Wprowadzenie

Modele wielkojęzyczne (LLM) stają się coraz cenniejszymi narzędziami w nauce danych, generatywnej sztucznej inteligencji (GenAI) i sztucznej inteligencji. Te złożone algorytmy zwiększają możliwości ludzkie oraz promują wydajność i kreatywność w różnych sektorach. Rozwój LLM przyspieszył w ostatnich latach, co doprowadziło do powszechnego stosowania w zadaniach takich jak złożona analiza danych i przetwarzanie języka naturalnego. W branżach opartych na technologii ich integracja ma kluczowe znaczenie dla konkurencyjności.

Pomimo ich rosnącego rozpowszechnienia, nadal brakuje kompleksowych zasobów, które rzucają światło na zawiłości LLM. Aspirujący profesjonaliści znajdują się na niezbadanym terytorium, jeśli chodzi o rozmowy kwalifikacyjne, które zagłębiają się w funkcjonalności LLM i ich praktyczne zastosowania.

Dostrzegając tę ​​lukę, w naszym przewodniku zestawiliśmy 30 najważniejszych pytań do rozmowy kwalifikacyjnej LLM, z którymi prawdopodobnie spotkają się kandydaci. Celem tego przewodnika, uzupełnionego wnikliwymi odpowiedziami, jest wyposażenie czytelników w wiedzę pozwalającą na pewne prowadzenie rozmów kwalifikacyjnych i głębsze zrozumienie wpływu i potencjału LLM na kształtowanie przyszłości sztucznej inteligencji i analityki danych.

Pytania do rozmowy kwalifikacyjnej LLM na poziomie początkującym

Pytanie 1. Krótko mówiąc, czym jest model dużego języka (LLM)?

A. An sztuczna inteligencja system wykształcony na obszernych tomach materiału tekstowego, aby rozumieć i tworzyć język na wzór ludzki, jest znany jako: duży model językowy (LLM). Modele te zapewniają logiczne i odpowiednie kontekstowo wyniki językowe poprzez zastosowanie uczenie maszynowe techniki identyfikacji wzorców i korelacji w danych szkoleniowych.

Pytanie 2. Co odróżnia LLM od tradycyjnych chatbotów?

O. Konwencjonalne chatboty zwykle odpowiadają zgodnie z ustalonymi wytycznymi i ramami opartymi na regułach. Z drugiej strony programiści szkolą LLM na ogromnych ilościach danych, co pomaga im rozumieć i tworzyć język w sposób bardziej naturalny i akceptowalny w danej sytuacji. LLM mogą prowadzić bardziej złożone i otwarte rozmowy, ponieważ z góry ustalona lista odpowiedzi ich nie ogranicza.

Pytanie 3. W jaki sposób zazwyczaj szkoli się LLM? (np. szkolenie wstępne, dostrajanie)

O. LLM często przechodzą szkolenie wstępne i dostrajanie. Model jest wystawiony na duży korpus danych tekstowych z kilku źródeł podczas wstępnego uczenia. Dzięki temu może poszerzać swoją bazę wiedzy i zdobywać szeroką wiedzę językową. Aby zwiększyć wydajność, dostrajanie pociąga za sobą ponowne przekwalifikowanie wcześniej wyuczonego modelu w zakresie określonego zadania lub domeny, np. tłumaczenia językowego lub odpowiadania na pytania.

Pytanie 4. Jakie są typowe zastosowania LLM? (np. generowanie tekstu, tłumaczenie)

O. LLM mają wiele zastosowań, w tym komponowanie tekstu (na przykład tworzenie opowiadań, artykułów lub scenariuszy), tłumaczenie językowe, podsumowywanie tekstu, odpowiadanie na pytania, analizę emocji, wyszukiwanie informacji i opracowywanie kodu. Można je również wykorzystać w analizie danych, obsłudze klienta, kreatywnym pisaniu i tworzeniu treści.

Pytanie 5. Jaka jest rola transformatorów w architekturze LLM?

O. Architektury sieci neuronowych zwane transformatorami są niezbędne do tworzenia LLM. Transformatory są przydatne do obsługi danych sekwencyjnych, takich jak tekst, a także dobrze radzą sobie z przechwytywaniem relacji kontekstowych i długoterminowych. Zamiast przetwarzać sekwencję wejściową słowo po słowie, ten projekt umożliwia LLM zrozumienie i tworzenie spójnego i odpowiedniego kontekstowo języka. Transformatory ułatwiają modelowanie skomplikowanych powiązań i zależności w tekście przez LLM, co skutkuje tworzeniem języka bardziej przypominającego ludzką mowę.

Przyłącz się do naszej Program Generatywnej AI Pinnacle do opanowania modeli wielkojęzykowych, najnowszych trendów NLP, dostrajania, szkoleń i odpowiedzialnej sztucznej inteligencji.

Pytania do rozmowy kwalifikacyjnej LLM na poziomie średniozaawansowanym

Pytanie 6. Wyjaśnij koncepcję błędu systematycznego w danych szkoleniowych LLM i jego potencjalne konsekwencje.

O. Duże modele językowe są trenowane przy użyciu ogromnych ilości danych tekstowych zebranych z wielu źródeł, takich jak książki, strony internetowe i bazy danych. Niestety, dane szkoleniowe zazwyczaj odzwierciedlają brak równowagi i uprzedzenia w źródłach danych, odzwierciedlając uprzedzenia społeczne. Jeśli zestaw szkoleniowy zawiera którąkolwiek z tych rzeczy, LLM może zidentyfikować i propagować uprzedzone postawy, niedostatecznie reprezentowane grupy demograficzne lub obszary tematyczne. Może powodować uprzedzenia, uprzedzenia lub fałszywe wrażenia, co może mieć szkodliwe konsekwencje, szczególnie we wrażliwych obszarach, takich jak procesy decyzyjne, opieka zdrowotna czy edukacja.

Pytanie 7. W jaki sposób można wykorzystać szybką inżynierię do poprawy wyników LLM?

A. Szybka inżynieria obejmuje staranne konstruowanie podpowiedzi wejściowych lub instrukcji wysyłanych do systemu w celu skierowania wyników LLM w pożądanym kierunku. Programiści mogą tak pokierować odpowiedziami LLM, aby były bardziej trafne, logiczne i zgodne z określonymi celami lub kryteriami, tworząc podpowiedzi z dokładnym kontekstem, ograniczeniami i przykładami. Można poprawić dokładność faktów, zmniejszyć błędy systematyczne, a ogólną jakość wyników LLM można podnieść, stosując szybkie strategie inżynieryjne, takie jak dostarczanie kilku próbek, dodawanie ograniczeń lub zaleceń oraz stopniowe ulepszanie podpowiedzi.

Pytanie 8. Opisać niektóre techniki oceny wyników LLM. (np. zakłopotanie, wynik BLEU)

A. Ocena skuteczności LLM jest niezbędnym pierwszym krokiem w zrozumieniu ich mocnych i słabych stron. Popularną statystyką służącą do oceny dokładności przewidywań modelu językowego jest niejednoznaczność. Mierzy, jak dobrze model może przewidzieć kolejne słowo w serii; niższe wyniki zakłopotania wskazują na wyższą wydajność. W przypadku zawodów takich jak tłumaczenie językowe do oceny jakości treści generowanych maszynowo często stosuje się wynik BLEU (Bilingual Evaluation Understudy). Ocenia dobór słów, kolejność słów i płynność, porównując powstały tekst z tłumaczeniami referencyjnymi wykonanymi przez człowieka. Osoby oceniające oceniają wyniki pod kątem spójności, przydatności i dokładności merytorycznej jako jedna z pozostałych strategii oceny.

Pytanie 9. Omów ograniczenia LLM, takie jak dokładność faktów i zdolność rozumowania.

O. Chociaż programy LLM okazały się dość skuteczne w generowaniu języka, nie są pozbawione wad. Ponieważ brakuje im dokładnego zrozumienia podstawowych pojęć i faktów, jednym z głównych ograniczeń jest ich tendencja do przedstawiania błędnych lub niespójnych informacji. Złożone działania związane z myśleniem, obejmujące logiczne wnioskowanie, interpretację przyczynową lub wieloetapowe rozwiązywanie problemów, mogą również być trudne dla LLM. Ponadto, jeśli programiści manipulują lub uwzględniają błędy w swoich danych szkoleniowych, LLM mogą wykazywać błędy lub dawać niepożądane wyniki. Programiści, którzy nie dostosowują LLM na podstawie odpowiednich danych, mogą mieć problemy z zadaniami wymagającymi określonej wiedzy lub doświadczenia w danej dziedzinie.

Pytanie 10. Jakie są względy etyczne dotyczące stosowania LLM?

A. Kwestie etyczne LLM:

• Ochrona prywatności i danych: Szkolenia LLM dotyczące ogromnych ilości danych, w tym informacji wrażliwych, budzą obawy dotyczące prywatności i ochrony danych.
• Uprzedzenia i dyskryminacja: Stronnicze dane lub podpowiedzi szkoleniowe mogą nasilać dyskryminację i uprzedzenia.
• Własność intelektualna: Zdolność LLM do tworzenia treści rodzi pytania dotyczące praw własności intelektualnej i przypisania, zwłaszcza gdy są one podobne do istniejących dzieł.
• Niewłaściwe użycie i złośliwe aplikacje: Fabrowanie danych lub powodowanie szkód za pomocą LLM to potencjalne problemy związane z niewłaściwym wykorzystaniem i złośliwymi aplikacjami.
• Wpływ środowiska: Znaczące zasoby obliczeniowe potrzebne do obsługi i szkolenia LLM budzą obawy dotyczące wpływu na środowisko.

Zajęcie się tymi zagrożeniami etycznymi wymaga ustalenia zasad, ram etycznych i odpowiedzialnych procedur tworzenia i wdrażania LLM.

Pytanie 11. W jaki sposób LLM radzą sobie z monitami spoza domeny lub bezsensownymi?

O. Modele dużego języka (LLM) mogą uzyskać ogólną bazę wiedzy i wszechstronne zrozumienie języka, ponieważ są szkolone na obszernym zbiorze danych tekstowych. Jednakże osobom LLM może być trudno odpowiedzieć trafnie i logicznie, gdy otrzymają podpowiedzi lub pytania, które są absurdalne lub wykraczają poza zakres ich szkolenia. LLM mogą opracować przekonujące odpowiedzi w takich sytuacjach, wykorzystując swoją wiedzę na temat kontekstu i wzorców językowych. Niemniej jednak odpowiedzi te nie mogły mieć istotnej treści ani być błędne pod względem faktycznym. LLM mogą również reagować w sposób niejednoznaczny lub ogólny, co sugeruje wątpliwości lub ignorancję.

Pytanie 12. Wyjaśnij koncepcję uczenia się przez kilka strzałów i jej zastosowania w dostrajaniu LLM.

O. Uczenie się przez kilka strzałów to strategia dostrajania dla LLM, w której model ma ograniczoną liczbę oznaczonych instancji (zwykle od 1 do 5), aby dostosować go do konkretnego zadania lub domeny. Uczenie się metodą kilku strzałów umożliwia LLM szybkie uczenie się i uogólnianie na podstawie kilku przypadków, w przeciwieństwie do typowego uczenia się nadzorowanego, które wymaga ogromnej ilości oznaczonych danych. Ta metoda sprawdza się dobrze w przypadku zadań lub obszarów, w których uzyskanie dużych, oznakowanych zbiorów danych jest trudne lub kosztowne. Uczenie się kilkoma strzałami można wykorzystać do optymalizacji LLM pod kątem różnych zadań w wyspecjalizowanych dziedzinach, takich jak prawo, finanse lub opieka zdrowotna, w tym kategoryzacja tekstu, odpowiadanie na pytania i tworzenie tekstu.

Pytanie 13. Jakie wyzwania wiążą się z wdrażaniem LLM na dużą skalę w rzeczywistych zastosowaniach?

O. Wiele przeszkód wiąże się z wdrażaniem na dużą skalę modeli wielkojęzykowych (LLM) w rzeczywistych aplikacjach. Istotną przeszkodą są zasoby obliczeniowe potrzebne do obsługi LLM, które mogą być kosztowne i energochłonne, szczególnie w przypadku instalacji na dużą skalę. Niezbędne jest również zagwarantowanie poufności i prywatności wrażliwych danych wykorzystywanych do wnioskowania lub szkolenia. Utrzymanie dokładności i wydajności modelu może być trudne, gdy z czasem pojawią się nowe dane i wzorce językowe. Kolejnym kluczowym czynnikiem, który należy wziąć pod uwagę, jest wyeliminowanie uprzedzeń i ograniczenie możliwości wytwarzania nieprawidłowych lub szkodliwych informacji. Co więcej, integracja LLM z obecnymi przepływami pracy i systemami, zapewnienie odpowiednich interfejsów do interakcji między człowiekiem a modelem oraz zagwarantowanie przestrzegania wszystkich obowiązujących przepisów i standardów etycznych może być trudne.

Pytanie 14. Omów rolę LLM w szerszej dziedzinie sztucznej inteligencji ogólnej (AGI).

A. Rozwój sztucznej inteligencji ogólnej (AGI), której celem jest konstruowanie systemów o inteligencji ogólnej podobnej do ludzkiej, zdolnych do myślenia, uczenia się i rozwiązywania problemów w wielu dziedzinach i działaniach, jest postrzegany jako duży krok naprzód w tworzeniu dużego języka modele (LLM). Istotny składnik ogólnej inteligencji, zdolność rozumienia i tworzenia języka podobnego do ludzkiego, został w niezwykły sposób udowodniony przez LLM. Mogą przyczynić się do tworzenia języka i zrozumienia możliwości większych systemów AGI, działając jako elementy konstrukcyjne lub komponenty.

Ponieważ jednak programom LLM brakuje podstawowych umiejętności, takich jak ogólne rozumowanie, abstrakcja i międzymodalny transfer wiedzy, nie kwalifikują się one same jako AGI. Bardziej kompletne systemy AGI mogą wynikać z integracji LLM z innymi komponentami AI, w tym z wizją komputerową, robotyką i systemami rozumowania. Jednak nawet biorąc pod uwagę obietnice LLM, opracowanie AGI jest nadal trudne i stanowią one tylko jeden element układanki.

Pytanie 15. W jaki sposób można poprawić wyjaśnialność i interpretowalność decyzji LLM?

A. Zwiększanie możliwości interpretacji i wyjaśnialności wyborów w ramach modelu dużego języka (LLM) ma kluczowe znaczenie dla dalszych badań i postępu. Jedna ze strategii polega na włączeniu do projektu LLM możliwych do zinterpretowania części lub modułów, w tym modułów do generowania rozumowania lub mechanizmów uwagi, które mogą rzucić światło na proces podejmowania decyzji w modelu. Aby dowiedzieć się, w jaki sposób różne relacje i pomysły są przechowywane w modelu, badacze mogą zastosować techniki badania lub analizy wewnętrznych reprezentacji i aktywacji LLM.

Aby poprawić interpretowalność, badacze mogą również zastosować strategie takie jak wyjaśnienia kontrfaktyczne, które obejmują zmianę wyników modelu w celu określenia zmiennych, które wpłynęły na wybory dokonane w modelu. Wyjaśnialność można również zwiększyć poprzez włączenie technik typu „człowiek w pętli”, w których profesjonaliści ze świata rzeczywistego przedstawiają komentarze i zrozumienie decyzji podejmowanych przez model. Ostatecznie w celu poprawy przejrzystości i zrozumienia orzeczeń LLM może być wymagane połączenie ulepszeń architektonicznych, strategii interpretacji i współpracy człowiek-maszyna.

Poza podstawami

Pytanie 16. Porównaj i skontrastuj architektury LLM, takie jak GPT-3 i LaMDA.

A. LaMDA i GPT-3 to dobrze znane przykłady architektur dużych modeli językowych (LLM) stworzonych przez kilka grup. GPT-3, czyli Generatywny Pre-trained Transformer 3, został opracowany przez OpenAI i słynie z ogromnych rozmiarów (175 miliardów parametrów). GPT-3 został przeszkolony na dużym zbiorze danych internetowych przez programistów wykorzystujących architekturę transformatora jako podstawę. W zadaniach obejmujących przetwarzanie języka naturalnego, takich jak tworzenie tekstu, odpowiadanie na pytania i tłumaczenie językowe, GPT-3 udowodnił, że ma wyjątkowe możliwości. Innym ogromnym modelem językowym stworzonym specjalnie do otwartej dyskusji jest LaMDA (Language Model for Discussion Applications) firmy Google. Chociaż LaMDA jest mniejszy niż GPT-3, jego twórcy przeszkolili go w oparciu o dane dialogowe i dodali strategie mające na celu zwiększenie spójności i zachowanie kontekstu podczas dłuższych rozmów.

Pytanie 17. Wyjaśnij koncepcję samouważności i jej rolę w wydajności LLM.

O. Samouważność jest kluczową koncepcją w architekturze transformatora i jest często stosowana w dużych modelach językowych (LLM). Konstruując reprezentacje dla każdej lokalizacji w procesach samouważności, model uczy się nadawać różne wagi różnym sekcją sekwencji wejściowej. Umożliwia to modelowi skuteczniejsze przechwytywanie informacji kontekstowych i relacji dalekiego zasięgu niż standardowe modele sekwencyjne. Dzięki samouważności model może skupić się na odpowiednich segmentach sekwencji wejściowej, niezależnie od ich umiejscowienia. Jest to szczególnie istotne w przypadku ćwiczeń językowych, w których kolejność słów i kontekst mają kluczowe znaczenie. Tworzenie treści, tłumaczenie maszynowe i zadania rozumienia języka są wykonywane skuteczniej przez LLM, gdy uwzględni się warstwy samouwagi. Dzięki temu LLM mogą łatwiej zrozumieć i stworzyć spójną, kontekstowo odpowiednią treść.

Przeczytaj także: Mechanizm uwagi w uczeniu głębokim

Pytanie 18. Omów trwające badania nad łagodzeniem błędu systematycznego w danych i algorytmach szkoleniowych LLM.

O. Badacze i programiści bardzo zainteresowali się dużymi modelami językowymi (LLM) i uprzedzeniami. Nieustannie pracują nad zmniejszeniem błędu systematycznego w algorytmach LLM i danych szkoleniowych. Jeśli chodzi o dane, badają takie metody, jak równoważenie danych, które obejmuje celowe uwzględnianie niedostatecznie reprezentowanych grup lub punktów widzenia w danych szkoleniowych, oraz kwestionowanie danych, które wymaga filtrowania lub rozszerzania istniejących wcześniej zbiorów danych w celu zmniejszenia błędów uprzedzeń.

Naukowcy badają także metody szkolenia kontradyktoryjnego i tworzą fałszywe dane, aby zmniejszyć uprzedzenia. Kontynuacja prac algorytmicznych obejmuje tworzenie strategii regularyzacji, podejść do przetwarzania końcowego i struktur uwzględniających błędy systematyczne, aby zmniejszyć błędy systematyczne w wynikach LLM. Naukowcy badają także techniki interpretacji oraz metody monitorowania i oceny uprzedzeń, aby lepiej zrozumieć i wykryć błędy w ocenach LLM.

Pytanie 19. W jaki sposób można wykorzystać LLM do tworzenia rozmów bardziej ludzkich?

O. Istnieje kilka sposobów wykorzystania dużych modeli językowych (LLM) do tworzenia rozmów bardziej przypominających ludzkie. Dostosowanie LLM do danych dialogowych to jeden ze sposobów, aby pomóc im zrozumieć przełączanie kontekstu, wzorce konwersacji i tworzenie spójnych odpowiedzi. Strategie takie jak modelowanie osobowości, w ramach którego LLM uczy się naśladować określone cechy osobowości lub wzorce komunikacji, mogą jeszcze bardziej poprawić naturalność dyskusji.

Naukowcy badają także sposoby zwiększenia zdolności LLM do utrzymywania długoterminowego kontekstu i spójności w długich debatach oraz zakotwiczania dyskusji w danych wejściowych multimodalnych lub zewnętrznych źródłach informacji (takich jak zdjęcia i filmy). Rozmowy mogą wydawać się bardziej naturalne i interesujące, gdy LLM są zintegrowane z innymi funkcjami sztucznej inteligencji, takimi jak produkcja i rozpoznawanie głosu.

Q20. Poznaj potencjalne przyszłe zastosowania LLM w różnych branżach.

O. Duże modele językowe (LLM) posiadające umiejętności przetwarzania języka naturalnego mogą przekształcić kilka sektorów. LLM są wykorzystywane w medycynie do komunikacji z pacjentami, transkrypcji medycznych, a nawet pomagają w diagnozowaniu i planowaniu terapii. LLM mogą pomóc w podsumowaniach dokumentów, badaniach prawnych i analizie umów w branży prawniczej. Można je wykorzystywać w edukacji do tworzenia treści, przyswajania języka i zindywidualizowanych korepetycji. Zdolność LLM do tworzenia angażujących opowieści, scenariuszy i treści marketingowych może być korzystna dla sektorów kreatywnych, w tym dziennikarstwa, rozrywki i reklamy. Ponadto LLM mogą pomóc w obsłudze klienta, oferując chatboty i sprytnych wirtualnych asystentów.

Ponadto LLM mają zastosowanie w badaniach naukowych, umożliwiając przegląd literatury, generowanie hipotez, a nawet generowanie kodu do eksperymentów obliczeniowych. Oczekuje się, że w miarę postępu technologii LLM będą coraz bardziej integrowane z różnymi branżami, zwiększając możliwości ludzkie i stymulując innowacje.

LLM w działaniu (pytania do wywiadu oparte na scenariuszach)

Pytanie 21. Twoim zadaniem jest dostrojenie LLM do pisania kreatywnych treści. Jak byś do tego podszedł?

O. Zastosowałbym strategię wieloetapową, aby zoptymalizować model dużego języka (LLM) na potrzeby tworzenia materiałów kreatywnych. Po pierwsze, dołożyłbym wszelkich starań, aby skompilować zbiór doskonałych przykładów twórczego pisania z różnych gatunków, w tym poezji, beletrystyki i scenariuszy. Zamierzony styl, ton i stopień pomysłowości powinny być odzwierciedlone w tym zbiorze danych. Następnie zajmę się wszelkimi problemami z formatowaniem lub niespójnościami danych, wstępnie je przetwarzając. Następnie udoskonaliłbym wstępnie wytrenowany LLM, korzystając z tego zestawu danych do kreatywnego pisania, eksperymentując z różnymi hiperparametrami i podejściami szkoleniowymi, aby zmaksymalizować wydajność modelu.

W przypadku zadań kreatywnych dobrze sprawdzają się metody takie jak uczenie się kilkoma strzałami, w których model otrzymuje niewielką liczbę przykładowych podpowiedzi i wyników. Co więcej, dodałbym pętle informacji zwrotnej od ludzi, które umożliwiają iteracyjne dostrajanie procesu poprzez zlecanie osobom oceniającym wystawiania ocen i komentarzy na temat materiału utworzonego przez model.

Pytanie 22. LLM, nad którym pracujesz, zaczyna generować obraźliwe lub niezgodne z faktami wyniki. Jak byś zdiagnozował i rozwiązał problem?

A. Jeśli LLM zacznie generować niewłaściwe lub niezgodne z faktami wyniki, natychmiastowe zdiagnozowanie i rozwiązanie problemu jest konieczne. Najpierw zbadałbym przypadki niewłaściwych lub nieprawidłowych wyników, aby znaleźć trendy lub powtarzające się elementy. Badanie podpowiedzi wejściowych, domeny lub obszaru tematycznego, konkretnych danych szkoleniowych i błędów w architekturze modelu to kilka przykładów osiągnięcia tego celu. Następnie dokonałbym przeglądu danych szkoleniowych i procedur wstępnego przetwarzania, aby znaleźć potencjalne źródła stronniczości lub rozbieżności faktycznych, które mogły zostać wprowadzone na etapach gromadzenia danych lub przygotowywania.

Zbadałbym także architekturę modelu, hiperparametry i procedurę dostrajania, aby sprawdzić, czy jakiekolwiek zmiany mogą pomóc w zmniejszeniu problemu. Moglibyśmy zbadać takie metody, jak szkolenie kontradyktoryjne, kwestionowanie i powiększanie danych. Jeśli problem będzie się powtarzał, być może będę musiał zacząć od nowa i przeszkolić model przy użyciu lepiej wybranego i zrównoważonego zbioru danych. Rozwiązania tymczasowe mogą obejmować nadzór człowieka, sprawdzanie treści lub ograniczenia etyczne podczas wnioskowania.

Pytanie 23. Klient chce używać LLM do interakcji z obsługą klienta. Jakie są krytyczne uwagi dotyczące tej aplikacji?

Odpowiedź: Wdrażając model dużego języka (LLM) do interakcji z obsługą klienta, firmy muszą wziąć pod uwagę kilka kluczowych kwestii:

• Zapewnij prywatność i bezpieczeństwo danych: Firmy muszą obchodzić się z danymi i rozmowami klientów w sposób bezpieczny i zgodny z odpowiednimi przepisami dotyczącymi prywatności.
• Zachowaj dokładność i spójność faktów: Firmy muszą dostosować LLM do odpowiednich danych dotyczących obsługi klienta i baz wiedzy, aby zapewnić dokładne i spójne odpowiedzi.
• Dostosuj ton i osobowość: Firmy powinny dostosować odpowiedzi LLM do pożądanego tonu i osobowości marki, zachowując spójny i odpowiedni styl komunikacji.
• Kontekst i personalizacja: LLM powinien być w stanie zrozumieć i utrzymać kontekst podczas całej rozmowy, dostosowując odpowiedzi w oparciu o historię i preferencje klienta.
• Obsługa błędów i mechanizmy awaryjne: Należy wdrożyć solidne strategie obsługi błędów i strategie awaryjne, aby sprawnie radzić sobie z sytuacjami, w których LLM jest niepewny lub nie jest w stanie zadowalająco zareagować.
• Nadzór człowieka i eskalacja: W przypadku złożonych lub wrażliwych zapytań konieczne może być podejście oparte na zaangażowaniu człowieka w pętlę, z jasnymi ścieżkami eskalacji do agentów ludzkich.
• Integracja z istniejącymi systemami: LLM musi bezproblemowo integrować się z systemami zarządzania relacjami z klientami (CRM), bazami wiedzy i innymi odpowiednimi platformami klienta.
• Ciągłe monitorowanie i doskonalenie: Niezbędne jest ciągłe monitorowanie, ocena i dostrajanie wydajności LLM w oparciu o opinie klientów i zmieniające się wymagania.

Pytanie 24. Jak wyjaśniłbyś koncepcję LLM i ich możliwości odbiorcom nietechnicznym?

A. Aby wyjaśnić pojęcie dużych modeli językowych (LLM) odbiorcom nietechnicznym, konieczne jest użycie prostych analogii i przykładów. Zacząłbym od porównania LLM z osobami uczącymi się języków w ogóle. Programiści korzystają z wielkoskalowych zbiorów danych tekstowych z kilku źródeł, w tym z książek, stron internetowych i baz danych, do szkolenia LLM, gdy ludzie nabywają umiejętności rozumienia języka i produkcji poprzez kontakt z dużą ilością tekstu i głosu.

LLM uczą się wzorców i korelacji językowych dzięki tej ekspozycji, aby rozumieć i tworzyć pismo podobne do ludzkiego. Podałbym przykłady zawodów, które mogą wykonywać osoby uczące się na poziomie LLM, takich jak odpowiadanie na zapytania, skrócenie długich dokumentów, tłumaczenie z różnych języków oraz tworzenie pomysłowych artykułów i opowiadań.

Co więcej, mogę przedstawić kilka przykładów tekstów stworzonych przez LLM i porównać je z materiałami napisanymi przez ludzi, aby zademonstrować ich talenty. Chciałbym zwrócić uwagę na spójność, płynność i kontekstowe znaczenie wyników LLM. Należy podkreślić, że chociaż studenci LLM mogą generować niezwykłe wyniki językowe, ich zrozumienie ogranicza się do tego, czego ich nauczono. Nie pojmują tak naprawdę podstawowego znaczenia ani kontekstu, jak ludzie.

W całym wyjaśnieniu użyłbym analogii i porównań do codziennych doświadczeń i unikałbym technicznego żargonu, aby koncepcja była bardziej przystępna i możliwa do odniesienia dla odbiorców nietechnicznych.

Pytanie 25. Wyobraź sobie przyszły scenariusz, w którym LLM są szeroko zintegrowane z codziennym życiem. Jakie mogą się pojawić wątpliwości etyczne?

O. W przyszłym scenariuszu, w którym duże modele językowe (LLM) zostaną szeroko zintegrowane z życiem codziennym, może pojawić się kilka problemów etycznych:

• Zapewnij prywatność i ochronę danych: Firmy muszą obchodzić się z ogromnymi ilościami danych, na temat których szkolą się LLM, potencjalnie włączając dane osobowe lub wrażliwe, zachowując poufność i odpowiedzialne wykorzystanie.
• Zajmij się uprzedzeniami i dyskryminacją: Deweloperzy muszą dopilnować, aby osoby z wykształceniem wyższym nie były szkolone w oparciu o stronnicze lub niereprezentatywne dane, aby zapobiec utrwalaniu przez nie szkodliwych uprzedzeń, stereotypów lub dyskryminacji w swoich wynikach, co mogłoby mieć wpływ na procesy decyzyjne lub wzmacniać nierówności społeczne.
• Szanuj własność intelektualną i autorstwo: Programiści powinni pamiętać, że LLM mogą generować tekst przypominający lub kopiujący istniejące dzieła, budząc obawy dotyczące praw własności intelektualnej, plagiatu i prawidłowego przypisania.
• Zapobiegaj dezinformacji i manipulacji: Firmy muszą chronić się przed możliwością generowania przez LLM przekonujących i spójnych tekstów, które można wykorzystać do szerzenia dezinformacji, propagandy lub manipulowania opinią publiczną.
• Przejrzystość i odpowiedzialność: W miarę jak programy LLM będą coraz bardziej włączane w krytyczne procesy decyzyjne, kluczowe znaczenie będzie miało zapewnienie przejrzystości i odpowiedzialności za ich wyniki i decyzje.
• Przesiedlenia ludzi i utrata pracy: Powszechne przyjęcie kształcenia ustawicznego może prowadzić do przenoszenia stanowisk pracy, szczególnie w branżach zależnych od pisania, tworzenia treści lub zadań związanych z językiem.
• Nadmierna zależność i utrata umiejętności ludzkich: Nadmierne poleganie na LLM może prowadzić do dewaluacji lub utraty ludzkiego języka, krytycznego myślenia i umiejętności twórczych.
• Wpływ środowiska: Zasoby obliczeniowe wymagane do uczenia i obsługi dużych modeli językowych mogą mieć znaczący wpływ na środowisko, budząc obawy dotyczące zrównoważonego rozwoju i śladu węglowego.
• Ramy etyczne i prawne: Opracowanie solidnych ram etycznych i prawnych regulujących rozwój, wdrażanie i wykorzystanie LLM w różnych dziedzinach byłoby niezbędne, aby ograniczyć potencjalne ryzyko i zapewnić odpowiedzialne przyjęcie.

Wyprzedzając krzywą

Pytanie 26. Omów niektóre pojawiające się trendy w badaniach i rozwoju LLM.

O. Badanie bardziej efektywnych i skalowalnych struktur to nowy kierunek w badaniach nad dużymi modelami językowymi (LLM). Naukowcy szukają skompresowanych i rzadkich modeli, aby osiągnąć wydajność porównywalną z gęstymi modelami przy mniejszych zasobach obliczeniowych. Kolejnym trendem jest tworzenie wielojęzycznych i multimodalnych LLM, które mogą analizować i tworzyć tekst w kilku językach oraz łączyć dane z różnych modalności, w tym audio i zdjęć. Co więcej, rośnie zainteresowanie badaniem strategii zwiększania zdolności LLM do rozumowania, zdrowego rozsądku i spójności z faktami. Podchodzi do lepszego kierowania i zarządzania wynikami modelu poprzez podpowiadanie i szkolenie.

Pytanie 27. Jakie są potencjalne konsekwencje społeczne powszechnego przyjęcia LLM?

O. Duże modele językowe (LLM) mogą być szeroko stosowane, co może mieć głęboki wpływ na społeczeństwo. Pozytywnie, LLM mogą poprawić dostępność, kreatywność i produktywność w wielu dziedzinach, w tym w produkcji treści, opiece zdrowotnej i edukacji. Dzięki tłumaczeniu na język i funkcjom dostępności mogą ułatwić bardziej włączającą komunikację, pomóc w diagnozie medycznej i planach leczenia oraz oferować zindywidualizowane instrukcje. Niemniej jednak może to mieć negatywny wpływ na niektóre przedsiębiorstwa i zawody, które zależą głównie od funkcji związanych z językiem. Ponadto rozpowszechnianie fałszywych informacji i utrzymywanie uprzedzeń za pośrednictwem materiałów generowanych przez LLM może pogłębić podziały społeczne i podważyć zaufanie do źródeł informacji. Prawa do danych i obawy dotyczące prywatności są również podnoszone w związku z konsekwencjami etycznymi i dotyczącymi prywatności szkolenia LLM w zakresie ogromnych ilości danych, w tym danych osobowych.

Pytanie 28. Jak możemy zapewnić odpowiedzialny rozwój i wdrażanie LLM?

O. Duże modele językowe (LLM) wymagają wieloaspektowej strategii łączącej naukowców, programistów, polityków i ogół społeczeństwa, aby zapewnić odpowiedzialny rozwój i wdrażanie. Ustanowienie solidnych ram i norm etycznych dotyczących prywatności, uprzedzeń, otwartości i odpowiedzialności ma kluczowe znaczenie. Ramy te należy opracować w drodze dyskusji publicznych i współpracy interdyscyplinarnej. Ponadto musimy przyjąć odpowiedzialne praktyki dotyczące danych, takie jak rygorystyczne przetwarzanie danych, strategie uprzedzające i metody ochrony prywatności.

Ponadto niezwykle istotne jest posiadanie systemów nadzoru i interwencji człowieka oraz stałego monitorowania i oceny wyników LLM. Budowanie zaufania i odpowiedzialności można osiągnąć poprzez zachęcanie do interpretacji i przejrzystości modeli LLM i procedur podejmowania decyzji. Co więcej, finansowanie etycznych badań nad sztuczną inteligencją może pomóc w ograniczeniu takich zagrożeń poprzez opracowanie metod bezpiecznej eksploracji i wyrównywania wartości. Inicjatywy w zakresie świadomości społecznej i edukacji mogą umożliwić ludziom krytyczne podejście do informacji generowanych przez LLM i etyczną ocenę.

Pytanie 29. Z jakich zasobów skorzystałbyś, aby być na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami w LLM?

O. Korzystałbym z zasobów akademickich i komercyjnych, aby być na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami w dużych modelach językowych (LLM). Jeśli chodzi o edukację, na bieżąco śledzę wybitne publikacje i konferencje dotyczące sztucznej inteligencji (AI) i przetwarzanie języka naturalnego (NLP), w tym NeurIPS, ICLR, ACL i Journal of Artificial Intelligence Research. W tych obszarach często publikowane są nowoczesne artykuły badawcze i wnioski dotyczące LLM i ich zastosowań. Ponadto zwracałbym uwagę na repozytoria preprintów, które oferują wcześniejszy dostęp do artykułów naukowych przed publikacją, takie jak arXiv.org. Jeśli chodzi o branżę, na bieżąco śledziłbym ogłoszenia, czasopisma i blogi czołowych ośrodków badawczych i firm technologicznych pracujących nad LLM, takich jak OpenAI, Google AI, DeepMind i Meta AI.

Wiele organizacji rozpowszechnia najnowsze wyniki badań, publikacje modeli i spostrzeżenia techniczne za pośrednictwem blogów i narzędzi internetowych. Ponadto brałem udział w odpowiednich konferencjach, seminariach internetowych i forach internetowych, na których praktycy i uczeni w dziedzinie uczenia się przez całe życie rozmawiają o najnowszych osiągnięciach i wymieniają się doświadczeniami. Wreszcie, śledzenie kontaktów z wybitnymi naukowcami i specjalistami w serwisach społecznościowych takich jak Twitter może oferować wnikliwe rozmowy i informacje na temat nowych osiągnięć i trendów w LLM.

Q30. Opisz osobisty projekt lub obszar zainteresowań związany z LLM.

A. Chcę dowiedzieć się więcej na temat stosowania dużych modeli językowych (LLM) w narracji i kreatywnym pisaniu, ponieważ uwielbiam czytać i pisać. Intryguje mnie pomysł, że LLM mogą tworzyć ciekawe historie, postacie i światy. Moim celem jest stworzenie interaktywnego pomocnika do opowiadania historii opartego na LLM zoptymalizowanego pod kątem różnych dzieł literackich.

Użytkownicy mogą sugerować fabułę, scenerię lub opisy postaci, a asystent będzie tworzyć logiczne i wciągające rozmowy, fragmenty narracyjne i rozwój fabuły. W zależności od wyborów użytkownika lub przykładowych danych wejściowych asystent może dynamicznie zmieniać gatunek, ton i styl pisania.

Planuję zbadać takie metody, jak uczenie się kilkoma strzałami, w ramach którego LLM otrzymuje wysokiej jakości próbki literackie w celu ukierunkowania swoich wyników, a także uwzględnia pętle informacji zwrotnej od ludzi w celu iteracyjnego doskonalenia, aby zagwarantować kaliber i pomysłowość stworzonego materiału. Co więcej, będę szukać sposobów na zachowanie spójności i konsekwentności długich opowieści oraz na poprawę zrozumienia i integracji informacji kontekstowych i zdrowego rozsądku w LLM.

Oprócz tego, że jest narzędziem kreatywnym dla autorów i gawędziarzy, tego rodzaju przedsięwzięcie może ujawnić mocne i słabe strony LLM w kreatywnym pisaniu. Może stworzyć nowe możliwości współpracy człowieka i sztucznej inteligencji w procesie twórczym oraz przetestować granice zdolności modeli językowych do tworzenia wciągających i pomysłowych historii.

Kodowanie pytań do rozmowy kwalifikacyjnej LLM

Pytanie 31. Napisz funkcję w Pythonie (lub innym języku, który znasz), która sprawdza, czy dane zdanie jest palindromem (czytane jest tak samo od tyłu i do przodu).

Odpowiedź:

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

Pytanie 32. Wyjaśnij koncepcję tabeli skrótów oraz sposób, w jaki może ona efektywnie przechowywać i odzyskiwać informacje przetwarzane przez LLM.

Odpowiedź: Tabela mieszająca to struktura danych przechowująca pary klucz-wartość, w których klucz jest unikalny. Używa funkcji skrótu do obliczenia indeksu w tablicy segmentów lub miejsc, z których można znaleźć żądaną wartość. Pozwala to na stałą, średnią złożoność wstawiania, usuwania i wyszukiwania w określonych warunkach.

Jak to działa

1. Funkcja skrótu: Konwertuje klucze na indeks w tabeli skrótów.
2. Wiadra: Pozycje przechowywania, w których tabela mieszająca przechowuje pary klucz-wartość.
3. Postępowanie w przypadku kolizji: Kiedy dwa klucze mają ten sam indeks, mechanizmy takie jak łączenie łańcuchowe lub adresowanie otwarte radzą sobie z kolizjami.

Efektywność przechowywania i wyszukiwania informacji

Podczas przetwarzania informacji za pomocą dużego modelu językowego (LLM), takiego jak mój, tabela skrótów może być bardzo wydajna w przechowywaniu i odzyskiwaniu danych z kilku powodów:

1. Szybkie wyszukiwania: Tabele skrótów oferują stałą, średnią złożoność wyszukiwań, co oznacza, że ​​wyszukiwanie informacji jest szybkie.
2. Elastyczność: Tabele skrótów mogą przechowywać pary klucz-wartość, dzięki czemu są uniwersalne do przechowywania różnych typów informacji.
3. Wydajność pamięci: Tabele mieszające mogą efektywnie wykorzystywać pamięć, przechowując tylko unikalne klucze. Dostęp do wartości można uzyskać za pomocą kluczy bez konieczności wykonywania iteracji całej struktury danych.
4. Obsługa dużych danych: Dzięki odpowiedniej funkcji skrótu i ​​mechanizmowi obsługi kolizji tabele skrótów mogą wydajnie obsługiwać duże ilości danych bez znaczącego pogorszenia wydajności.

Pytanie 33. Zaprojektuj prostą strategię szybkiego inżynierii dla LLM, aby podsumować merytoryczne tematy z dokumentów internetowych. Wyjaśnij swoje rozumowanie.

A. Początkowa struktura podpowiedzi:

Podsumuj następujący dokument internetowy na temat [Temat/URL]:

Podpowiedź zaczyna się od jasnych instrukcji podsumowania.

Połączenia [Topic/URL] symbol zastępczy umożliwia wprowadzenie konkretnego tematu lub adresu URL dokumentu internetowego, który chcesz podsumować.

Monity wyjaśniające:

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

Jeśli początkowe podsumowanie jest niejasne lub zbyt długie, możesz skorzystać z tego monitu i poprosić o bardziej zwięzłą wersję.

Żądanie określonej długości:

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

Ten monit pozwala określić żądaną długość podsumowania w zdaniach, co może pomóc w kontrolowaniu długości wyjściowej.

Podkreślenie tematu:

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

Jeśli dokument obejmuje wiele tematów, określenie kluczowego terminu lub koncepcji może pomóc LLM skoncentrować podsumowanie na tym konkretnym temacie.

Kontrola jakości:

Is the summary factually accurate and free from errors?

Tego monitu można użyć, aby poprosić LLM o weryfikację dokładności podsumowania. Zachęca model do ponownego sprawdzenia wyników pod kątem zgodności z faktami.

Rozumowanie:

• Wyraźna instrukcja: Rozpoczęcie od jasnych instrukcji pomaga modelowi zrozumieć zadanie.
• Elastyczność: Możesz dostosować strategię do różnych dokumentów i wymagań, korzystając z symboli zastępczych i konkretnych podpowiedzi.
• Zapewnienie jakości: Dołączenie pytania o dokładność zapewnia zwięzłe i zgodne z faktami streszczenia.
• Poradnictwo: Podanie kluczowego terminu lub koncepcji pomaga modelowi skoncentrować się na najbardziej istotnych informacjach, zapewniając, że podsumowanie jest spójne i na temat.

Zostań ekspertem LLM dzięki Analytics Vidhya

Czy jesteś gotowy na opanowanie modeli wielkojęzykowych (LLM)? Dołączć do naszego Program Generatywnej AI Pinnacle! Poznaj podróż do najnowocześniejszych rozwiązań NLP, twórz aplikacje LLM, dostosowuj i trenuj modele od zera. Dowiedz się o odpowiedzialnej sztucznej inteligencji w erze generatywnej sztucznej inteligencji.

Podnieś swoje umiejętności razem z nami!

Wnioski

LLM to szybko zmieniająca się dziedzina, a ten przewodnik wyznacza drogę aspirującym ekspertom. Odpowiedzi wykraczają poza przygotowanie do rozmowy kwalifikacyjnej i zachęcają do głębszej eksploracji. Każde pytanie podczas rozmowy kwalifikacyjnej jest szansą na pokazanie swojej pasji i wizji przyszłości sztucznej inteligencji. Niech Twoje odpowiedzi pokażą Twoją gotowość i zaangażowanie w przełomowe postępy.

Czy pominęliśmy jakieś pytanie? Daj nam znać, co myślisz w sekcji komentarzy poniżej.

Życzymy wszystkiego najlepszego podczas nadchodzącej rozmowy kwalifikacyjnej!

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
• PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
• Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/04/llm-interview-questions/