vudang449/aio2025-vietnamese-exam huggingface dataset:
Câu hỏi: Xét mạng YOLOv1 xửlý ảnh đầu vào có kích thước (W, H) = (448, 448) và chia thành lưới S × S (với S = 7). Tọa độtâm (center) dạng pixel của hai vật thểGround Truth (Chó và Mèo) được cung cấp chi tiết như hình.
Các lựa chọn:
Chó thuộc Cell (2, 3) tâm (0.5, 0.5); Mèo thuộc Cell (3, 4) tâm (0.75, 0.75)
Chó thuộc Cell (3, 2) tâm (2.5, 3.5); Mèo thuộc Cell (4, 3) tâm (3.75, 4.75)
Chó thuộc Cell (3, 2) tâm (0.5, 0.5); Mèo thuộc Cell (4, 3) tâm (0.75, 0.75)
Chó thuộc Cell (4, 3) tâm (0.5, 0.5); Mèo thuộc Cell (3, 2) tâm (0.75, 0.75)
Đáp án: C
Câu hỏi: EASY Tất cảtọa độđược chuẩn hóa theo kích thước ảnh, giá trịnào đúng?
Các lựa chọn:
xc = 0.375, yc = 0.3125, w = 0.3125, h = 0
xc = 0.375, yc = 0.3542, w = 0.3125, h = 0
xc = 0.40625, yc = 0.3542, w = 0.3125, h = 0
xc = 0.40625, yc = 0.3125, w = 0.3125, h = 0
Đáp án: C
Câu hỏi: Hai cách khởi tạo model Linear trong PyTorch dưới đây có khác nhau không? Code 1 1 Linear = nn.Linear (1, 1) Code 2 1 Linear = nn.Sequential( 2 nn.Linear (1, 1) 3 )
Các lựa chọn:
Có, cấu trúc model khác nhau (Linear vs Sequential container)
Không, hoàn toàn giống nhau
Có, model2 có nhiều tham sốhơn
Có, model2 huấn luyện nhanh hơn
Đáp án: A
Câu hỏi: Chọn câu trảlời chính xác nhất, các giá trịbên trong của một cá thể(đã được chuẩn hóa) thuộc?
Các lựa chọn:
{0, 1}.
[0, 255].
Sốnguyên.
Sốthực.
Đáp án: D
Câu hỏi: Xét hàm sốvà các tham sốkhởi tạo như trong Hình 1. Hai điểm S0 và M0 cùng xuất phát tại x0. Sau T lần cập nhật, S0 được cập nhật theo SGD và M0 được cập nhật theo SGD + Momentum với các công thức sau:
Các lựa chọn:
xSGD T ≈0.81, xMom T ≈1.
xSGD T ≈1.54, xMom T ≈0.
xSGD T ≈0.90, xMom T ≈1.
xSGD T ≈0.57, xMom T ≈0.
Đáp án: B
Câu hỏi: Giá trịgradient và hessian của nhánh trái (L) và nhánh phải (R) của ngưỡng 1.75 với đặc trưng A2 bằng?
Các lựa chọn:
GL = 0.50, HL = 0.38, GR = −0.50, HR = 0.38.
GL = −0.50, HL = 0.38, GR = 0.50, HR = 0.38.
GL = 0.75, HL = 0.19, GR = −0.75, HR = 0.57.
GL = −0.50, HL = 0.38, GR = 0.57, HR = −0.75.
Đáp án: B
Câu hỏi: (Hard): Giảsửcho bộdữliệu và tham số: X =   1.20 1 2.50 1 3.00 1 4.10 1 5.30 1   , y =   1.82 3.80 4.70 6.45 8.40   , θ = w b  =  1.50 −0.20  , 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:
−15.168 −4.04 
−12.300 −3.10 
−18.420 −5.20 
−10.000 −2.00 
Đáp án: A
Câu hỏi: Dựa vào đoạn mã được cung cấp đểtrảlời câu hỏi, XGBoost được khởi tạo đúng với mô tảnào sau đây? 1 params = { 2 "n_estimators": 50, 3 "random_state": 42 4 } 5 xgb_model = XGBRegressor(**params)
Các lựa chọn:
Mô hình dùng cho bài toán phân loại, có 50 cây và đặt random_state đểđiều chỉnh sốlượng cây trong mô hình.
Mô hình dùng cho bài toán phân loại, có 42 cây và random_state đểgiúp đảm bảo kết quảcó thểtái hiện lại.
Mô hình dùng cho bài toán hồi quy, có 50 cây và random_state đểđiều chỉnh số lượng cây trong mô hình.
Mô hình dùng cho bài toán hồi quy, có 50 cây và random_state đểgiúp đảm bảo kết quảcó thểtái hiện lại.
Đáp án: D
Câu hỏi: dùng trực tiếp tokenizer gốc của GPT-2?
Các lựa chọn:
Đểvăn bản tiếng Việt có dấu mới có thểđược chuyển thành token hợp lệ.
Đểtách token phù hợp hơn với đặc điểm tiếng Việt, nhờđó câu thường ngắn hơn ởmức token và các đơn vịmang nghĩa được giữlại tốt hơn.
Đểbỏqua hoàn toàn bước khởi tạo embedding trong mô hình GPT-2.
Đểkhông còn phải quan tâm đến chất lượng dữliệu đầu vào trong pipeline pretraining.
Đáp án: B
Câu hỏi: Sau khi tổng hợp dữliệu thành công bây giờcó hai bảng chính đó là: inventory_warehouse_master và staffs, Dựa vào hai bảng trên vừa được tổng hợp, với bước Transform chúng ta cần làm những gì đểlàm sạch data?
Các lựa chọn:
Data đã sạch, không cần xửlí
Thực hiện xửlí Missing values, Type casting, Normalize
Thực hiện xửlí Missing values, Type casting.
Thực hiện xửlí Missing values, Type casting, Enrichment
Đáp án: C
Câu hỏi: Trong Logistic Regression với vectorization, giảsửX 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?
Các lựa chọn:
z = X · θ
z = θ · X
z = X ∗θ (phép nhân phần tử)
z = θT · X
Đáp án: A
Câu hỏi: : Sau khi đã hoàn thành việc triển khai và đánh giá 3 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) 95.84% (b) 85.26% (c) 80.52% (d) 90.57%
Các lựa chọn:
95.84%
85.26%
80.52%
90.57%
Đáp án: B
Câu hỏi: (Hard): Vẫn dùng cùng dataset giá nhà (N = 5), và cùng tham sốban đầu w = 1.05, b = 0. (chưa cập nhật). So sánh hai hàm mất mát trung bình trên toàn bộtập: LMSE = 1 N N X i=1 (ˆyi −yi)2, LHuber = 1 N N X i=1 LHuber(ˆyi, yi), trong đó LHuber dùng ngưỡng δ = 2.0 giống như ở
Các lựa chọn:
MSE = 3.768, Huber = 1.848 ⇒Mô hình dùng Huber ổn định hơn khi có ngoại lệ.
MSE = 2.200, Huber = 2.300 ⇒MSE ổn định hơn.
MSE = 2.200, Huber = 2.300 ⇒Huber ổn định hơn.
MSE = 3.768, Huber = 1.848 ⇒Hai mô hình chịu ảnh hưởng ngoại lệnhư nhau. LMSE = 1 N X (ˆy −y)2 = 3.768,
Đáp án: B
Câu hỏi: Diffusion Models 1 1. (Suy luận – Ưu điểm và nhược điểm của VAE, GAN, và Diffusion Models) Ba họmô hình sinh dữliệu phổbiến là VAE, GAN, và Diffusion Models. Cảba đều có thểsinh ảnh mới, nhưng chúng khác nhau ởcách biểu diễn dữliệu, cách huấn luyện, chất lượng mẫu sinh, tốc độsinh mẫu, và mức độổn định khi học. Giảsửcó ba nhóm nghiên cứu cùng muốn xây dựng mô hình sinh ảnh mặt người: Nhóm A: Mô hình học một không gian ẩn có cấu trúc xác suất, thường được regularize đểgần với một prior đơn giản, rồi sample từkhông gian ẩn đó đểgiải mã thành ảnh. Nhóm B: Mô hình gồm một mạng sinh ảnh từvector ngẫu nhiên và một mạng đánh giá xem ảnh sinh ra có giống ảnh thật hay không. Hai mạng được huấn luyện theo cơ chếđối kháng. Nhóm C: Mô hình học cách khửnhiễu dần qua nhiều bước. Khi sinh mẫu, mô hình bắt đầu từmột mẫu nhiễu gần Gaussian rồi lặp nhiều bước đểdần tạo thành ảnh có cấu trúc. Một sinh viên đưa ra bốn nhận xét sau vềưu điểm và nhược điểm của ba nhóm mô hình này. Hãy chọn nhận xét đúng nhất.
Các lựa chọn:
Nhóm A thường có ưu điểm lớn nhất là ảnh rất sắc nét nhờlatent prior rõ ràng; nhóm B có ưu điểm là latent space thường mượt và dễnội suy hơn cả; nhóm C có nhược điểm chính là không thểbắt đầu từGaussian noise vì như vậy sẽlàm mất hoàn toàn cấu trúc dữliệu.
Nhóm A và nhóm C đều có ưu điểm chính là sinh mẫu rất nhanh vì đều dùng một lần ánh xạtừlatent sang ảnh; nhóm B tuy huấn luyện đối kháng nhưng lại ổn định hơn hầu hết các mô hình khác do discriminator cung cấp tín hiệu học trực tiếp.
Nhóm A có ưu điểm là likelihood tường minh nên luôn cho ảnh sắc nét hơn GAN; nhóm B có ưu điểm là dễtối ưu vì chỉcần học sinh ảnh trực tiếp; nhóm C có nhược điểm là không học phân phối dữliệu mà chỉhọc thêm nhiễu vào dữliệu.
Nhóm A thường có ưu điểm là latent space có cấu trúc rõ ràng, dễlấy mẫu và thuận lợi cho nội suy hoặc điều khiển trong không gian ẩn, nhưng ảnh sinh ra đôi khi kém sắc nét hơn. Nhóm B thường có thểsinh ảnh sắc nét và sinh mẫu nhanh sau khi huấn luyện, nhưng quá trình huấn luyện đối kháng có thểkhông ổn định và có nguy cơ mode collapse. Nhóm C thường cho chất lượng mẫu rất tốt và quá trình huấn luyện thực tếthường ổn định hơn GAN, nhưng nhược điểm phổbiến là sinh mẫu chậm vì phải lặp nhiều bước khửnhiễu
Đáp án: A
Câu hỏi: Vì sao chúng ta nên huấn luyện một tokenizer riêng trên dữliệu tiếng Việt thay vì dùng trực tiếp tokenizer gốc của GPT-2? A. Đểvăn bản tiếng Việt có dấu mới có thểđược chuyển thành token hợp lệ. B. Đểtách token phù hợp hơn với đặc điểm tiếng Việt, nhờđó câu thường ngắn hơn ởmức token và các đơn vịmang nghĩa được giữlại tốt hơn. C. Đểbỏqua hoàn toàn bước khởi tạo embedding trong mô hình GPT-2. D. Đểkhông còn phải quan tâm đến chất lượng dữliệu đầu vào trong pipeline pretraining.
Các lựa chọn:
Đểvăn bản tiếng Việt có dấu mới có thểđược chuyển thành token hợp lệ.
Đểtách token phù hợp hơn với đặc điểm tiếng Việt, nhờđó câu thường ngắn hơn ởmức token và các đơn vịmang nghĩa được giữlại tốt hơn.
Đểbỏqua hoàn toàn bước khởi tạo embedding trong mô hình GPT-2.
Đểkhông còn phải quan tâm đến chất lượng dữliệu đầu vào trong pipeline pretraining.
Đáp án: B
Câu hỏi: : Yêu cầu: Áp dụng Batch Normalization 1D vào liền sau mỗi lớp Linear trong mô hình.
Các lựa chọn:
[0.92, 0.93].
[0.93, 0.94].
[0.94, 0.95].
[0.95, 0.96].
Đáp án: D
Câu hỏi: xp = xp,00 ∈R4 Linear embedding: ep = xpW W =   1 0 1 0 1 1 1 1 0 1 0 −1   (0,0) (0,1) (1,0) (1,1) Flattening 𝒙𝒑,𝟏𝟏 𝒙𝒑,𝟏𝟎 𝒙𝒑,𝟎𝟏 𝒙𝒑,𝟎𝟎 ? 𝒙𝒑∈ℝ𝑃⋅𝑃⋅𝐶𝑖𝑛 × 1 0 1 0 1 1 1 1 0 1 0 −1 𝑾∈ℝ4×3 = 𝒆𝒑? Giá trịvector embedding ep là:
Các lựa chọn:
[4, 6, 1]
[6, 5, 2]
[5, 4, 3]
[5, 5, 2]
Đáp án: A
Câu hỏi: Tham sốstride có nghĩa là gì trong đoạn code sau: 1 inputs = tokenizer( 2 question, # Danh sách các câu hỏi 3 context, # Nội dung liên quan đến câu hỏi 4 max_length=MAX_LENGTH, # Độdài tối đa cho đầu ra mã hóa 5 truncation="only_second", # Cắt bớt dữliệu chỉcho phần thứhai (context) 6 stride=STRIDE, 7 return_overflowing_tokens= True, # Trảvềcác tokens vượt quá độdài tối đa 8 return_offsets_mapping= True, # Trảvềbản đồvịtrí của các tokens trong v ăn bản gốc 9 padding="max_length" # Điền vào dữliệu đểcó cùng độdài max_length 10 )
Các lựa chọn:
Độdài bước nhảy trong trường hợp dữliệu dài hơn max_length.
Độdài bước nhảy trong trường hợp dữliệu ngắn hơn max_length.
Độdài bước nhảy trong trường hợp dữliệu bằng max_length.
Độdài bước nhảy trong trường hợp bất kỳ.
Đáp án: A
Câu hỏi: : Áp dụng thuật toán Gradient Descent với η = 0.1, giá trịtham số mới (wnew, bnew) sau bước cập nhật đầu tiên là:
Các lựa chọn:
w = 0.1, b = 0.
w = −0.1, b = 0.
w = 0.6, b = 0.1.
−3.0.
Đáp án: A
Câu hỏi: 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: C
Câu hỏi: (không cộng thêm regularization). Hãy tính LMSE và LHuber, rồi chọn phương án khớp nhất với kết quảvà nhận định vềđộ nhạy với ngoại lệ(outlier).
Các lựa chọn:
MSE = 3.768, Huber = 1.848 ⇒Mô hình dùng Huber ổn định hơn khi có ngoại lệ.
MSE = 2.200, Huber = 2.300 ⇒MSE ổn định hơn.
MSE = 2.200, Huber = 2.300 ⇒Huber ổn định hơn.
MSE = 3.768, Huber = 1.848 ⇒Hai mô hình chịu ảnh hưởng ngoại lệnhư nhau.
Đáp án: A
Câu hỏi: Phép toán nào dưới đây sẽgây ra xáo trộn (shuffle) trong PySpark?
Các lựa chọn:
map()
filter()
groupByKey()
mapPartitions()
Đáp án: C
Câu hỏi: Khi ứng dụng BERT (Hình 3) đểtạo vector embedding trong vector database, final hidden state của token nào thường được sửdụng trong output của BERT?
Các lựa chọn:
[CLS] token.
[SEP] token.
[EOS] token.
Final token.
Đáp án: A
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: . Xét bài toán Named Entity Recognition (NER) tiếp cận theo phương pháp gán nhãn chuỗi ởcấp độtoken (token-level sequence labeling). Hình dưới đây minh họa hai mẫu văn bản đầu vào (Samples), chuỗi nhãn đúng tương ứng (Gold BIO labels), cùng với các thành phần phục vụcho bước mã hóa dữliệu như Vocabulary, Label ID Mapping và Embedding Table. Hình dữliệu đầu vào và ánh xạmã hoá cho bài toán NER Hệthống sửdụng lược đồgán nhãn BIO đểbiểu diễn các khoảng thực thể(entity spans), cụthể:
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: : 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: MEDIUM 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: Kiểm định t paired sample. Lấy p-value hai phía (two-tailed) bằng hàm Excel.
Các lựa chọn:
=T.TEST(C2:C11,D2:D11,2,1)
=T.TEST(C2:C11,D2:D11,1,2)
=T.TEST(C2:C11,D2:D11,2,2)
=T.TEST(C2:C11,D2:D11,1,1)
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: Trong các câu hỏi của phần text classification, POS tagging, chú. . . chuỗi văn bản và các nhãn tương ứng trong đoạn code Python sau: 1 corpus = [ 2 "I hate learning math", 3 "Nam prefer to learn coding" 4 ] Quá trình tiền xửlý dữliệu, xây dựng vocabulary, embedding được trực quan hóa như hình sau:
Các lựa chọn:
(1, 2, 5)
(1, 5, 2)
(1, 4, 5)
(1, 5, 4)
Đáp án: B
Câu hỏi: Swin Transformer v2 1. Ảnh màu I ∈R256×256×3, patch size 4 × 4. Sau khi chia patch và flatten mỗi patch: ? Total Patches = Length = ? Grid Partition 4x4x3 Flatten H = 256
Các lựa chọn:
Tổng sốpatch là 1024, mỗi patch có độdài 48.
Tổng sốpatch là 4096, mỗi patch có độdài 48.
Tổng sốpatch là 4096, mỗi patch có độdài 16.
Tổng sốpatch là 16384, mỗi patch có độdài 48.
Đáp án: B
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 Trong Conv Block 2, nhánh main thực hiện downsample: (64, 8, 8) →(128, 4, 4). Đểphép cộng residual hợp lệ, nhánh skip phải có cùng shape với nhánh main. Nhánh skip dùng một lớp Conv để:
Đáp án: B
Câu hỏi: Trong các câu hỏi của phần Name Entity Recognition chúng ta được cung cấp một tập dữliệu nhỏbao gồm hai chuỗi văn bản và các nhãn tương ứng trong đoạn code Python sau: 1 corpus = [ 2 "Tim Cook leads Apple in Cupertino", 3 "Sam Altman is the CEO of OpenAI" 4 ] Hình 10: Quá trình tiền xửlý dữliệu Mục tiêu của bài toán này là xây dựng một mô hình Name Entity Recognition, gồm 4 class:
Các lựa chọn:
(1, 6, 5)
(1, 5, 6)
(1, 6, 6)
(1, 1, 6)
Đáp án: C
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: Cho mô hình Softmax Regression với đầu vào và tham số: x =   1 2 3  , θ =   0.5 −0.3 0.2 0.4 −0.1 0.6   Vector dựđoán (đã tính đượ
Các lựa chọn:
∇θL =   0.155 −0.155 0.310 −0.310 0.465 −0.465  
∇θL =   −0.155 0.155 −0.310 0.310 −0.465 0.465  
∇θL =   0.155 0.845 0.310 1.690 0.465 2.535  
∇θL =   1.0 0.0 2.0 0.0 3.0 0.0  
Đáp án: A
Câu hỏi: Xét cùng mạng MLP và các tham sốkhởi tạo như ở
Các lựa chọn:
  0.09 0.09 0.09  
  0.09 0.09 0.09  
  0.08 0.08 0.08  
  0.11 0.11 0.11  
Đáp án: B
Câu hỏi: Áp dụng thuật toán Non-Maximum Suppression (NMS) cho các predicted bounding boxes trong hình dưới đây. Tọa độmỗi bounding box được biểu diễn theo định dạng [xmin, ymin, xmax, ymax]. • IoU threshold = 0.5 • NMS được áp dụng độc lập cho từng class
Các lựa chọn:
A 0.88, G 0.73, H 0.81, C 0.
A 0.88, B 0.76, G 0.73, H 0.81, C 0.
A 0.88, G 0.73, H 0.81, D 0.82, C 0.
A 0.88, G 0.73, H 0.81, E 0.
Đáp án: B
Câu hỏi: . Với tháng 10 (x = 6.4, y = 15.50), tính ∂L ∂w, ∂L ∂b và cập nhật w′ = w −η ∂L ∂w, b′ = b −η∂L ∂b . Sau đó, dựđoán tháng 11 nếu x11 = 6.6 bằng ˆy = w′x + b′ (làm tròn kết quảđến 2 chữ sốthập phân).
Các lựa chọn:
w′ = 2.06, b′ = 0.46, ˆy11 = 14.06
w′ = 2.27, b′ = 0.49, ˆy11 = 15.47
w′ = 2.32, b′ = 0.52, ˆy11 = 15.92
w′ = 1.97, b′ = 0.40, ˆy11 = 12.48
Đáp án: B
Câu hỏi: Hàm logistic growth trong sinh học liên quan đến hàm sigmoid như thếnào?
Các lựa chọn:
Không liên quan
Hàm sigmoid là dạng tổng quát của logistic growth function
Chúng hoàn toàn giống nhau
Logistic growth là đạo hàm của sigmoid
Đáp án: B
Câu hỏi: 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: Cho ma trận như hình bên dưới, kết quảcủa argmax(axis=1) là gì? 4 4 9 9 8 2 7 9 4 4 9 4 .argmax(axis=1) =
Các lựa chọn:
[0, 1, 0, 1]
[0, 0, 0, 1]
[1, 0, 1, 0]
[0, 2, 2, 1]
Đáp án: B
Câu hỏi: EASY 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: • B là batch size, • T là độdài chuỗi đích, • V là kích thước bộtừvựng. Nếu B = 4, T = 100, và V = 32000, thì kích thước đúng của tensor logits là gì?
Các lựa chọn:
(4, 32000, 100).
(4, 100, 32000).
(100, 4, 32000).
(32000, 4, 100).
Đáp án: B
Câu hỏi: : Thực hiện triển khai mô hình LSTM bằng Pytorch với các tham sốđược mô tảởmodule (2) trong hình (lưu ý batch_first=True, num_layers=1). Output của mô hình LSTM gồm (out, (h_n, c_n)), đâu là shape đúng của out? (a) (batch_size, seq_len, hidden_dims) (b) (num_layers, batch_size, hidden_dims) (c) (batch_size, hidden_dims, seq_len) (d) (batch_size, num_layers, hidden_dims)
Các lựa chọn:
(batch_size, seq_len, hidden_dims)
(num_layers, batch_size, hidden_dims)
(batch_size, hidden_dims, seq_len)
(batch_size, num_layers, hidden_dims)
Đáp án: A
Câu hỏi: Quan sát hình minh hoạkiến trúc mô hình bên dưới: Phát biểu nào sau đây phân biệt chính xác nhất cơ chếxửlý dữliệu giữa hai bài toán Text Classification và POS Tagging?
Các lựa chọn:
Text Classification chỉnhận các token quan trọng (keyword) đểgiảm nhiễu, trong khi POS Tagging bắt buộc phải nhận toàn bộchuỗi token bao gồm cảpadding để đảm bảo tính liên tục.
Text Classification sửdụng vector tổng hợp (như token [CLS] hoặc Pooling) đểđại diện cho cảcâu, còn POS Tagging sửdụng toàn bộchuỗi vector ẩn (hidden states) đểdựđoán nhãn cho từng vịtrí token.
Text Classification trảvềtensor có kích thước (B, L, C) tương ứng với từng từ, trong khi POS Tagging trảvềtensor kích thước (B, C) vì chỉcần phân loại từloại chủđạo của câu.
Text Classification cần attention_mask đểtính toán độchính xác, còn POS Tagging không cần attention_mask vì nhãn padding đã được tựđộng loại bỏbởi hàm loss.
Đáp án: B
Câu hỏi: MEDIUM: 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: A
Câu hỏi: 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: 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. 0.99 0.12 0.32 0.12 0. 0.45 0.30 0.80 0.35 0. Hình 3: Hình ảnh minh họa cho câu AIO2025M09FACE 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
Câu hỏi: EASY 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: Quan sát Hình 3 minh họa chu trình alignment liên tục của một hệthống LLM. Một trong bốn giai đoạn đã bịẩn đi và thay bằng dấu “?”. Huấn luyện mô hình (SFT + RLHF) Triển khai (Deploy) ? RL Fine-tuning với phản hồi mới Hình 3: Chu trình alignment liên tục với một giai đoạn bịẩn. Giai đoạn bịẩn (dấu “?”) trong Hình 3 tương ứng với bước nào?
Các lựa chọn:
Đánh giá mô hình bằng benchmark tựđộng trên tập test cốđịnh.
Thu thập phản hồi từngười dùng thực tế(Collect Feedback).
Huấn luyện lại mô hình từđầu với dữliệu mới.
Tăng kích thước mô hình đểcải thiện hiệu suất.
Đáp án: B
Câu hỏi: khi qua softmax. Khi đặt temperature rất thấp, gần tiến về0, hành vi của mô hình thay đổi như thếnào?
Các lựa chọn:
Mô hình trởnên quyết đoán hơn, thường chọn token có xác suất cao nhất, nên đầu ra ổn định hơn nhưng kém đa dạng hơn.
Phân phối xác suất trởnên phẳng hơn, khiến mô hình dễchọn các token hiếm và sáng tạo hơn.
Mô hình tựđộng loại bỏmọi token có xác suất thấp hơn một ngưỡng cốđịnh trước khi lấy mẫu.
Mô hình chuyển từsinh tuần tựsang sinh song song trên toàn bộchuỗi để tăng tốc suy luận.
Đáp án: A