30+ LLM Interview Questions And Answers

Taasavaldanud Platon

järgijaid: 0

Sissejuhatus

Suured keelemudelid (LLM) on muutumas andmeteaduse, generatiivse AI (GenAI) ja AI jaoks üha väärtuslikumaks tööriistaks. Need keerulised algoritmid suurendavad inimeste võimeid ning edendavad tõhusust ja loovust erinevates sektorites. LLM-i areng on viimastel aastatel kiirenenud, mille tulemuseks on laialdane kasutamine sellistes ülesannetes nagu keeruline andmeanalüüs ja loomuliku keele töötlemine. Tehnoloogiapõhistes tööstusharudes on nende integreerimine konkurentsivõimelise jõudluse jaoks ülioluline.

Hoolimata nende kasvavast levimusest jääb väheks kõikehõlmavaid ressursse, mis valgustavad LLM-ide keerukust. Professionaalideks pürgijad satuvad tundmatule territooriumile, kui rääkida intervjuudest, mis süvenevad LLM-ide funktsioonide ja nende praktiliste rakenduste sügavusse.

Seda lünka tunnistades koostab meie juhend 30 parimat LLM-i intervjuuküsimust, millega kandidaadid tõenäoliselt kokku puutuvad. Selle juhendi eesmärk on anda lugejatele teadmisi intervjuude enesekindlaks lahendamiseks ja saada sügavamat arusaama LLM-ide mõjust ja potentsiaalist tehisintellekti ja andmeteaduse tuleviku kujundamisel.

Algajate taseme LLM-intervjuu küsimused

Q1. Lihtsamalt öeldes, mis on suur keelemudel (LLM)?

A. An tehisintellekti Süsteem, mis on haritud suurel hulgal tekstimaterjalil, et mõista ja luua keelt nagu inimesed, on tuntud kui suur keelemudel (LLM). Need mudelid pakuvad rakendades loogilisi ja kontekstipõhiseid keeleväljundeid masinõpe tehnikad treeningandmete mustrite ja korrelatsioonide tuvastamiseks.

Q2. Mis eristab LLM-e traditsioonilistest vestlusrobotidest?

V. Tavalised vestlusrobotid vastavad tavaliselt eelseadistatud juhistele ja reeglipõhistele raamistikele. Teisest küljest koolitavad arendajad LLM-e tohutul hulgal andmetel, mis aitab neil keelt mõista ja toota loomulikumalt ja olukorra jaoks vastuvõetavamalt. LLM-idel võivad olla keerulisemad ja avatud vestlused, kuna etteantud vastuste loend ei piira neid.

Q3. Kuidas LLM-e tavaliselt koolitatakse? (nt eelkoolitus, peenhäälestus)

V. LLM-id läbivad sageli eelkoolituse ja peenhäälestuse. Mudel puutub eelkoolituse käigus kokku suure tekstiandmete korpusega mitmest allikast. See võimaldab tal laiendada oma teadmistebaasi ja omandada laialdase keeleoskuse. Toimivuse parandamiseks hõlmab peenhäälestus eelnevalt õpitud mudeli ümberõpetamist konkreetse ülesande või domeeni jaoks, näiteks keele tõlkimine või küsimustele vastamine.

Q4. Millised on LLM-ide tüüpilised rakendused? (nt teksti genereerimine, tõlkimine)

V. LLM-idel on palju rakendusi, sealhulgas teksti koostamine (näiteks lugude, artiklite või skriptide loomine), keele tõlkimine, teksti kokkuvõtete tegemine, küsimustele vastamine, emotsioonide analüüs, teabe otsimine ja koodiarendus. Neid saab kasutada ka andmeanalüüsis, klienditeeninduses, loomingulises kirjutamises ja sisuloomes.

K5. Milline on trafode roll LLM-i arhitektuuris?

V. Neuraalvõrgu arhitektuurid, mida nimetatakse trafodeks, on LLM-ide loomisel hädavajalikud. Transformerid on kasulikud järjestikuste andmete (nt teksti) käsitlemiseks ning samuti on need head kontekstuaalsete ja pikamaasuhete jäädvustamisel. Selle asemel, et töödelda sisestusjada sõna-sõnalt, võimaldab see disain LLM-idel mõista ja luua ühtset ja kontekstuaalselt sobivat keelt. Transformaatorid hõlbustavad teksti sees olevate keeruliste seoste ja sõltuvuste modelleerimist LLM-ide poolt, mille tulemuseks on keeleloome, mis sarnaneb rohkem inimkõnega.

Liitu meie Generatiivne AI Pinnacle programm valdama suuri keelemudeleid, NLP uusimaid trende, peenhäälestust, koolitust ja vastutustundlikku tehisintellekti.

Kesktaseme LLM-i intervjuuküsimused

K6. Selgitage LLM-i koolitusandmete kallutatuse mõistet ja selle võimalikke tagajärgi.

V. Suurte keelemudelite koolitamiseks kasutatakse tohutul hulgal tekstiandmeid, mis on kogutud paljudest allikatest, nagu raamatud, veebisaidid ja andmebaasid. Kahjuks peegeldavad need koolitusandmed tavaliselt andmeallikate tasakaalustamatust ja eelarvamusi, peegeldades sotsiaalseid eelarvamusi. Kui koolituskomplekt sisaldab mõnda neist asjadest, võib LLM tuvastada ja levitada eelarvamuslikke hoiakuid, alaesindatud demograafiat või teemavaldkondi. See võib tekitada eelarvamusi, eelarvamusi või vale muljeid, millel võivad olla kahjulikud tagajärjed, eriti tundlikes valdkondades, nagu otsustusprotsessid, tervishoid või haridus.

K7. Kuidas saab kiiret inseneritööd kasutada LLM-i väljundite parandamiseks?

A. Kiire inseneritöö hõlmab süsteemile saadetavate sisendviipade või juhiste hoolikat koostamist, et juhtida LLM-i väljundeid soovitud suunas. Arendajad võivad suunata LLM-i vastused olema asjakohasemad, loogilisemad ja teatud eesmärkide või kriteeriumidega kooskõlas, luues täpse konteksti, piirangute ja näidetega viipasid. Faktilist täpsust saab parandada, eelarvamusi vähendada ja LLM-väljundite üldist kvaliteeti saab tõsta, kasutades kiireid tehnilisi strateegiaid, nagu mõne kaadri näidiste esitamine, piirangute või soovituste lisamine ja viipade järkjärguline täiustamine.

Q8. Kirjeldage mõningaid LLM-ide toimivuse hindamise tehnikaid. (nt segadus, BLEU skoor)

A. LLM-ide tõhususe hindamine on oluline esimene samm nende tugevate ja nõrkade külgede mõistmisel. Populaarne statistika keelemudeli ennustuste täpsuse hindamiseks on ebaselgus. See mõõdab, kui hästi suudab mudel ette näha rea järgmise sõna; madalamad segaduse skoorid näitavad suuremat jõudlust. Seoses töökohtadega, nagu keeletõlge, kasutatakse masinaga loodud sisu kvaliteedi hindamiseks sageli BLEU (kakskeelse hindamise alauuringu) skoori. See hindab sõnavalikut, sõnade järjekorda ja sujuvust, vastandades toodetud teksti inimeste viidete tõlgetele. Inimhindajad hindavad tulemusi ühtsuse, asjakohasuse ja faktilise täpsuse osas ühena muudest hindamisstrateegiatest.

K9. Arutage LLM-ide piiranguid, nagu faktide täpsus ja arutlusvõime.

V. Kuigi LLM-id on osutunud keele genereerimisel üsna tõhusaks, ei ole neil ka puudusi. Kuna neil puudub põhjalik arusaam aluseks olevatest mõistetest või faktidest, on üheks peamiseks piiranguks nende kalduvus esitada faktiliselt vale või vastuolulist teavet. Keerulised mõtlemistegevused, mis hõlmavad loogilist järeldust, põhjuslikku tõlgendamist või mitmeastmelist probleemide lahendamist, võivad samuti olla LLM-ide jaoks keerulised. Lisaks, kui arendajad manipuleerivad või lisavad oma koolitusandmetesse eelarvamusi, võivad LLM-id kuvada eelarvamusi või anda soovimatuid tulemusi. Arendajatel, kes asjakohaste andmete põhjal LLM-e ei täpsusta, võib tekkida probleeme töödega, mis nõuavad spetsiifilisi teadmisi või domeenikogemust.

K10. Millised on LLM-ide kasutamise eetilised kaalutlused?

A. LLM-ide eetilised probleemid:

Privaatsus ja andmekaitse: LLM-ide koolitus suurte andmemahtude, sealhulgas tundliku teabe alal, tekitab privaatsus- ja andmekaitseprobleeme.
Eelarvamus ja diskrimineerimine: Kallutatud koolitusandmed või juhised võivad diskrimineerimist ja eelarvamusi võimendada.
Intellektuaalne omand: LLM-ide võime luua sisu tõstatab küsimusi intellektuaalomandi õiguste ja omistamise kohta, eriti kui see sarnaneb olemasolevate teostega.
Väärkasutus ja pahatahtlikud rakendused: Andmete valmistamine või kahju tekitamine LLM-idega on võimalik väärkasutuse ja pahatahtlike rakenduste probleem.
Keskkonnamõju: LLM-i toimimiseks ja koolituseks vajalikud märkimisväärsed arvutusressursid tõstatavad keskkonnamõjuga seotud probleeme.

Nende eetiliste riskidega tegelemiseks on vaja kehtestada poliitikad, eetilised raamistikud ja vastutustundlikud protseduurid LLM-i loomiseks ja rakendamiseks.

K11. Kuidas LLM-id tegelevad domeeniväliste või mõttetute viipadega?

A. Suured keelemudelid (LLM-id) võivad omandada üldise teadmistebaasi ja igakülgse keele mõistmise, kuna neid koolitatakse ulatusliku tekstiandmete kogumi põhjal. Siiski võib LLM-idel olla raske asjakohaselt või loogiliselt vastata, kui neile antakse viipasid või küsimusi, mis on absurdsed või väljaspool nende koolitusvaldkonda. LLM-id võiksid sellistes olukordades välja töötada veenvad vastused, kasutades oma teadmisi konteksti ja keelemustrite kohta. Sellegipoolest ei saanud need vastused omada asjakohast sisu ega olla faktiliselt valed. LLM-id võivad vastata ka mitmetähenduslikult või üldiselt, mis viitab kahtlustele või teadmatusele.

Q12. Selgitage vähehaaval õppimise kontseptsiooni ja selle rakendusi LLM-ide peenhäälestamisel.

V. Vähem õppimine on LLM-ide peenhäälestusstrateegia, kus mudelile antakse piiratud arv märgistatud eksemplare (tavaliselt 1 kuni 5), et kohandada seda konkreetse ülesande või domeeniga. Vähese võttega õppimine võimaldab LLM-idel kiiresti õppida ja mõnel juhul üldistada, erinevalt tüüpilisest juhendatud õppest, mis nõuab tohutul hulgal märgistatud andmeid. See meetod sobib hästi töökohtade või piirkondade jaoks, kus suurte märgistatud andmekogumite hankimine on keeruline või kulukas. Lühiajalist õpet saab kasutada LLM-ide optimeerimiseks erinevate ülesannete jaoks erivaldkondades, nagu õigus, rahandus või tervishoid, sealhulgas teksti kategoriseerimine, küsimustele vastamine ja teksti tootmine.

Q13. Millised on väljakutsed, mis on seotud LLM-ide laiaulatusliku kasutuselevõtuga reaalsetes rakendustes?

V. Paljud takistused on seotud suurte keelemudelite (LLM) ulatusliku kasutuselevõtuga reaalsetes rakendustes. LLM-ide käitamiseks vajalikud arvutusressursid, mis võivad olla kulukad ja energiamahukad, eriti suuremahuliste installatsioonide puhul, on oluliseks takistuseks. Samuti on oluline tagada järelduste tegemiseks või koolituseks kasutatud tundlike andmete konfidentsiaalsus ja privaatsus. Mudeli täpse ja hea toimivuse hoidmine võib olla keeruline, kui aja jooksul ilmuvad uued andmed ja keelemustrid. Teine oluline tegur, mida tuleb arvesse võtta, on eelarvamuste käsitlemine ja ebaõige või kahjuliku teabe esitamise võimaluse vähendamine. Lisaks võib olla keeruline integreerida LLM-e praegustesse töövoogudesse ja süsteemidesse, pakkuda sobivaid liideseid inimese ja mudeli suhtluseks ning tagada kõigi kehtivate seaduste ja eetikastandardite järgimine.

Q14. Arutlege LLM-ide rolli üle tehisintellekti (AGI) laiemas valdkonnas.

A. Tehisintellekti (AGI) arendamist, mille eesmärk on luua süsteeme, millel on inimsarnane üldine intelligentsus, mis on võimeline mõtlema, õppima ja probleeme lahendama mitmes valdkonnas ja tegevuses, peetakse suureks sammuks suure keele loomisel. mudelid (LLM). LLM-id on märkimisväärselt tõestanud üldise intelligentsuse olulist komponenti, võimet mõista ja toota inimestega sarnast keelt. Need võivad aidata kaasa suuremate AGI-süsteemide keele loomisele ja mõistmisele, toimides ehitusdetailide või komponentidena.

Kuna aga LLM-idel puuduvad olulised oskused, nagu üldine arutluskäik, abstraktsioon ja ristmodaalne õppimise ülekanne, ei kvalifitseeru nad üksi AGI-ks. Täielikumad AGI-süsteemid võivad tuleneda LLM-ide integreerimisest teiste tehisintellekti komponentidega, sealhulgas arvutinägemise, robootika ja arutlussüsteemidega. Kuid isegi LLM-ide lubaduse korral on AGI arendamine endiselt keeruline ja need on vaid üks osa puslest.

K15. Kuidas saab LLM-i otsuste seletatavust ja tõlgendatavust parandada?

A. Suure keelemudeli (LLM) valikute tõlgendatavuse ja seletatavuse parandamine on edasise uurimise ja edendamise jaoks ülioluline. Üks strateegia on lisada LLM-i disaini tõlgendatavad osad või moodulid, sealhulgas moodulid arutluskäigu genereerimiseks või tähelepanumehhanismide jaoks, mis võivad mudeli otsustusprotsessi valgustada. Et teada saada, kuidas mudelis erinevaid suhteid ja ideid salvestatakse, võivad teadlased kasutada LLM-i sisemiste esituste ja aktiveerimiste uurimiseks või analüüsimiseks meetodeid.

Tõlgendatavuse parandamiseks saavad teadlased kasutada ka selliseid strateegiaid nagu kontrafaktuaalsed selgitused, mis hõlmavad mudeli väljundite muutmist, et määrata kindlaks muutujad, mis mõjutasid mudeli valikuid. Seletavust saab suurendada ka inimese ahelas tehnikate kaasamisega, mille puhul reaalse maailma spetsialistid pakuvad kommentaare ja mõistavad mudeli tehtud otsuseid. Lõppkokkuvõttes võib LLM-i otsuste läbipaistvuse ja mõistmise parandamiseks vaja minna arhitektuursete paranduste, tõlgendusstrateegiate ja inimese ja masina koostöö kombineerimist.

Peale põhitõdesid

K16. Võrrelge ja vastandage LLM-arhitektuure, nagu GPT-3 ja LaMDA.

A. LaMDA ja GPT-3 on tuntud näited suure keelemudeli (LLM) arhitektuuridest, mille on loonud mitmed rühmad. GPT-3 ehk Generative Pre-trained Transformer 3 töötas välja OpenAI ja see on tuntud oma tohutu suuruse (175 miljardit parameetrit) poolest. GPT-3 koolitasid arendajad suurel hulgal Interneti-andmetest, kasutades selle aluseks trafo arhitektuuri. Ülesannetes, mis hõlmavad loomuliku keele töötlemist, nagu teksti loomine, küsimustele vastamine ja keele tõlkimine, on GPT-3 osutunud erakordseks võimeks. Teine tohutu keelemudel, mis on otseselt loodud avatud arutelu jaoks, on Google'i LaMDA (arutelurakenduste keelemudel). Kuigi LaMDA on väiksem kui GPT-3, on selle loojad koolitanud seda dialoogiandmetega ja lisanud strateegiaid sidususe suurendamiseks ja konteksti säilitamiseks pikemate kõnede ajal.

K17. Selgitage enesetähelepanu mõistet ja selle rolli LLM-i jõudluses.

V. Enesetähelepanu on trafoarhitektuuri põhiidee ja seda kasutatakse sageli suurtes keelemudelites (LLM). Enesetähelepanu protsessides iga asukoha jaoks esitusi konstrueerides õpib mudel andma sisendjärjestuse erinevatele osadele erinevaid kaalusid. See võimaldab mudelil tabada kontekstuaalset teavet ja kaugsuhteid tõhusamalt kui standardsed järjestikused mudelid. Tänu enesetähelepanuvõimele saab mudel keskenduda sisendjärjestuse asjakohastele segmentidele, sõltumata nende paigutusest. See on eriti oluline keeletegevuste puhul, kus sõnade järjekord ja kontekst on kriitilise tähtsusega. sisu tootmise, masintõlke ja keele mõistmise ülesandeid täidavad LLM-id tõhusamalt, kui kaasatakse enesetähelepanu kihid. See võimaldab LLM-idel hõlpsamini mõista ja luua sidusat, kontekstuaalselt sobivat sisu.

Samuti loe: Tähelepanumehhanism süvaõppes

Q18. Arutage käimasolevaid uuringuid LLM-i koolitusandmete ja -algoritmide eelarvamuste leevendamise kohta.

V. Teadlased ja arendajad on hakanud suurt huvi tundma suurte keelemudelite (LLM) ja eelarvamuste vastu. Nad töötavad pidevalt selle nimel, et vähendada LLM-ide algoritmide ja koolitusandmete kallutatust. Andmete osas uurivad nad selliseid meetodeid nagu andmete tasakaalustamine, mis hõlmab alaesindatud rühmade või seisukohtade sihikindlat kaasamist koolitusandmetesse, ja andmete kallutamist, mis nõuab eelarvamuste vähendamiseks olemasolevate andmekogumite filtreerimist või täiendamist.

Teadlased uurivad ka võistlevaid koolitusmeetodeid ja loovad võltsandmeid, et vähendada eelarvamusi. Algoritmitöö jätkamine hõlmab reguleerimisstrateegiate, järeltöötluse lähenemisviiside ja nihketeadlike struktuuride loomist, et vähendada LLM-väljundite eelarvamusi. Teadlased uurivad ka tõlgendatavuse tehnikaid ja meetodeid eelarvamuste jälgimiseks ja hindamiseks, et paremini mõista ja avastada eelarvamusi LLM-i otsustes.

K19. Kuidas saab LLM-e kasutada inimlikumate vestluste loomiseks?

V. On mitmeid viise, kuidas suuri keelemudeleid (LLM-e) saab kasutada inimlikumate vestluste loomiseks. Dialoogiandmete LLM-ide peenhäälestus on üks viis, kuidas aidata neil mõista kontekstivahetust, vestlusmustreid ja sidusate vastuste loomist. Sellised strateegiad nagu isiku modelleerimine, mille käigus LLM õpib jäljendama teatud isiksuseomadusi või suhtlusmustreid, võivad arutelude loomulikkust veelgi parandada.

Teadlased uurivad ka viise, kuidas suurendada LLM-i suutlikkust säilitada pikaajaline kontekst ja sidusus pikkade arutelude vahel ning ankurdada arutelusid multimodaalsetesse sisenditesse või välistesse teabeallikatesse (nagu pildid ja videod). Vestlused võivad tunduda loomulikumad ja huvitavamad, kui LLM-id on integreeritud muude tehisintellekti funktsioonidega, nagu kõne tootmine ja tuvastamine.

Q20. Uurige LLM-ide võimalikke tulevasi rakendusi erinevates tööstusharudes.

V. Loomuliku keele töötlemise oskustega suured keelemudelid (LLM-id) võivad muuta mitmeid sektoreid. LLM-e kasutatakse meditsiinivaldkonnas patsientide suhtlemiseks, meditsiiniliseks transkribeerimiseks ja isegi diagnoosimisel ja ravi planeerimisel. LLM-id saavad aidata dokumentide kokkuvõtete, juriidiliste uuringute ja lepingute analüüsimisel õigusvaldkonnas. Neid saab kasutada hariduses sisuloomeks, keele omandamiseks ja individuaalseks juhendamiseks. LLM-ide võime toota kaasahaaravaid lugusid, stsenaariume ja turundussisu võib olla kasulik loomesektoritele, sealhulgas ajakirjandusele, meelelahutusele ja reklaamile. Lisaks võivad LLM-id aidata klienditeeninduses, pakkudes vestlusroboteid ja nutikaid virtuaalseid assistente.

Lisaks on LLM-idel rakendusi teadusuuringutes, mis võimaldavad kirjanduse ülevaadet, hüpoteeside genereerimist ja isegi koodi genereerimist arvutuslike katsete jaoks. Tehnoloogia arenedes integreeruvad LLM-id eeldatavasti üha enam erinevatesse tööstusharudesse, suurendades inimeste võimeid ja edendades innovatsiooni.

LLM in Action (stsenaariumipõhised intervjuuküsimused)

Q21. Teie ülesandeks on LLM-i viimistlemine loomingulise sisu kirjutamiseks. Kuidas te sellele läheneksite?

V. Kasutaksin mitmeastmelist strateegiat, et optimeerida suure keelemudeli (LLM) loovmaterjali tootmiseks. Esiteks teeksin suuri jõupingutusi, et koostada andmestik suurepärastest loomingulise kirjutamise näidetest erinevatest žanritest, sealhulgas luulest, ilukirjandusest ja stsenaariumidest. Kavandatud stiil, toon ja leidlikkuse aste peaksid kõik selles andmestikus kajastuma. Järgmisena lahendaksin kõik vormindusprobleemid või andmete ebakõlad nende eeltöötlemise teel. Järgmisena täpsustaksin eelkoolitatud LLM-i, kasutades seda loomingulise kirjutamise andmekogumit, katsetades erinevaid hüperparameetreid ja koolitusviise, et mudeli jõudlust maksimeerida.

Loominguliste ülesannete puhul võivad hästi toimida sellised meetodid nagu mõne võttega õppimine, mille puhul mudelile antakse väike arv näidisviipasid ja väljundeid. Lisaks lisaksin inimeste tagasisideahelad, mis võimaldavad protsessi iteratiivselt peenhäälestada, lastes hindajatel esitada mudeli loodud materjali kohta hinnanguid ja kommentaare.

Q22. LLM, mille kallal töötate, hakkab genereerima solvavaid või faktiliselt valesid väljundeid. Kuidas te probleemi diagnoosiksite ja lahendaksite?

V. Kui LLM hakkab tootma taunitavaid või faktiliselt valesid väljundeid, on probleemi viivitamatu diagnoosimine ja lahendamine hädavajalik. Esiteks uuriksin taunitavate või ebaõigete väljundite juhtumeid, et otsida suundumusi või korduvaid elemente. Sisendviipade, domeeni või teemavaldkonna, konkreetsete koolitusandmete ja mudeli arhitektuuriliste kõrvalekallete uurimine on mõned näited selle saavutamiseks. Seejärel vaataksin koolitusandmed ja eeltöötlusprotseduurid üle, et leida võimalikud eelarvamuste või faktiliste lahknevuste allikad, mis oleksid võinud andmete kogumise või ettevalmistamise etapis tekkida.

Uuriksin ka mudeli arhitektuuri, hüperparameetreid ja peenhäälestusprotseduuri, et näha, kas muudatused võivad probleemi vähendada. Võiksime uurida selliseid meetodeid nagu võistlev väljaõpe, kallutamine ja andmete täiendamine. Kui probleem jätkub, pean võib-olla uuesti alustama ja mudeli ümber õpetama, kasutades paremini valitud ja tasakaalustatud andmekogumit. Ajutised lahendused võivad hõlmata inimlikku järelevalvet, sisu kontrollimist või eetilisi piiranguid järelduste tegemisel.

Q23. Klient soovib klienditeeninduseks kasutada LLM-i. Millised on selle rakenduse jaoks olulised kaalutlused?

Vastus: klienditeeninduse suhtluseks suure keelemudeli (LLM) juurutamisel peavad ettevõtted arvestama mitme peamise kaalutlusega.

Andmete privaatsuse ja turvalisuse tagamine: Ettevõtted peavad käsitlema klientide andmeid ja vestlusi turvaliselt ning järgides asjakohaseid privaatsusnorme.
Säilitage faktide täpsus ja järjepidevus: Ettevõtted peavad LLM-i viimistlema asjakohaste klienditeeninduse andmete ja teadmiste baasil, et tagada täpsed ja järjepidevad vastused.
Kohandatud toon ja isikupära: Ettevõtted peaksid kohandama LLM-i vastuseid vastavalt brändi soovitud toonile ja isikupärale, säilitades järjepideva ja sobiva suhtlusstiili.
Kontekst ja isikupärastamine: LLM peaks suutma kogu vestluse konteksti mõista ja seda säilitada, kohandades vastuseid kliendi ajaloo ja eelistuste põhjal.
Vigade käsitlemise ja varumehhanismid: Olukordades, kus LLM on ebakindel või ei suuda rahuldavalt reageerida, peaksid olema paigas tugevad vigade käsitlemise ja varustrateegiad.
Inimjärelevalve ja eskalatsioon: Inimese ahelas lähenemine võib olla vajalik keerukate või tundlike päringute puhul, millel on selged eskalatsiooniteed inimagentideni.
Integreerimine olemasolevate süsteemidega: LLM peab sujuvalt integreeruma kliendi kliendisuhete halduse (CRM) süsteemide, teadmistebaaside ja muude asjakohaste platvormidega.
Pidev jälgimine ja täiustamine: LLM-i toimivuse pidev jälgimine, hindamine ja täpsustamine klientide tagasiside ja muutuvate nõuete põhjal on hädavajalikud.

Q24. Kuidas seletaksite LLMide kontseptsiooni ja nende võimalusi mittetehnilisele publikule?

V. Selgete analoogiate ja näidete kasutamine on vajalik suurte keelemudelite (LLM) mõiste selgitamiseks mittetehnilisele publikule. Alustuseks võrdleksin LLM-e keeleõppijatega üldiselt. Arendajad kasutavad mitmest allikast, sealhulgas raamatutest, veebisaitidelt ja andmebaasidest pärit suuremahulisi tekstiandmekogumeid, et koolitada LLM-e, kuna inimesed omandavad keele mõistmise ja tootmisoskused suure hulga teksti ja häälega kokkupuute kaudu.

LLM-id õpivad selle kokkupuute kaudu keelelisi mustreid ja korrelatsioone, et mõista ja luua inimlikku kirjutamist. Tooksin näiteid töökohtadest, mida LLM-id võivad täita, näiteks päringutele vastamine, pika paberitöö tihendamine, erinevatesse keeltesse tõlkimine ning kujutlusvõimega artiklite ja lugude koostamine.

Lisaks võin esitada mõned näited LLM-i loodud kirjutamisest ja võrrelda seda inimeste kirjutatud materjaliga, et näidata oma andeid. Tahaksin juhtida tähelepanu LLM-i väljundite sidususele, sujuvusele ja kontekstuaalsele olulisusele. On ülioluline rõhutada, et kuigi LLM-id suudavad toota märkimisväärseid keeleväljundeid, piirdub nende mõistmine sellega, mida neile õpetati. Nad ei mõista päriselt selle aluseks olevat tähendust ega konteksti nagu inimesed.

Kogu selgituses kasutaksin analoogiaid ja võrdlusi igapäevaste kogemustega ning väldiksin tehnilist žargooni, et muuta kontseptsioon mittetehnilisele publikule kättesaadavamaks ja seostatavamaks.

Q25. Kujutage ette tulevikustsenaariumi, kus LLM-id on igapäevaellu laialdaselt integreeritud. Millised eetilised probleemid võivad tekkida?

V. Tulevikustsenaariumi korral, kus suured keelemudelid (LLM-id) on igapäevaellu laialdaselt integreeritud, võivad tekkida mitmed eetilised probleemid.

Tagada privaatsus ja andmekaitse: Ettevõtted peavad käsitlema suurt hulka andmeid, mille osas LLM-e koolitatakse, sealhulgas isiklikku või tundlikku teavet, konfidentsiaalselt ja vastutustundlikult.
Käsitlege erapoolikust ja diskrimineerimist: Arendajad peavad tagama, et LLM-e ei koolitata kallutatud või mitteesinduslike andmete põhjal, et vältida nende väljundites kahjulike eelarvamuste, stereotüüpide või diskrimineerimise põlistamist, mis võib mõjutada otsustusprotsesse või tugevdada ühiskondlikku ebavõrdsust.
Austage intellektuaalomandit ja omistamist: Arendajad peaksid arvestama, et LLM-id võivad luua teksti, mis meenutab või kopeerib olemasolevaid teoseid, tekitades muret intellektuaalomandi õiguste, plagiaadi ja õige omistamise pärast.
Vältige valeinformatsiooni ja manipuleerimist: Ettevõtted peavad hoiduma LLM-ide potentsiaali eest luua veenvat ja sidusat teksti, mida saaks kasutada väärinfo levitamiseks, propagandaks või avaliku arvamuse manipuleerimiseks.
Läbipaistvus ja vastutus: Kuna LLM-id integreeruvad kriitilistesse otsustusprotsessidesse, oleks ülioluline tagada nende väljundite ja otsuste läbipaistvus ja vastutus.
Inimese ümberpaigutamine ja töökaotus: LLM-ide laialdane kasutuselevõtt võib viia töökohtade ümberpaigutamiseni, eriti tööstusharudes, mis sõltuvad kirjutamisest, sisu loomisest või keelega seotud ülesannetest.
Liigne sõltuvus ja inimoskuste kaotamine: LLM-idele liigne tuginemine võib viia inimkeele, kriitilise mõtlemise ja loominguliste oskuste devalveerumiseni või kadumiseni.
Keskkonnamõju: Suurte keelemudelite koolitamiseks ja käitamiseks vajalikud arvutusressursid võivad avaldada märkimisväärset keskkonnamõju, tekitades muret jätkusuutlikkuse ja süsiniku jalajälje pärast.
Eetilised ja õiguslikud raamistikud: Võimalike riskide maandamiseks ja vastutustundliku kasutuselevõtu tagamiseks on oluline töötada välja tugevad eetilised ja õiguslikud raamistikud, mis reguleeriksid LLM-ide arendamist, juurutamist ja kasutamist erinevates valdkondades.

Kurvist ettepoole jäämine

Q26. Arutage mõningaid esilekerkivaid suundumusi LLM-i uurimis- ja arendustegevuses.

V. Tõhusamate ja skaleeritavate struktuuride uurimine on üks uus suund suure keelemudeli (LLM) uurimistöös. Teadlased uurivad tihendatud ja hõredaid mudeleid, et saavutada võrreldav jõudlus väiksema arvutusressurssidega tihedate mudelitega. Teine suundumus on mitmekeelsete ja multimodaalsete LLM-ide loomine, mis suudavad analüüsida ja toota teksti mitmes keeles ning kombineerida erinevatest viisidest pärinevaid andmeid, sealhulgas heli ja fotosid. Lisaks on kasvav huvi strateegiate uurimise vastu, mis suurendavad LLM-ide arutlusvõimet, tavamõistust ja faktide järjepidevust. See läheneb mudeli väljundite paremaks suunamiseks ja haldamiseks õhutamise ja koolituse kaudu.

Q27. Millised on LLM-i laialdase kasutuselevõtu potentsiaalsed ühiskondlikud tagajärjed?

V. Laialdaselt võidakse kasutada suuri keelemudeleid (LLM), mis võivad ühiskonda põhjalikult mõjutada. Positiivselt saavad LLM-id parandada juurdepääsetavust, loovust ja tootlikkust paljudes valdkondades, sealhulgas sisutootmises, tervishoius ja hariduses. Keeletõlke ja juurdepääsetavuse võimaluste kaudu võivad nad hõlbustada kaasavamat suhtlust, aidata koostada meditsiinilist diagnoosi ja raviplaane ning pakkuda individuaalset juhendamist. Sellegipoolest võivad mõned ettevõtted ja kutsealad, mis sõltuvad peamiselt keelega seotud funktsioonidest, olla negatiivselt mõjutatud. Lisaks võib LLM-i loodud materjali kaudu valeteabe levitamine ja eelarvamuste säilitamine süvendada ühiskondlikke lõhesid ja õõnestada usaldust teabeallikate vastu. Andmeõiguste ja privaatsusega seotud probleeme tõstatavad ka eetilised ja eraelu puutumatuse tagajärjed, mis tulenevad LLM-ide koolitamisest tohutul hulgal andmemahtudel, sealhulgas isikuandmetel.

Q28. Kuidas saame tagada LLM-ide vastutustundliku arendamise ja kasutuselevõtu?

V. Suured keelemudelid (LLM) nõuavad mitmekülgset strateegiat, mis ühendab teadlasi, arendajaid, poliitikuid ja üldsust, et tagada vastutustundlik arendus ja rakendamine. Väga oluline on kehtestada tugevad eetilised raamistikud ja normid, mis käsitlevad privaatsust, eelarvamusi, avatust ja vastutust. Need raamistikud tuleks välja töötada avaliku vestluse ja interdistsiplinaarse koostöö kaudu. Lisaks peame rakendama vastutustundlikke andmepraktikaid, nagu range andmete haldamine, kallutatavad strateegiad ja privaatsuse kaitsmise meetodid.

Lisaks on ülioluline omada süsteeme inimeste järelevalveks ja sekkumiseks ning pidevaks jälgimiseks ja LLM-i tulemuste hindamiseks. Usalduse ja vastutuse suurendamine on saavutatav, soodustades LLM-mudelite ja otsustusprotseduuride tõlgendatavust ja läbipaistvust. Lisaks võib eetiliste tehisintellektiuuringute rahastamine aidata selliseid ohte vähendada, töötades välja meetodid ohutuks uurimiseks ja väärtuste ühtlustamiseks. Üldsuse teadlikkuse tõstmise ja haridusalased algatused võivad võimaldada inimestel LLM-i loodud teavet kriitiliselt kaasata ja eetiliselt hinnata.

Q29. Milliseid ressursse kasutaksite, et püsida kursis elukestva töövõimetuse viimaste edusammudega?

V. Kasutaksin akadeemilisi ja kommertsressursse, et olla kursis suurte keelemudelite (LLM) viimaste arengutega. Hariduse osas hoiaksin end järjekindlalt kursis tehisintellekti (AI) ja tehisintellekti alaste väljapaistvate väljaannete ja konverentsidega. loomuliku keele töötlemine (NLP), sealhulgas NeurIPS, ICLR, ACL ja Journal of Artificial Intelligence Research. Nendes valdkondades avaldatakse sageli kaasaegseid teadusartikleid ja järeldusi LLMide ja nende rakenduste kohta. Lisaks hoiaksin silma peal trükiettepanekute hoidlatel, mis pakuvad enne avaldamist varajast juurdepääsu akadeemilistele artiklitele, näiteks arXiv.org. Seoses tööstusega hoiaksin end kursis parimate teadusasutuste ja tehnoloogiaettevõtete, nagu OpenAI, Google AI, DeepMind ja Meta AI, teadete, ajakirjade ja ajaveebidega.

Paljud organisatsioonid levitavad oma uusimaid uurimistulemusi, mudeliväljaandeid ja tehnilisi teadmisi ajaveebide ja veebitööriistade kaudu. Lisaks osaleksin asjakohastel konverentsidel, veebiseminaridel ja veebifoorumitel, kus elukestva õppe valdkonna praktikud ja teadlased räägivad viimastest edusammudest ja vahetavad kogemusi. Lõpuks võib silmapaistvate teadlaste ja spetsialistidega kursis olemine sotsiaalmeedia saitidel, nagu Twitter, pakkuda sisukaid vestlusi ja teavet LLM-ide uute arengute ja suundumuste kohta.

V. Ma tahan rohkem teada saada suurte keelemudelite (LLM) kasutamise kohta narratiivis ja loomingulises kirjutamises, sest mulle meeldib lugeda ja kirjutada. Mõte, et LLM-id võivad luua huvitavaid lugusid, tegelasi ja maailmu, intrigeerib mind. Minu eesmärk on luua interaktiivne jutuvestmisabiline, mida juhiks erinevatele kirjandusteostele optimeeritud LLM.

Kasutajad saavad soovitada süžeeliine, seadeid või tegelaste kirjeldusi ning assistent loob loogilisi ja kaasahaaravaid vestlusi, narratiivilõike ja süžeearendusi. Sõltuvalt kasutaja valikutest või näidissisenditest võib assistent žanri, tooni ja kirjutamisstiili dünaamiliselt muuta.

Kavatsen uurida selliseid meetodeid nagu vähehaaval õppimine, kus LLM-ile antakse oma väljundite suunamiseks kvaliteetseid kirjanduslikke näidiseid ja kaasatakse inimeste tagasiside silmuseid iteratiivseks täiustamiseks, et tagada loodud materjali kaliiber ja leidlikkus. Lisaks otsin viise, kuidas hoida pikad jutud sidusa ja järjepidevana ning parandada LLM-i kontekstuaalse teabe mõistmist ja integreerimist ning terve mõistusega mõtlemist.

Lisaks sellele, et selline ettevõtmine on autorite ja jutuvestjate loominguline tööriist, võib see paljastada LLM-ide tugevaid ja nõrku külgi loomingulises kirjutamises. See võib luua uusi võimalusi inimese ja tehisintellekti koostööks loomeprotsessis ning testida keelemudelite võimet toota kaasahaaravaid ja leidlikke lugusid.

LLM-i intervjuuküsimuste kodeerimine

Q31. Kirjutage Pythonis (või mis tahes muus teile sobivas keeles) funktsioon, mis kontrollib, kas antud lause on palindroom (loetakse sama tagasi kui edasi).

Vastus:

def is_palindrome(sentence):
# Remove spaces and punctuation from the sentence
cleaned_sentence = ''.join(char.lower() for char in sentence if char.isalnum())

# Check if the cleaned sentence is equal to its reverse
return cleaned_sentence == cleaned_sentence[::-1]

# Test the function
sentence = "A man, a plan, a canal, Panama!"
print(is_palindrome(sentence)) # Output: True

Q32. Selgitage räsitabeli kontseptsiooni ja seda, kuidas see saaks tõhusalt salvestada ja hankida LLM-i töödeldud teavet.

Vastus: Räsitabel on andmestruktuur, mis salvestab võtme-väärtuse paare, kus võti on kordumatu. See kasutab räsifunktsiooni, et arvutada indeks ämbrite või pesade massiivi, millest saab soovitud väärtuse leida. See võimaldab teatud tingimustel sisestamise, kustutamise ja otsimise konstantse aja keskmist keerukust.

Kuidas see töötab

Räsifunktsioon: teisendab võtmed räsitabelis olevaks indeksiks.
Kopad: salvestuskohad, kus räsitabel salvestab võtme-väärtuse paare.
Kokkupõrke käsitlemine: kui kahel võtmel on sama indeks, käsitlevad kokkupõrkeid sellised mehhanismid nagu aheldamine või avatud adresseerimine.

Tõhusus teabe salvestamisel ja hankimisel

Teabe töötlemisel suure keelemudeliga (LLM), nagu minu oma, võib räsitabel olla andmete salvestamiseks ja toomiseks väga tõhus mitmel põhjusel.

Kiired otsingud: räsitabelid pakuvad otsingute jaoks konstantse aja keskmist keerukust, mis tähendab, et teabe hankimine on kiire.
Paindlikkus: räsitabelid võivad salvestada võtme-väärtuste paare, muutes need mitmekülgseks erinevat tüüpi teabe salvestamiseks.
Mälu efektiivsus: räsitabelid saavad mälu tõhusalt kasutada, salvestades ainult kordumatuid võtmeid. Väärtustele pääseb juurde nende võtmete abil ilma kogu andmestruktuuri itereerimata.
Suurte andmete käsitlemine: Asjakohase räsifunktsiooni ja kokkupõrke käsitlemise mehhanismiga saavad räsitabelid tõhusalt käsitleda suurt hulka andmeid ilma jõudluse olulise halvenemiseta.

Q33. Kavandage LLM-i jaoks lihtne kiire inseneristrateegia, et võtta veebidokumentidest kokku faktilised teemad. Selgitage oma arutluskäiku.

A. Esialgne viipe struktuur:

Tehke kokkuvõte järgmisest veebidokumendist [Teema/URL] kohta:

Viip algab selgete juhistega kokkuvõtte tegemiseks.

. [Topic/URL] kohatäide võimaldab teil sisestada selle veebidokumendi konkreetse teema või URL-i, millest soovite kokkuvõtet teha.

Täpsustavad juhised:

Can you provide a concise summary of the main points in the document?

Kui esialgne kokkuvõte on ebaselge või liiga pikk, saate selle viipa abil küsida kokkuvõtlikuma versiooni.

Konkreetse pikkuse taotlus:

Provide a summary of the document in [X] sentences.

See viip võimaldab teil määrata kokkuvõtte soovitud pikkuse lausetes, mis aitab kontrollida väljundi pikkust.

Teema esiletõstmine:

Focus on the critical points related to [Key Term/Concept].

Kui dokument hõlmab mitut teemat, võib võtmetermini või kontseptsiooni täpsustamine aidata LLM-il keskenduda kokkuvõttes sellele konkreetsele teemale.

Kvaliteedikontroll:

Is the summary factually accurate and free from errors?

Seda viipa saab kasutada selleks, et paluda LLM-il kontrollida kokkuvõtte õigsust. See julgustab mudelit oma väljundit faktilise järjepidevuse osas üle kontrollima.

Põhjendus:

Selgesõnaline juhis: selgete juhistega alustamine aitab mudelil ülesannet mõista.
Paindlikkus: saate kohandada strateegiat erinevatele dokumentidele ja nõuetele, kasutades kohatäiteid ja konkreetseid viipasid.
kvaliteedi tagamine: Täpsusnõude lisamine tagab sisutihedad ja faktiliselt õiged kokkuvõtted.
Arendus: võtmetermini või kontseptsiooni esitamine aitab mudelil keskenduda kõige asjakohasemale teabele, tagades kokkuvõtte sidususe ja teemakohase.

Hakka LLM-eksperdiks Analytics Vidhyaga

Kas olete valmis valdama suuri keelemudeleid (LLM)? Liituge meiega Generatiivne AI Pinnacle programm! Avastage teekonda NLP tipptasemel, looge LLM-i rakendusi, viimistlege ja treenige mudeleid nullist. Lisateave vastutustundliku AI kohta generatiivse AI ajastu ajal.

Tõstke oma oskusi koos meiega!

Järeldus

LLM-id on kiiresti muutuv valdkond ja see juhend valgustab teed pürgivatele ekspertidele. Vastused ulatuvad intervjuu ettevalmistamisest kaugemale, käivitades sügavama uurimise. Intervjuu ajal on iga küsimus võimalus näidata oma kirge ja nägemust tehisintellekti tuleviku suhtes. Laske oma vastustel näidata teie valmisolekut ja pühendumust murrangulistele edusammudele.

Kas meil jäi mõni küsimus kahe silma vahele? Andke meile teada oma mõtted allolevas kommentaaride jaotises.

Soovime teile eelseisval intervjuul kõike head!