)
=CHISQ.INV.RT(E2:F3,H2:I3)
Đáp án: A
Câu hỏi: Hàm sigmoid có công thức và miền giá trịnhư thếnào?
Các lựa chọn:
σ(z) = 1 1+e−z với σ(z) ∈[0, 1]
σ(z) = 1 1−e−z với σ(z) ∈(−∞, +∞)
σ(z) = ez 1+ez với σ(z) ∈[−1, 1]
σ(z) = 1 1+ez với σ(z) ∈[0, 1]
Đáp án: A
Câu hỏi: Hệphương trình tuyến tính ( a1T1 + a2R1 = S1 a1T2 + a2R2 = S2 được biểu diễn dưới dạng ma trận là Ax = b. Trong biểu diễn này, ma trận A là gì?
Các lựa chọn:
T1 T2 R1 R2 
S1 S2 
a1 a2 
T1 R1 T2 R2 
Đáp án: D
Câu hỏi: Đâu là lý do chính khiến các công ty khởi nghiệp (start-up) thường chọn điện toán đám mây thay vì thiết lập cơ sởhạtầng tại chỗ(on-premises) ngay từđầu?
Các lựa chọn:
Đểduy trì quyền kiểm soát A-Z đối với tất cảtài nguyên.
Đểgiảm thiểu rủi ro bịphụthuộc vào nhà cung cấp (vendor lock-in).
Đểtránh chi phí trảtrước cực kỳcao (upfront cost) và tận dụng mô hình định giá "trảtiền theo mức sửdụng"(pay-as-you-go).
Đểcó thểtựmình thực hiện mọi công việc bảo trì hệthống.
Đáp án: C
Câu hỏi: 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: Xét một mạng nơ-ron đơn giản với thông tin như hình bên dưới: • Giá trịđầu vào: x = 3.0. Trọng sốvà bias tại lớp thứnhất lần lượt là w1 = 0.8 và b1 = 0.0. • Hàm kích hoạt tại node R là hàm ReLU, đầu ra sửdụng hàm Softmax, và hàm mất mát Cross Entropy được áp dụng. • Giá trịđạo hàm của hàm mất mát theo trọng sốw1 là: L′ w1 = −0.3299. Câu hỏi: Giá trịđạo hàm của hàm mất mát L theo đầu ra R tại node R là (kết quảlàm tròn đến 2 chữsốphần thập phân) với y = 0:
Các lựa chọn:
−0.11.
−0.13.
−0.17.
−0.19.
Đáp án: A
Câu hỏi: 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: MEDIUM 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: Biết ngưỡng tốt nhất là 1.25 với đặc trưng A1, giá trịp của mẫu x1 sau khi cập nhật mô hình là?
Các lựa chọn:
1.24.
0.91.
0.78.
0.71.
Đáp án: D
Câu hỏi: Quan sát 2 hình minh hoạ(Hình 1–2) trích từbài giảng. Limitations được nhắc tới trong 2 hình dưới đây là:
Các lựa chọn:
Label imbalance / long-tail: nhãn hiếm xuất hiện ít, mô hình dễưu tiên học head labels và bỏqua tail labels; Không mô hình hoá phụthuộc nhãn (label dependency): dựđoán từng nhãn độc lập dẫn đến tổhợp nhãn thiếu nhất quán.
Label noise: nhãn bịgán sai hoặc thiếu khiến mô hình học lệch; Missing labels: một sốnhãn dương tính không được gán trong dữliệu.
High-dimensional label space: sốnhãn lớn gây khó tối ưu và suy luận; Overfitting: mô hình dễhọc thuộc dữliệu khi dữliệu nhỏ/đặc trưng quá nhiều.
Non-IID data: phân phối dữliệu thay đổi theo miền/nguồn; Concept drift: nhãn/khái niệm thay đổi theo thời gian làm giảm chất lượng dựđoán.
Đáp án: C
Câu hỏi: Quan sát Hình 3 minh họa một nhóm output được lấy mẫu từcùng một prompt trong GRPO. Nhận định nào dưới đây là hợp lý nhất? Cùng một prompt Mẫu 1 Mẫu 2 Mẫu 3 Mẫu 4 Reward: 4.5 Reward: 1.0 Reward: −0.5 Reward: −2.0 Biết reward trung bình ≈0.75 Hình 3: Minh họa một nhóm nhiều output được lấy mẫu từcùng một prompt trong GRPO.
Các lựa chọn:
ChỉMẫu 1 mới có khảnăng nhận advantage dương vì nó có reward lớn nhất nhóm.
Mẫu 1 và Mẫu 2 đều có khảnăng nhận advantage dương.
Cảbốn mẫu đều có khảnăng được tăng xác suất như nhau vì GRPO không dùng so sánh tương đối trong nhóm.
Mẫu 3 vẫn chắc chắn có advantage dương vì reward của nó lớn hơn Mẫu 4
Đáp án: A
Câu hỏi: EASY Thực hiện chia patch bằng Stem Conv2D với kernel 4 × 4, stride = 4 và padding = 0 cho ảnh đầu vào có kích thước là 32 × 32. Sau Stem Conv2D, ta thu được grid token. Mask ngẫu nhiên cho 75% sốlượng token, hỏi sốlượng visible token còn lại là bao nhiêu? Sparse Conv Encoder Latent Vector Light Decoder Origin Image Random Masking Reconstructed Image
Các lựa chọn:
48 token.
32 token.
16 token.
64 token.
Đáp án: A
Câu hỏi: MEDIUM Dựa trên trạng thái ẩn h1 có kích thước bằng 2, tiến hành tính toán vector logits thông qua lớp Fully-Connected. Xác suất dựđoán của token được mô hình lựa chọn tại bước này là bao nhiêu. Kết quảlàm tròn đến hai chữsốthập phân.
Các lựa chọn:
0.62.
0.68.
0.46.
0.34.
Đáp án: A
Câu hỏi: Cho hình minh họa dưới đây giảsửlearning rate lr1 là phù hợp cho hàm f1(x). Chọn learning rate lr2 như thếnào đểphù hợp cho hàm f2(x)?
Các lựa chọn:
Tăng giá trịlr_1 lên rất nhiều
Tăng giá trịlr_1 lên một ít
Giảm giá trịlr_1 xuống rất nhiều
Giảm giá trịlr_1 xuống một ít
Đáp án: B
Câu hỏi: (Easy): Với Z-score z = 1.322319 của Sales, mean Sales = 15.1305, std Sales = 5.283892. Giá trịSales theo đơn vịgốc xấp xỉlà bao nhiêu?
Các lựa chọn:
20.41.
21.50.
22.12.
23.45.
Đáp án: C
Câu hỏi: : Sau khi đã hoàn thành việc triển khai và đánh giá 4 mô hình ởcác phần trước, các bạn hãy chạy tiếp notebook tại đây đểthu được kết quảđánh giá của một mô hình Transformer pretrained trên tập test sau 3 epoch là bao nhiêu? (a) 61.89% (b) 81.32% (c) 70.19% (d) 90.57%
Các lựa chọn:
61.89%
81.32%
70.19%
90.57%
Đáp án: A
Câu hỏi: Cho mô hình visual question answering (VQA) chuyên dựđoán cho câu hỏi Yes/No, được thiết kếnhư hình bên dưới. Are there 5 elephants? Resize to 64 x 64 Pre-processing 224 x 224 Flatten TF-IDF Encoder Concatenation Feature Linear(?, 2) Yes Vocabulary size = 100 Image Question Answer Trong đó, hình ảnh RGB đầu vào có kích thước 224×224 được resize thành 64×64 trước khi flatten đểlàm vector đặc trưng hình ảnh; câu hỏi đầu vào được tiền xửlý, trong đó bộtừvựng được xây dựng với 100 từphổbiến nhất, sau đó dùng TF-IDF đểtạo vector đặc trưng 100 chiều. Khi kết hợp hai đặc trưng hình ảnh và văn bản, sửdụng phương pháp nối hai vector (không quan tâm thứtự) đểnhận được vector tổng hợp. Vector này được truyền vào Classifer là một lớp Linear đểdựđoán câu trảlời Yes hoặc No. Với thiết kếnhư trên, sốnode đầu vào của lớp Linear là bao nhiêu?
Các lựa chọn:
4,096.
4,196.
409,600.
12,388.
Đáp án: D
Câu hỏi: LLM FineTuning 1. (Tính toán – Tensor flow qua embedding) Một mô hình nhận đầu vào là tensor input_ids có kích thước [B, S] = [4, 128], trong đó B là batch size và S là sequence length. Biết rằng mô hình dùng embedding dimension dmodel = 2048. Sau khi đi qua token embedding layer, tensor đầu ra có kích thước nào?
Các lựa chọn:
[4, 2048]
[4, 128, 2048]
[128, 4, 2048]
[4, 128, 128256]
Đáp án: B
Câu hỏi: Xem đoạn chương trình dưới đây. Hỏi phần nào cần chỉnh lại code? P1 P2 P3
Các lựa chọn:
Lỗi ởphần P1
Lỗi ởphần P2
Lỗi ởphần P3
Chương trình không có lỗi
Đáp án: D
Câu hỏi: : 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: Cho mô hình Softmax Regression như hình sau, với đầu vào x và 2 đầu ra ˆy1, ˆy2. Công thức Stable Softmax ˆyi = ezi−max(z) P j ezj−max(z) Input layer A layer dense(units=2) input_shape = (1,) 1 Softmax function Activation layer softmax Biết rằng: x = 2.0, w1 = 0.4, b1 = 0.1, w2 = −0.2, b2 = 0.0
Các lựa chọn:
ˆy1 = 0.55; ˆy2 = 0.
ˆy1 = 0.60; ˆy2 = 0.
ˆy1 = 0.65; ˆy2 = 0.
ˆy1 = 0.79; ˆy2 = 0.
Đáp án: A
Câu hỏi: : Yêu cầu: Thay đổi hàm kích hoạt từSigmoid sang ReLU.
Các lựa chọn:
[0.93, 0.95].
[0.88, 0.90].
[0.90, 0.91].
[0.92, 0.93].
Đáp án: C
Câu hỏi: Hãy thửnghiệm các giá trịđộsâu của cây max_depth từ1 đến 10, độ sâu nào mang lại MSE (Mean Squared Error) nhỏnhất? (random_state=42,n_estimators=100)
Các lựa chọn:
Độsâu 1.
Độsâu 2.
Độsâu 6.
Độsâu 8.
Đáp án: B