vudang449/aio2025-vietnamese-exam huggingface dataset:
Câu hỏi: 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_Category Rows: Sub_Category Values: Revenue Revenue: Number Format Currency [Blank] [Blank] [Blank] Sum of Revenue2: Rename . Lưu ý: Các bước ởđáp án sẽđược liệt kê theo thứtự, được ngăn cách bởi dấu chấm phẩy.
Các lựa chọn:
Values: Revenue; Show Values As: % of Parent Total; Base Field: Product_Category
Values: Revenue; Show Values As: % of Grand Total; Base Field: Sub_Category
Values: Revenue; Show Values As: % of Column Total; Base Field: Product_Category
Values: Revenue; Show Values As: % of Parent Total; Base Field: Sub_Category
Đáp án: A
Câu hỏi: Xét Sample 1 gồm 5 token theo đúng thứtự: [maria, tran, joined, nova, labs]. Trong hình dưới đây, Emission Table cho biết emission score của từng nhãn tại từng token, Transition Scores cho biết điểm chuyển giữa hai nhãn liên tiếp, và BIO Rules mô tảcác ràng buộc hợp lệcủa chuỗi nhãn. Các hàng còn lại của Emission Table đã được cho sẵn trong hình; riêng hàng ứng với token tran, hãy sửdụng kết quảz2 đã tính ở
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: , 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: 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: pretraining rồi kết luận continued pretraining “tốt hơn” chỉvì perplexity nhỏhơn?
Các lựa chọn:
Vì continued pretraining luôn dùng BF16, còn pretraining không dùng BF16 nên hai chỉsốmất tính hợp lệthống kê.
Vì batch size ởcontinued pretraining lớn hơn, nên perplexity luôn tựđộng giảm bất kểchất lượng mô hình.
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: Một công ty có nhiều nhóm người dùng (ví dụ: nhóm quản trịviên, nhóm phân tích dữliệu, nhóm phát triển). Đểđảm bảo rằng mỗi nhóm chỉcó quyền truy cập vào các tài nguyên AWS mà họcần, dịch vụAWS nào sẽđược sửdụng và khái niệm nào sẽ là trung tâm của việc quản lý này?
Các lựa chọn:
AWS CloudWatch.
AWS IAM.
AWS S3.
AWS Glue.
Đáp án: B
Câu hỏi: : Với dữliệu đầu vào và thông tin chi tiết vềhình 12 dưới đây: 0 0 0 0 0 0 Mask 1.8 1.8 1.9 2.0 1.8 1.9 1.9 1.7 2.0 1.7 1.8 1.4 1.4 1.9 2.0 2.3 Value Matrix 14.4 12.5 13.7 19.8 21.2 Hình 12: 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:
1.8, 1.8
2.0, 2.4
1.7, 1.9
1.8, 2.4 207
Đáp án: C
Câu hỏi: (Easy): Giảsửcó một quan sát với các dữkiện: x = 5.00, y = 10.80, θ = b w = 0. 2. , 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 pipeline bài viết, vì sao việc chuẩn hóa output thành hai vùng <thinking>...</thinking> và <answer>...</answer> lại quan trọng trước khi huấn luyện bằng GRPO?
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 đáp án, ngay cảkhi không cần reward function.
Vì điều đó tạo ranh giới tường minh đểcác hàm reward có thểđánh giá phần reasoning và phần đáp án cuối cùng một cách nhất quán.
Vì nếu không có các thẻnày thì LoRA sẽkhông thểgắn adapter vào mô hình
Đáp án: A
Câu hỏi: Object Detection 1 1. Xét các mô hình deep learning khác nhau được huấn luyện cho các bài toán thịgiác máy tính riêng biệt. Sơ đồdưới đây ánh xạcác kết quảđầu ra trực quan (Hình 1–7) với các loại bài toán tương ứng. Biết rằng trong sơ đồcó đúng một ánh xạvi phạm định nghĩa chuẩn của bài toán (xét theo output representation). Hãy chọn hình đang bịnối sai:
Các lựa chọn:
Hình (4) →Classification + Localization.
Hình (6) →Object Detection.
Hình (2) →Semantic Segmentation.
Hình (7) →Instance Segmentation.
Đáp án: D
Câu hỏi: 1. (Tính toán – Word-based Tokenization: chuẩn hóa và thay [UNK]) Một hệthống word-based tokenization chạy theo thứtựsau: Bước 1: Chuyển toàn bộchữsang lowercase. Bước 2: Thay các dấu , . ! ? : ; ( ) bằng khoảng trắng. Bước 3: Nếu có từ2 dấu gạch nối liên tiếp trởlên, rút gọn vềđúng 1 dấu -. Bước 4: Tách token theo khoảng trắng. Bước 5: Nếu token chỉgồm chữsốthì loại bỏ. Bước 6: Nếu token không nằm trong vocab thì thay bằng [UNK]. Vocab cho trước là: ai, hoc, may-hoc, hay. Đầu vào là: "(AI) học May–hoc 7 hay!" Biết rằng hệthống không bỏdấu tiếng Việt, nên "học" khác "hoc". Sau khi áp dụng đầy đủpipeline, kết quảcuối cùng là gì?
Các lựa chọn:
ai [UNK] may-hoc hay
[UNK] [UNK] may-hoc hay
ai hoc may-hoc hay
ai [UNK] may-hoc 7 hay
Đáp án: A
Câu hỏi: : Yêu cầu: Bổsung Skip connection giữa đầu ra của lớp ẩn thứnhất và đầu vào của lớp ẩn cuối cùng
Các lựa chọn:
[0.93, 0.94].
[0.94, 0.95].
[0.95, 0.96].
[0.96, 0.97].
Đáp án: C
Câu hỏi: Question Answering 1. (Tính toán – Tensor flow trong nhánh LoRA) Xét một lớp tuyến tính có đầu vào x ∈R4096×1, và LoRA được gắn với rank r = 8. Biết rằng A ∈R8×4096, B ∈R4096×8. Sau khi nhân qua ma trận A, tensor trung gian Ax có kích thước nào?
Các lựa chọn:
16,384 991
[4096, 1]
[8, 4096]
[8, 1]
Đáp án: D
Câu hỏi: Hiện tại người phân tích cần tổng hợp các dữliệu của các kho hàng tồn A, B thành "inventory_warehouse_master"(có code và cấu trúc như dưới), dựa vào code và thông tin dữliệu của hai bảng “inventory_warehouse_A”, “inventory_warehouse_B”, liệu sẽcó vấn đềgì gặp phải?
Các lựa chọn:
Có, cụthểlà Invalid Foreign Key
Có, cụthểlà Composite Key Collision
Có, cụthểlà Foreign Key Collision
Không gặp phải vấn đềgì
Đáp án: B
Câu hỏi: Trong bài toán KNN cho dữliệu như trong hình Với dữliệu cần dựđoán là x_test = 0.5 và K = 3 hãy cho biết nhãn của dữliệu.
Các lựa chọn:
Nhãn = 0
Nhãn = 1
Không xác định (cần thêm thông tin)
Cả0 và 1 đều có cùng sốláng giềng gần nhất
Đáp án: B
Câu hỏi: 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: . • Mục tiêu của câu hỏi là kiểm tra khảnăng hoàn thiện pipeline huấn luyện và đối chiếu kết quảthực thi của mô hình. Sau khi hoàn thành các phần [TODO] và chạy huấn luyện, giá trịloss ởepoch 10 thuộc khoảng nào dưới đây?
Các lựa chọn:
(0.25, 0.45]
(0.10, 0.25]
(0.03, 0.10]
(0.00, 0.03]
Đáp án: B
Câu hỏi: Phát biểu nào sau đây KHÔNG phải là giới hạn của supervised fine-tuning (SFT) trong bài toán alignment? A. SFT chỉdạy mô hình bắt chước các câu trảlời mẫu mà không dạy được cách đánh giá câu nào tốt hơn câu nào. B. SFT không thểbao phủhết mọi tình huống mà người dùng có thểhỏi trong thực tế. C. SFT không thểdạy mô hình tuân theo chỉdẫn (instruction following) của người dùng. D. SFT không có cơ chếphản hồi đểmô hình tựcải thiện từnhững lần trảlời chưa tốt.
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: 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: MEDIUM Trong bộdữliệu VQAv2 của bài toán visual question answering (VQA), độchính xác thường được đánh giá dựa trên mức độđồng thuận giữa câu trảlời của mô hình và các câu trảlời do các người gán nhãn cung cấp. Xét một trường hợp minh họa như trong Hình 1, với tập hợp câu trảlời từ10 người gán nhãn và một câu trảlời do mô hình dự đoán, hãy tính chính xác giá trịđiểm VQA accuracy tương ứng cho trường hợp này.
Các lựa chọn:
1.00.
0.80.
0.67.
0.33.
Đáp án: A
Câu hỏi: Random Forest có khảnăng xửlý dữliệu thiếu (missing data) như thếnào?
Các lựa chọn:
Random Forest không thểxửlý dữliệu thiếu.
Sửdụng trung bình đểđiền dữliệu thiếu.
Tựđộng bỏqua các mẫu có dữliệu thiếu.
Sửdụng các kỹthuật nội suy trong quá trình huấn luyện cây.
Đáp án: D
Câu hỏi: Trong bài toán Question Answering (QA), bước đầu tiên là biến dữliệu gốc gồm question, context và answer thành dạng đầu vào mà mô hình có thểhọc được. Quy trình đó được thểhiện qua hình dưới đây. Dựa vào hình, ta thấy bước tiền xửlý cho Reader gồm các ý chính sau:
Các lựa chọn:
start_positions[2] = 0, end_positions[2] = 0
start_positions[2] = 6, end_positions[2] = 7
start_positions[2] = 7, end_positions[2] = 8
start_positions[2] = 8, end_positions[2] = 9  Link
Đáp án: B
Câu hỏi: . Trong YOLOv1, mỗi bounding box thường gồm 5 thành phần (x, y, w, h, confidence). Tuy nhiên, trong chuỗi câu hỏi này, tuỳtheo giảthiết cụthểcủa từng bài, ta xét trường hợp mô hình có thểđược rút gọn đầu ra, tức là chỉgiữlại những thành phần thực sự cần thiết đểmô tảobject trong bối cảnh đã cho. Gọi k là sốthành phần thực sựcần dựđoán cho mỗi bounding box trong từng câu. Khi đó, output shape của mô hình được xác định theo: N, S × S × (B × k + C) Trong đó:
Các lựa chọn:
(N, 25).
(N, 15).
(N, 35).
(N, 45).  Ta có: S = 1, B = 3, C = 20 Theo mô tảbài toán, k là sốthành phần thực sựcần dựđoán cho mỗi bounding box. Trong câu này, object có thểxuất hiện hoặc không xuất hiện và các object có kích thước khác nhau, nên mỗi bounding box vẫn cần giữđủ: (x, y, w, h, confidence) tức là: k = 5 Vậy output shape được tính theo: (N, S × S × (B × k + C)) Thay sốvào: (N, 1 × 1 × (3 × 5 + 20)) (N, 1 × (15 + 20)) = (N, 35) Kết luận: output shape của mô hình là (N, 35).
Đáp án: C
Câu hỏi: Hình 3 minh họa kiến trúc của mô hình Conditional VAE (CVAE) được sửdụng 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: Sửdụng bài code ởcâu 9 tiến hành train (vẫn sửdụng GRU). Kết quả test_accuracy với max_epoch = 20 là:
Các lựa chọn:
83.32%
85.32%
82.2%
80.02%
Đáp án: D
Câu hỏi: 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?
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: Điểm khác biệt chính giữa AdaBoost và Gradient Boosting trong cách mà chúng cải thiện mô hình là gì?
Các lựa chọn:
AdaBoost tập trung vào việc sửa lỗi của các mẫu dữliệu có lỗi cao nhất, còn Gradient Boosting tập trung vào giảm thiểu giá trịlỗi toàn bộbằng cách sửdụng đạo hàm.
AdaBoost sửdụng các mô hình con yếu, trong khi Gradient Boosting chỉsửdụng mô hình con mạnh.
AdaBoost không thểdẫn đến overfitting, trong khi Gradient Boosting dễbịoverfitting.
AdaBoost và Gradient Boosting có cùng cách tiếp cận trong việc cải thiện mô hình qua các bước lặp.
Đáp án: A
Câu hỏi: Cho model Logistic Regression với BCE loss: LBCE = −y log(ˆy) −(1 −y) log(1 −ˆy) Cho trước w = 0.5, b = −0.2, learning rate η = 0.1 Sample: x = 2.0, y = 1 Tính giá trịw sau một bước update?
Các lựa chọn:
w = 0
w = 0
w = 0
w = 0
Đáp án: C
Câu hỏi: MEDIUM Cho một annotation theo định dạng Pascal VOC: Giảsử: Image size = 640 × 480 YOLOv1 chia ảnh thành: S = 4 × 4 grid Hãy xác định: • Grid cell nào chịu trách nhiệm dựđoán object • Giá trịlabel của cell đó
Các lựa chọn:
Cell (1, 1) ; (0, 1, 1, 0.5, 0.5, 0.25, 0.25)
Cell (1, 1) ; (0, 1, 1, 0.5, 0.5, 0.25, 0.1667)
Cell (2, 1) ; (0, 1, 1, 0.5, 0.5, 0.25, 0.25)
Cell (2, 1) ; (0, 1, 1, 0.5, 0.5, 0.25, 0.1667) 352
Đáp án: A
Câu hỏi: Hạn chếchính của Hồi quy Logistic mà Hồi quy Softmax giải quyết là gì?
Các lựa chọn:
Hồi quy Logistic không thểxửlý các đặc trưng đầu vào có tương quan với nhau.
Hồi quy Logistic đòi hỏi dữliệu phải được chuẩn hóa thì mới cho kết quảchính xác.
Hồi quy Logistic vềcơ bản chỉđược thiết kếcho bài toán phân loại nhịphân, trong khi Hồi quy Softmax xửlý được bài toán phân loại nhiều lớp.
Hồi quy Logistic sửdụng một hàm mất mát phức tạp hơn so với Hồi quy Softmax.
Đáp án: C
Câu hỏi: Logistic Regression 1 Câu 1: 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: (Easy): Theo thống kê với mean Sales = 15.1305, std Sales = 5.283892. Z-score của giá trị Sales = 20 xấp xỉlà bao nhiêu?
Các lựa chọn:
0.52.
0.92.
1.22.
1.52.
Đáp án: B
Câu hỏi: GPT 1 and 2 Câu 1. Các mô hình thuộc họGPT (Generative Pre-trained Transformer) có điểm gì khác 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: (Easy): Hình bên mô phỏng Tournament Selection với kích thước giải đấu là 3 hoặc 2 và cạnh tranh bằng giá trịFitness. Trong trường hợp này, biết giá trịFitness = sốlượng bit 1 trong cá thể, hỏi cá thểnào giành chiến thắng cuối cùng? 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 Winner Winner Winner Cá thể 1: Cá thể 2: Cá thể 3: Cá thể 4: Cá thể 5:
Các lựa chọn:
Cá thể2.
Cá thể3.
Cá thể4.
Cá thể5.
Đáp án: C
Câu hỏi: Kiểm định z cho trung bình một mẫu với σ đã biết = 3 và giảthuyết µ0 = 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: Trong DETR, ảnh đầu vào được đưa qua backbone CNN đểtạo feature map, sau đó feature map được project vềhidden dimension, flatten thành chuỗi token không gian và đưa vào transformer encoder. Ởphía decoder, mô hình sửdụng learned object queries đểtạo ra một fixed-size set các prediction outputs. Dựa trên pipeline trong hình, biết thêm rằng:
Các lựa chọn:
[2, 256, 8, 8], [2, 100, 80], 97.
[2, 64, 256], [2, 100, 81], 61.
[2, 64, 256], [2, 100, 81], 97.
[2, 64, 2048], [2, 81, 100], 96.
Đáp án: C
Câu hỏi: Từcode của câu 9 chúng ta tiến hành áp dụng scheduler. 1 criterion = nn. Cross Entropy Loss () 2 optimizer = Adam(model. parameters (), lr=1e-3, weight_decay =5e-4) 3 decay Rate = 0.96 4 lr_scheduler = torch. optim. lr_scheduler.Exponential LR(optimizer= optimizer , gamma=decay Rate) Kết quảtest_accuracy với max_epoch = 20 là:
Các lựa chọn:
86.01%
82.93%
83.32%
84.92%
Đáp án: A
Câu hỏi: Cho một annotation theo định dạng Pascal VOC: Giảsử: Image size = 640 × 480 YOLOv1 chia ảnh thành: S = 4 × 4 grid Hãy xác định: • Grid cell nào chịu trách nhiệm dựđoán object • Giá trịlabel của cell đó
Các lựa chọn:
Cell (1, 1) ; (0, 1, 1, 0.5, 0.5, 0.25, 0.25)
Cell (1, 1) ; (0, 1, 1, 0.5, 0.5, 0.25, 0.1667)
Cell (2, 1) ; (0, 1, 1, 0.5, 0.5, 0.25, 0.25)
Cell (2, 1) ; (0, 1, 1, 0.5, 0.5, 0.25, 0.1667) 352
Đáp án: A
Câu hỏi: Xét một mạng nơ-ron đơn giản với thông tin như hình bên dưới: • Đầu vào có giá trịx = 3.0. 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 hàm mất mát Cross Entropy được áp dụng. • Đầu ra của Softmax là ˆy0 = 0.8429 và ˆy1 = 0.1571. 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:
−0.05.
−0.08.
−0.11.
−0.14.
Đáp án: C
Câu hỏi: Trong vòng lặp đầu tiên, sau khi tính trọng sốcủa nút lá, ta tiến hành cập nhật mô hình, hãy chọn f1 phù hợp nhất? True False True False True False True False
Các lựa chọn:
Hình A.
Hình B.
Hình C.
Hình D.
Đáp án: C
Câu hỏi: Đểshape nhánh skip (Conv Block_2) khớp với nhánh main nhằm thực hiện phép cộng residual, lớp Conv trong nhánh skip cần chọn stride và padding nào?
Các lựa chọn:
stride=1, padding=1
stride=2, padding=1
stride=4, padding=0
stride=2, padding=0
Đáp án: B
Câu hỏi: MEDIUM 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: EASY Sau lớp Fully Connected, mô hình tạo ra logits cho từng token trong câu. Tensor logits cần có kích thước bằng bao nhiêu đểphù hợp với đầu vào của hàm nn.CrossEntropyLoss trong bài toán POS Tagging?
Các lựa chọn:
(1, 2, 5).
(1, 5, 2).
(1, 4, 5).
(1, 5, 4).
Đáp án: C
Câu hỏi: Hoàn thiện đoạn code Customer Spending Ranking by City ởphần 4.0. Biết rằng cần: • Sửdụng Window function đểchia nhóm theo City. • Đối với mỗi City, xếp hạng khách hàng theo Total_Cost giảm dần. • Tạo cột mới rank_in_city thểhiện thứhạng chi tiêu của từng khách hàng trong thành phốđó. Sau khi chạy df_with_rank.show(10), kết quảởthành phốBoston cho thấy khách hàng nào đứng hạng 1 (rank_in_city = 1)?
Các lựa chọn:
Robert Huber.
Andrea Mckinney.
Aaron Myers.
James Sheppard.
Đáp án: C
Câu hỏi: Trong cùng bài toán dịch máy Pháp–Việt ởtrên, ta tiếp tục xét mô hình Seq2Seq với Encoder–Decoder RNN cho cặp câu nguồn–đích: je te connais →tôi biết em. Sau khi đã phân tích các bước suy luận của mô hình ởmức thủcông trong các câu trước, ởcâu này bạn sẽhoàn thiện phiên bản cài đặt đầy đủcủa cùng bài toán bằng mã nguồn thực thi. Decoder RNN Encoder RNN Embedding Je te connais <eos> 1 2 3 0 [-1.5 0.6] [0.3, 1.1] [ 0.6, 1.0] [ 1.1, -1.0] <sos> Tôi biết em 0 2 3 5 [-2.3 -0.3] ? ? ? Tôi biết em <eos> Fully Connected Embedding [0 0] CrossEntropy CrossEntropy CrossEntropy CrossEntropy Mô tảbài toán:
Các lựa chọn:
(0.25, 0.45]
(0.10, 0.25]
(0.03, 0.10]
(0.00, 0.03]  Đây là câu hỏi ởmức thực thi notebook, nên hoàn thiện đúng các vùng [TODO], giữnguyên các phần mã còn lại, rồi huấn luyện mô hình trong đúng 10 epochs như yêu cầu. Notebook
Đáp án: B
Câu hỏi: Hình bên dưới là một phần forward của một mạng MLP. Trong đó, đầu vào x1, x2 được truyền vào hidden layer với các giá trịweights khác nhau, trong khi các giá trịbias đều bằng 1 (xem hình vẽ). Sau khi tính được h11 và h12, các giá trị được tuyền qua hàm ReLU và nhận được kết quảđầu ra tương ứng. Hỏi ?1 và ?2 có giá trịbằng? ReLU Số giờ học = 8 Toàn bộ bias đều bằng 1 ReLU Số giờ ngủ = 6
Các lựa chọn:
?1 = 0 ?2 = 3.
?1 = 0 ?2 = 0.
?1 = 3 ?2 = 3.
?1 = 3 ?2 = 0.
Đáp án: D
Câu hỏi: UNet 1. Dựa trên kiến trúc U-Net và các biến thểcho các tác vụDense Prediction, hãy phân tích sựkhác biệt giữa các đầu ra trong hình. Original Image Image (A) Image (C) Image (B) Khẳng định nào sau đây là đúng?
Các lựa chọn:
Image (A) thực hiện phân biệt từng cá thểđối tượng riêng biệt trong cùng một lớp (class).
Image (B) chỉtập trung vào việc phân loại các điểm ảnh thuộc vềnền (background) và vật thể(foreground) nói chung.
Image (C) là sựkết hợp giữa việc phân loại lớp của điểm ảnh (Semantic) và phân tách các cá thểđối tượng (Instance).
Image (A) và (B) thực chất là một bài toán, chỉkhác nhau vềcách hậu xửlý để đổmàu minh họa.
Đáp án: C
Câu hỏi: Phương thức nào được dùng đểtạo một RDD từmột danh sách (list) trong PySpark?
Các lựa chọn:
sc.list()
sc.parallelize()
sc.createRDD()
sc.buildRDD()
Đáp án: B
Câu hỏi: EASY Bạn đang thực hiện huấn luyện mô hình SCRFD dựa vào tài liệu hướng dẫn của insightface tại Github. Bạn mong muốn xây dựng một bộdữliệu mới đểhuấn luyện mô hình. Hãy tải tấm ảnh từGoogle Drive và thực hiện gán nhãn khuôn mặt cho ảnh đó. Trong các phương án dưới đây, đâu là cách gán nhãn đúng nhất?
Các lựa chọn:
# 13_Interview_Interview_2_People_Visible_13_60.jpg 324, 142, 482, 366 516, 232, 674, 422 .
# 13_Interview_Interview_2_People_Visible_13_60.jpg 1024 768 324 142 482 366 516 232 674 422 .
# 13_Interview_Interview_2_People_Visible_13_60.jpg 1024 640 516 232 482 366 324 142 674 422 .
# 13_Interview_Interview_2_People_Visible_13_60.jpg 1024 768 0.3936 0.3307 0.1543 0.2917 0.5811 0.4258 0.1543 0.2474 .
Đáp án: B