Logo Zephyrnet

Hơn 30 câu hỏi và câu trả lời phỏng vấn LLM

Ngày:

Giới thiệu

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang ngày càng trở thành công cụ có giá trị trong khoa học dữ liệu, AI tổng quát (GenAI) và AI. Những thuật toán phức tạp này nâng cao năng lực của con người và thúc đẩy hiệu quả cũng như tính sáng tạo trên nhiều lĩnh vực khác nhau. Sự phát triển LLM đã tăng tốc trong những năm gần đây, dẫn đến việc sử dụng rộng rãi trong các nhiệm vụ như phân tích dữ liệu phức tạp và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Trong các ngành công nghiệp định hướng công nghệ, sự tích hợp của chúng rất quan trọng đối với hiệu quả cạnh tranh.

Mặc dù mức độ phổ biến ngày càng tăng của chúng, các nguồn lực toàn diện vẫn khan hiếm, điều này làm sáng tỏ sự phức tạp của LLM. Các chuyên gia đầy tham vọng sẽ thấy mình ở trong lãnh thổ chưa được khám phá khi tham gia các cuộc phỏng vấn đi sâu vào chức năng của LLM và ứng dụng thực tế của chúng.

Nhận ra khoảng cách này, hướng dẫn của chúng tôi tổng hợp 30 câu hỏi phỏng vấn LLM hàng đầu mà ứng viên có thể gặp phải. Cùng với các câu trả lời sâu sắc, hướng dẫn này nhằm mục đích trang bị cho người đọc kiến ​​thức để tự tin giải quyết các cuộc phỏng vấn và hiểu sâu hơn về tác động và tiềm năng của LLM trong việc định hình tương lai của AI và Khoa học dữ liệu.

30 câu hỏi phỏng vấn LLM hàng đầu

Câu hỏi phỏng vấn LLM cấp độ mới bắt đầu

Q1. Nói một cách đơn giản, Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là gì?

A. An trí tuệ nhân tạo hệ thống được đào tạo về khối lượng tài liệu văn bản dồi dào để hiểu và tạo ra ngôn ngữ giống như con người được biết đến như một hệ thống mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Những mô hình này cung cấp đầu ra ngôn ngữ hợp lý và phù hợp với ngữ cảnh bằng cách áp dụng học máy kỹ thuật để xác định các mẫu và mối tương quan trong dữ liệu huấn luyện.

Q2. LLM khác biệt gì với chatbot truyền thống?

A. Các chatbot thông thường thường phản hồi theo các nguyên tắc đặt trước và khung dựa trên quy tắc. Mặt khác, các nhà phát triển đào tạo LLM về số lượng lớn dữ liệu, điều này giúp họ hiểu và tạo ra ngôn ngữ một cách tự nhiên hơn và dễ chấp nhận hơn trong tình huống. LLM có thể có những cuộc trò chuyện phức tạp và cởi mở hơn vì danh sách các câu trả lời được xác định trước không hạn chế họ.

Q3. LLM thường được đào tạo như thế nào? (ví dụ: đào tạo trước, tinh chỉnh)

A. LLM thường trải qua quá trình đào tạo trước và tinh chỉnh. Mô hình được tiếp xúc với một lượng lớn dữ liệu văn bản từ nhiều nguồn trong quá trình đào tạo trước. Điều này cho phép nó mở rộng nền tảng kiến ​​​​thức và nắm bắt được ngôn ngữ rộng rãi. Để nâng cao hiệu suất, việc tinh chỉnh đòi hỏi phải đào tạo lại mô hình đã học trước đó về một nhiệm vụ hoặc lĩnh vực cụ thể, chẳng hạn như dịch ngôn ngữ hoặc trả lời câu hỏi.

Q4. Một số ứng dụng điển hình của LLM là gì? (ví dụ: tạo văn bản, dịch thuật)

A. LLM có nhiều ứng dụng, bao gồm soạn thảo văn bản (ví dụ: tạo câu chuyện, bài báo hoặc kịch bản), dịch ngôn ngữ, tóm tắt văn bản, trả lời câu hỏi, phân tích cảm xúc, truy xuất thông tin và phát triển mã. Chúng cũng có thể được sử dụng trong phân tích dữ liệu, dịch vụ khách hàng, viết sáng tạo và tạo nội dung.

Q5. Vai trò của máy biến áp trong kiến ​​trúc LLM là gì?

A. Kiến trúc mạng thần kinh được gọi là máy biến áp là điều cần thiết để tạo ra LLM. Transformer rất hữu ích trong việc xử lý dữ liệu tuần tự, như văn bản và chúng cũng rất hữu ích trong việc nắm bắt các mối quan hệ theo ngữ cảnh và tầm xa. Thay vì xử lý chuỗi đầu vào từng từ, thiết kế này cho phép LLM hiểu và tạo ra ngôn ngữ gắn kết và phù hợp với ngữ cảnh. Transformers tạo điều kiện thuận lợi cho việc mô hình hóa các mối liên kết và sự phụ thuộc phức tạp bên trong văn bản bằng LLM, dẫn đến việc tạo ra ngôn ngữ giống lời nói của con người hơn.

Tham gia của chúng tôi Chương trình đỉnh cao AI sáng tạo để nắm vững các Mô hình Ngôn ngữ Lớn, các xu hướng mới nhất, tinh chỉnh, đào tạo và AI có trách nhiệm của NLP.

Câu hỏi phỏng vấn LLM cấp trung cấp

Q6. Giải thích khái niệm sai lệch trong dữ liệu đào tạo LLM và những hậu quả tiềm ẩn của nó.

A. Các mô hình ngôn ngữ lớn được đào tạo bằng cách sử dụng lượng lớn dữ liệu văn bản được thu thập từ nhiều nguồn, chẳng hạn như sách, trang web và cơ sở dữ liệu. Thật không may, dữ liệu đào tạo này thường phản ánh sự mất cân bằng và sai lệch trong nguồn dữ liệu, phản ánh những định kiến ​​​​xã hội. Nếu tập huấn luyện chứa bất kỳ điều nào trong số này, LLM có thể xác định và tuyên truyền thái độ định kiến, nhân khẩu học ít được trình bày hoặc các lĩnh vực chủ đề. Nó có thể tạo ra những thành kiến, định kiến ​​hoặc ấn tượng sai lầm, có thể gây ra hậu quả bất lợi, đặc biệt là trong các lĩnh vực nhạy cảm như quá trình ra quyết định, chăm sóc sức khỏe hoặc giáo dục.

Q7. Kỹ thuật nhắc nhở có thể được sử dụng như thế nào để cải thiện kết quả đầu ra LLM?

A. Kỹ thuật nhanh chóng liên quan đến việc xây dựng cẩn thận các lời nhắc hoặc hướng dẫn đầu vào được gửi đến hệ thống để điều khiển đầu ra của LLM theo hướng mong muốn. Các nhà phát triển có thể hướng dẫn các câu trả lời của LLM phù hợp hơn, hợp lý hơn và phù hợp với các mục tiêu hoặc tiêu chí nhất định bằng cách tạo lời nhắc với bối cảnh, giới hạn và ví dụ chính xác. Độ chính xác thực tế có thể được cải thiện, độ lệch có thể giảm và chất lượng chung của kết quả đầu ra LLM có thể được nâng cao bằng cách sử dụng các chiến lược kỹ thuật kịp thời như cung cấp vài mẫu chụp, thêm các hạn chế hoặc đề xuất và cải thiện dần các lời nhắc.

Q8. Mô tả một số kỹ thuật để đánh giá hiệu suất của LLM. (ví dụ: sự bối rối, điểm BLEU)

A. Đánh giá hiệu quả của LLM là bước quan trọng đầu tiên để hiểu được điểm mạnh và điểm yếu của chúng. Một thống kê phổ biến để đánh giá tính chính xác của dự đoán của mô hình ngôn ngữ là sự mơ hồ. Nó đánh giá mức độ mô hình có thể dự đoán từ tiếp theo trong chuỗi; điểm bối rối thấp hơn cho thấy hiệu suất cao hơn. Đối với các công việc như dịch ngôn ngữ, điểm BLEU (Nghiên cứu đánh giá song ngữ) thường được sử dụng để đánh giá chất lượng của nội dung do máy tạo ra. Nó đánh giá sự lựa chọn từ, thứ tự từ và độ trôi chảy bằng cách đối chiếu văn bản được tạo ra với các bản dịch tham khảo của con người. Những người đánh giá là con người đánh giá kết quả về tính mạch lạc, phù hợp và chính xác về mặt thực tế như một trong những chiến lược đánh giá khác.

Q9. Thảo luận về những hạn chế của LLM, chẳng hạn như độ chính xác thực tế và khả năng suy luận.

A. Mặc dù LLM tỏ ra khá hiệu quả trong việc tạo ra ngôn ngữ nhưng chúng không phải là không có sai sót. Vì họ thiếu sự hiểu biết thấu đáo về các khái niệm hoặc sự kiện cơ bản nên một hạn chế lớn là xu hướng tạo ra thông tin thực tế sai hoặc không nhất quán. Các hoạt động tư duy phức tạp liên quan đến suy luận logic, giải thích nguyên nhân hoặc giải quyết vấn đề gồm nhiều bước cũng có thể khó khăn đối với LLM. Ngoài ra, nếu nhà phát triển thao túng hoặc đưa các thành kiến ​​vào dữ liệu đào tạo của họ, LLM có thể hiển thị các thành kiến ​​​​hoặc mang lại kết quả không mong muốn. Các nhà phát triển không tinh chỉnh LLM dựa trên dữ liệu thích hợp có thể gặp khó khăn với những công việc đòi hỏi kiến ​​thức hoặc kinh nghiệm về lĩnh vực cụ thể.

Q10. Một số cân nhắc về mặt đạo đức xung quanh việc sử dụng LLM là gì?

A. Mối quan tâm về đạo đức của LLM:

  • Quyền riêng tư & Bảo vệ dữ liệu: Việc đào tạo LLM về lượng dữ liệu khổng lồ, bao gồm cả thông tin nhạy cảm, làm tăng mối lo ngại về quyền riêng tư và bảo vệ dữ liệu.
  • Thành kiến ​​& phân biệt đối xử: Dữ liệu hoặc lời nhắc đào tạo thiên vị có thể khuếch đại sự phân biệt đối xử và thành kiến.
  • Sở hữu trí tuệ: Khả năng tạo nội dung của LLM đặt ra câu hỏi về quyền sở hữu trí tuệ và ghi công, đặc biệt khi tương tự với các tác phẩm hiện có.
  • Ứng dụng lạm dụng và độc hại: Việc giả mạo dữ liệu hoặc gây tổn hại cho LLM là những mối lo ngại tiềm ẩn về việc sử dụng sai mục đích và ứng dụng độc hại.
  • Tác động môi trường: Các nguồn lực tính toán đáng kể cần thiết cho hoạt động và đào tạo LLM làm tăng mối lo ngại về tác động môi trường.

Việc giải quyết những rủi ro đạo đức này đòi hỏi phải thiết lập các chính sách, khuôn khổ đạo đức và các thủ tục có trách nhiệm để tạo và thực hiện LLM.

Q11. LLM xử lý các lời nhắc ngoài miền hoặc vô nghĩa như thế nào?

A. Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có thể có được nền tảng kiến ​​thức chung và hiểu biết toàn diện về ngôn ngữ vì chúng được đào tạo trên một kho dữ liệu văn bản phong phú. Tuy nhiên, LLM có thể khó trả lời một cách thích hợp hoặc hợp lý khi được đưa ra những lời nhắc hoặc câu hỏi vô lý hoặc nằm ngoài lĩnh vực đào tạo của họ. LLM có thể phát triển các câu trả lời thuyết phục trong những tình huống này bằng cách sử dụng kiến ​​​​thức về ngữ cảnh và mô hình ngôn ngữ của họ. Tuy nhiên, những câu trả lời này có thể không có nội dung liên quan hoặc không chính xác về mặt thực tế. LLM cũng có thể phản hồi một cách mơ hồ hoặc chung chung, điều này gợi ý sự nghi ngờ hoặc thiếu hiểu biết.

Q12. Giải thích khái niệm học vài lần và các ứng dụng của nó trong việc tinh chỉnh LLM.

A. Học vài lần là một chiến lược tinh chỉnh cho LLM, trong đó mô hình được cung cấp một số lượng hạn chế các phiên bản được gắn nhãn (thường là từ 1 đến 5) để điều chỉnh nó cho phù hợp với một nhiệm vụ hoặc miền cụ thể. Học ít lần cho phép LLM học nhanh và khái quát hóa từ một số trường hợp, không giống như học có giám sát thông thường, đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu được gắn nhãn. Phương pháp này hoạt động tốt cho những công việc hoặc những lĩnh vực mà việc thu thập các tập dữ liệu có nhãn lớn là khó khăn hoặc tốn kém. Học ngắn hạn có thể được sử dụng để tối ưu hóa LLM cho các nhiệm vụ khác nhau trong các lĩnh vực chuyên môn như luật, tài chính hoặc chăm sóc sức khỏe, bao gồm phân loại văn bản, trả lời câu hỏi và tạo văn bản.

Q13. Những thách thức liên quan đến việc triển khai LLM trên quy mô lớn trong các ứng dụng trong thế giới thực là gì?

A. Có nhiều trở ngại liên quan đến việc triển khai Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trên quy mô lớn trong các ứng dụng trong thế giới thực. Các tài nguyên điện toán cần thiết để chạy LLM, có thể tốn kém và tốn nhiều năng lượng, đặc biệt đối với việc lắp đặt quy mô lớn, gây trở ngại đáng kể. Điều cần thiết là phải đảm bảo tính bảo mật và quyền riêng tư của dữ liệu nhạy cảm được sử dụng để suy luận hoặc đào tạo. Việc giữ cho mô hình chính xác và hoạt động tốt có thể gặp khó khăn khi dữ liệu và mẫu ngôn ngữ mới xuất hiện theo thời gian. Một yếu tố quan trọng khác cần xem xét là giải quyết các thành kiến ​​và giảm khả năng tạo ra thông tin không chính xác hoặc có hại. Hơn nữa, có thể khó tích hợp LLM vào quy trình làm việc và hệ thống hiện tại, cung cấp giao diện phù hợp cho tương tác giữa con người với mô hình và đảm bảo rằng tất cả các luật hiện hành và tiêu chuẩn đạo đức đều được tuân thủ.

Q14. Thảo luận về vai trò của LLM trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo tổng hợp (AGI) rộng hơn.

A. Sự phát triển của trí tuệ tổng hợp nhân tạo (AGI), mong muốn xây dựng các hệ thống có trí thông minh tổng quát giống con người, có khả năng suy nghĩ, học tập và giải quyết vấn đề trên nhiều lĩnh vực và hoạt động, được coi là một bước tiến lớn trong việc tạo ra ngôn ngữ lớn mô hình (LLM). Một thành phần thiết yếu của trí thông minh nói chung, khả năng hiểu và tạo ra ngôn ngữ giống như ngôn ngữ của con người, đã được LLM chứng minh một cách đáng chú ý. Chúng có thể đóng góp vào việc tạo ra ngôn ngữ và khả năng hiểu biết của các hệ thống AGI lớn hơn bằng cách đóng vai trò là các phần hoặc thành phần xây dựng.

Tuy nhiên, vì LLM thiếu các kỹ năng thiết yếu như lý luận chung, trừu tượng hóa và chuyển giao học tập đa phương thức nên chúng không đủ tiêu chuẩn được coi là AGI. Các hệ thống AGI hoàn chỉnh hơn có thể là kết quả của việc tích hợp LLM với các thành phần AI khác, bao gồm thị giác máy tính, robot và hệ thống suy luận. Tuy nhiên, ngay cả với lời hứa của LLM, việc phát triển AGI vẫn còn khó khăn và chúng chỉ là một mảnh ghép.

Q15. Làm thế nào có thể cải thiện khả năng giải thích và diễn giải của các quyết định LLM?

A. Việc nâng cao khả năng diễn giải và giải thích của các lựa chọn Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) là rất quan trọng để nghiên cứu và phát triển thêm. Một chiến lược là bao gồm các phần hoặc mô-đun có thể giải thích được trong thiết kế LLM, bao gồm các mô-đun để tạo lý do hoặc cơ chế chú ý, có thể làm sáng tỏ quá trình ra quyết định của mô hình. Để tìm hiểu cách các mối quan hệ và ý tưởng khác nhau được lưu trữ bên trong mô hình, các nhà nghiên cứu có thể sử dụng các kỹ thuật để kiểm tra hoặc phân tích các biểu diễn và kích hoạt bên trong của LLM.

Để cải thiện khả năng diễn giải, các nhà nghiên cứu cũng có thể sử dụng các chiến lược như giải thích phản thực tế, bao gồm việc thay đổi kết quả đầu ra của mô hình để xác định các biến số ảnh hưởng đến lựa chọn của mô hình. Khả năng giải thích cũng có thể được tăng lên bằng cách bao gồm các kỹ thuật con người trong vòng lặp, trong đó các chuyên gia từ thế giới thực đưa ra nhận xét và hiểu biết về các quyết định do mô hình đưa ra. Cuối cùng, có thể cần phải kết hợp các cải tiến về kiến ​​trúc, chiến lược diễn giải và sự hợp tác giữa con người và máy móc để cải thiện tính minh bạch và hiểu biết của các phán đoán LLM.

Ngoài những điều cơ bản

Q16. So sánh và đối chiếu các kiến ​​trúc LLM, chẳng hạn như GPT-3 và LaMDA.

A. LaMDA và GPT-3 là những ví dụ nổi tiếng về kiến ​​trúc mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) do một số nhóm tạo ra. GPT-3, hay Generative Pre-training Transformer 3, được phát triển bởi OpenAI và nổi tiếng với kích thước khổng lồ (175 tỷ thông số). GPT-3 đã được các nhà phát triển đào tạo trên một kho dữ liệu Internet khổng lồ sử dụng kiến ​​trúc máy biến áp làm nền tảng. Trong các nhiệm vụ liên quan đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên, chẳng hạn như tạo văn bản, trả lời câu hỏi và dịch ngôn ngữ, GPT-3 đã chứng tỏ được khả năng vượt trội. Một mô hình ngôn ngữ khổng lồ khác được tạo rõ ràng cho cuộc thảo luận mở là LaMDA (Mô hình ngôn ngữ cho các ứng dụng thảo luận) của Google. Mặc dù LaMDA nhỏ hơn GPT-3 nhưng những người tạo ra nó đã đào tạo nó về dữ liệu đối thoại và bổ sung các chiến lược để nâng cao tính mạch lạc và duy trì bối cảnh trong các cuộc đàm phán dài hơn.

Q17. Giải thích khái niệm tự chú ý và vai trò của nó trong hoạt động LLM.

A. Tự chú ý là ý tưởng quan trọng trong kiến ​​trúc máy biến áp và thường được sử dụng trong các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Khi xây dựng các biểu diễn cho từng vị trí trong quy trình tự chú ý, mô hình sẽ học cách cung cấp các trọng số khác nhau cho các phần khác nhau của chuỗi đầu vào. Điều này cho phép mô hình nắm bắt thông tin theo ngữ cảnh và các mối quan hệ lâu dài hiệu quả hơn các mô hình tuần tự tiêu chuẩn. Nhờ khả năng tự chú ý, mô hình có thể tập trung vào các phân đoạn thích hợp của chuỗi đầu vào, không phụ thuộc vào vị trí của chúng. Điều này đặc biệt có ý nghĩa đối với các hoạt động ngôn ngữ trong đó trật tự từ và ngữ cảnh là rất quan trọng. Các nhiệm vụ sản xuất nội dung, dịch máy và hiểu ngôn ngữ đều được LLM thực hiện hiệu quả hơn khi bao gồm các lớp tự chú ý. Điều này cho phép LLM dễ dàng hiểu hơn và tạo ra nội dung mạch lạc, phù hợp với ngữ cảnh.

Cũng đọc: Cơ chế chú ý trong Deep Learning

Q18. Thảo luận về nghiên cứu đang diễn ra về việc giảm thiểu sai lệch trong thuật toán và dữ liệu đào tạo LLM.

A. Các nhà nghiên cứu và phát triển đã trở nên rất quan tâm đến các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và các thành kiến. Họ liên tục làm việc để giảm sự thiên vị trong thuật toán và dữ liệu đào tạo của LLM. Về mặt dữ liệu, họ điều tra các phương pháp như cân bằng dữ liệu, bao gồm việc đưa các nhóm hoặc quan điểm ít được trình bày một cách có mục đích vào dữ liệu đào tạo và gỡ lỗi dữ liệu, yêu cầu lọc hoặc tăng cường các tập dữ liệu hiện có để giảm bớt thành kiến.

Các nhà nghiên cứu cũng đang điều tra các phương pháp đào tạo đối nghịch và tạo ra dữ liệu giả để giảm bớt thành kiến. Công việc liên tục về thuật toán bao gồm việc tạo ra các chiến lược chính quy hóa, các phương pháp xử lý hậu kỳ và các cấu trúc nhận biết sai lệch để giảm sai lệch trong kết quả đầu ra LLM. Các nhà nghiên cứu cũng đang nghiên cứu các kỹ thuật và phương pháp có thể diễn giải để theo dõi và đánh giá thành kiến ​​nhằm hiểu rõ hơn và phát hiện những thành kiến ​​trong các phán đoán LLM.

Q19. Làm cách nào để tận dụng LLM để tạo ra những cuộc trò chuyện giống con người hơn?

Đáp. Có một số cách mà mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có thể được sử dụng để tạo ra những cuộc trò chuyện giống con người hơn. Tinh chỉnh LLM trên dữ liệu hội thoại là một cách giúp họ hiểu được cách chuyển ngữ cảnh, mẫu hội thoại và đưa ra câu trả lời mạch lạc. Các chiến lược như mô hình hóa tính cách, trong đó LLM học cách bắt chước những đặc điểm tính cách hoặc kiểu giao tiếp cụ thể, có thể cải thiện hơn nữa tính tự nhiên của các cuộc thảo luận.

Các nhà nghiên cứu cũng đang nghiên cứu các cách để nâng cao năng lực của LLM nhằm duy trì bối cảnh lâu dài và sự gắn kết qua các cuộc tranh luận kéo dài và các cuộc thảo luận neo trong đầu vào đa phương thức hoặc các nguồn thông tin bên ngoài (chẳng hạn như hình ảnh và video). Các cuộc trò chuyện có thể tự nhiên và thú vị hơn khi LLM được tích hợp với các tính năng AI khác, chẳng hạn như sản xuất và nhận dạng giọng nói.

Q20. Khám phá các ứng dụng tiềm năng trong tương lai của LLM trong các ngành khác nhau.

A. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) với kỹ năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên có thể biến đổi một số lĩnh vực. LLM được sử dụng trong lĩnh vực y tế để liên lạc với bệnh nhân, ghi chép y tế và thậm chí giúp lập kế hoạch chẩn đoán và điều trị. LLM có thể trợ giúp tóm tắt tài liệu, nghiên cứu pháp lý và phân tích hợp đồng trong ngành pháp lý. Chúng có thể được sử dụng trong giáo dục để tạo nội dung, tiếp thu ngôn ngữ và dạy kèm cá nhân. Khả năng của LLM trong việc tạo ra những câu chuyện, kịch bản phim và nội dung tiếp thị hấp dẫn có thể mang lại lợi ích cho các lĩnh vực sáng tạo, bao gồm báo chí, giải trí và quảng cáo. Hơn nữa, LLM có thể hỗ trợ dịch vụ khách hàng bằng cách cung cấp chatbot và trợ lý ảo thông minh.

Ngoài ra, LLM còn có các ứng dụng trong nghiên cứu khoa học, cho phép xem xét tài liệu, tạo giả thuyết và thậm chí tạo mã cho các thí nghiệm tính toán. Khi công nghệ tiến bộ, LLM dự kiến ​​sẽ ngày càng được tích hợp vào các ngành công nghiệp khác nhau, nâng cao năng lực của con người và thúc đẩy sự đổi mới.

LLM đang hoạt động (Câu hỏi phỏng vấn dựa trên kịch bản)

Q21. Bạn được giao nhiệm vụ tinh chỉnh LLM để viết nội dung sáng tạo. Bạn sẽ tiếp cận điều này như thế nào?

Đáp: Tôi sẽ sử dụng chiến lược gồm nhiều bước để tối ưu hóa mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) nhằm tạo ra tài liệu sáng tạo. Đầu tiên, tôi sẽ nỗ lực biên soạn một tập dữ liệu gồm các ví dụ xuất sắc về cách viết sáng tạo từ nhiều thể loại khác nhau, bao gồm thơ, tiểu thuyết và kịch bản phim. Phong cách, giọng điệu và mức độ sáng tạo dự định đều phải được phản ánh trong tập dữ liệu này. Tiếp theo tôi sẽ xử lý mọi vấn đề về định dạng hoặc sự không nhất quán trong dữ liệu bằng cách xử lý trước dữ liệu đó. Tiếp theo, tôi sẽ tinh chỉnh LLM được đào tạo trước bằng cách sử dụng tập dữ liệu viết sáng tạo này bằng cách thử nghiệm các siêu tham số và phương pháp đào tạo khác nhau để tối đa hóa hiệu suất của mô hình.

Đối với các nhiệm vụ sáng tạo, các phương pháp như học vài lần có thể hoạt động tốt trong đó mô hình được cung cấp một số ít lời nhắc mẫu và kết quả đầu ra. Hơn nữa, tôi sẽ bao gồm các vòng phản hồi của con người, cho phép tinh chỉnh quy trình lặp đi lặp lại bằng cách yêu cầu người đánh giá là con người gửi xếp hạng và nhận xét về tài liệu do mô hình tạo ra.

Q22. LLM bạn đang làm việc bắt đầu tạo ra kết quả đầu ra gây khó chịu hoặc không chính xác về mặt thực tế. Bạn sẽ chẩn đoán và giải quyết vấn đề như thế nào?

A. Nếu LLM bắt đầu đưa ra kết quả đầu ra không chính xác hoặc sai sự thật thì việc chẩn đoán và giải quyết vấn đề ngay lập tức là điều bắt buộc. Đầu tiên, tôi sẽ xem xét các trường hợp có kết quả đầu ra không chính xác hoặc bị phản đối để tìm kiếm các xu hướng hoặc các yếu tố lặp lại. Kiểm tra các lời nhắc đầu vào, miền hoặc lĩnh vực chủ đề, dữ liệu đào tạo cụ thể và các thành kiến ​​về kiến ​​trúc mô hình là một vài ví dụ để đạt được điều này. Sau đó, tôi sẽ xem xét dữ liệu đào tạo và các quy trình tiền xử lý để tìm ra các nguồn sai lệch tiềm ẩn hoặc sự khác biệt thực tế có thể đã xuất hiện trong giai đoạn thu thập hoặc chuẩn bị dữ liệu.

Tôi cũng sẽ kiểm tra kiến ​​trúc, siêu tham số và quy trình tinh chỉnh của mô hình để xem liệu có bất kỳ thay đổi nào có thể giúp giảm bớt vấn đề hay không. Chúng tôi có thể điều tra các phương pháp như đào tạo đối nghịch, giải mã và tăng cường dữ liệu. Nếu sự cố vẫn tiếp diễn, tôi có thể phải bắt đầu lại và đào tạo lại mô hình bằng cách sử dụng tập dữ liệu cân bằng và được lựa chọn phù hợp hơn. Các giải pháp tạm thời có thể bao gồm sự giám sát của con người, sàng lọc nội dung hoặc các hạn chế về mặt đạo đức trong quá trình suy luận.

Q23. Một khách hàng muốn sử dụng LLM để tương tác với dịch vụ khách hàng. Một số cân nhắc quan trọng cho ứng dụng này là gì?

Trả lời: Khi triển khai mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cho các tương tác dịch vụ khách hàng, các công ty phải giải quyết một số cân nhắc chính:

  • Đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu: Các công ty phải xử lý dữ liệu và cuộc trò chuyện của khách hàng một cách an toàn và tuân thủ các quy định về quyền riêng tư có liên quan.
  • Duy trì tính chính xác và nhất quán của thực tế: Các công ty phải tinh chỉnh LLM trên cơ sở kiến ​​thức và dữ liệu dịch vụ khách hàng có liên quan để đảm bảo phản hồi chính xác và nhất quán.
  • Tông màu và cá tính riêng: Các công ty nên điều chỉnh các phản hồi của LLM để phù hợp với sắc thái và tính cách mong muốn của thương hiệu, duy trì phong cách giao tiếp nhất quán và phù hợp.
  • Bối cảnh và cá nhân hóa: LLM phải có khả năng hiểu và duy trì bối cảnh trong suốt cuộc trò chuyện, điều chỉnh các câu trả lời dựa trên lịch sử và sở thích của khách hàng.
  • Cơ chế xử lý lỗi và dự phòng: Cần áp dụng các chiến lược xử lý lỗi và dự phòng mạnh mẽ để xử lý khéo léo các tình huống trong đó LLM không chắc chắn hoặc không thể phản hồi thỏa đáng.
  • Giám sát và leo thang của con người: Phương pháp tiếp cận theo con người có thể cần thiết cho các yêu cầu phức tạp hoặc nhạy cảm, với lộ trình chuyển tiếp rõ ràng tới các tác nhân là con người.
  • Tích hợp với các hệ thống hiện có: LLM phải tích hợp liền mạch với hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM), cơ sở kiến ​​thức và các nền tảng liên quan khác của khách hàng.
  • Giám sát và cải tiến liên tục: Việc liên tục giám sát, đánh giá và tinh chỉnh hiệu suất của LLM dựa trên phản hồi của khách hàng và các yêu cầu ngày càng phát triển là điều cần thiết.

Q24. Bạn sẽ giải thích khái niệm LLM và khả năng của chúng như thế nào cho đối tượng không rành về kỹ thuật?

A. Cần sử dụng các ví dụ và ví dụ tương tự đơn giản để làm sáng tỏ khái niệm về mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cho đối tượng không rành về kỹ thuật. Tôi sẽ bắt đầu bằng cách so sánh LLM với những người học ngôn ngữ nói chung. Các nhà phát triển sử dụng bộ dữ liệu văn bản quy mô lớn từ nhiều nguồn, bao gồm sách, trang web và cơ sở dữ liệu, để đào tạo LLM khi mọi người có được kỹ năng hiểu và sản xuất ngôn ngữ thông qua việc tiếp xúc với số lượng lớn văn bản và giọng nói.

LLM học các mô hình ngôn ngữ và mối tương quan thông qua việc tiếp xúc này để hiểu và tạo ra văn bản giống con người. Tôi sẽ đưa ra ví dụ về các công việc mà LLM có thể hoàn thành, chẳng hạn như trả lời các câu hỏi, cô đọng các thủ tục giấy tờ dài dòng, dịch sang nhiều ngôn ngữ và tạo ra các bài báo và câu chuyện giàu trí tưởng tượng.

Hơn nữa, tôi có thể trình bày một số ví dụ về bài viết do LLM sản xuất và đối chiếu nó với tài liệu do con người viết để thể hiện tài năng của họ. Tôi sẽ thu hút sự chú ý đến tính mạch lạc, trôi chảy và ý nghĩa theo ngữ cảnh của kết quả đầu ra LLM. Điều quan trọng cần nhấn mạnh là mặc dù LLM có thể tạo ra kết quả đầu ra ngôn ngữ đáng chú ý nhưng sự hiểu biết của họ bị hạn chế ở những gì họ được dạy. Họ không thực sự hiểu được ý nghĩa hoặc bối cảnh cơ bản như con người.

Trong suốt phần giải thích, tôi sẽ sử dụng những phép loại suy và so sánh với những trải nghiệm hàng ngày và tránh những thuật ngữ kỹ thuật để làm cho khái niệm này dễ tiếp cận và dễ hiểu hơn với những khán giả không rành về kỹ thuật.

Q25. Hãy tưởng tượng một kịch bản trong tương lai nơi LLM được tích hợp rộng rãi vào cuộc sống hàng ngày. Những mối quan tâm đạo đức nào có thể phát sinh?

A. Trong kịch bản tương lai khi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được tích hợp rộng rãi vào cuộc sống hàng ngày, một số mối lo ngại về đạo đức có thể nảy sinh:

  • Đảm bảo quyền riêng tư và bảo vệ dữ liệu: Các công ty phải xử lý lượng lớn dữ liệu mà LLM được đào tạo, có thể bao gồm thông tin cá nhân hoặc thông tin nhạy cảm, với cách sử dụng bảo mật và có trách nhiệm.
  • Giải quyết sự thiên vị và phân biệt đối xử: Các nhà phát triển phải đảm bảo rằng LLM không được đào tạo về dữ liệu sai lệch hoặc không mang tính đại diện để ngăn chúng tiếp tục những thành kiến, khuôn mẫu hoặc phân biệt đối xử có hại trong kết quả đầu ra của mình, điều này có thể ảnh hưởng đến quá trình ra quyết định hoặc củng cố sự bất bình đẳng xã hội.
  • Tôn trọng sở hữu trí tuệ và ghi công: Các nhà phát triển nên lưu ý rằng LLM có thể tạo ra văn bản giống hoặc sao chép các tác phẩm hiện có, gây lo ngại về quyền sở hữu trí tuệ, đạo văn và ghi nhận tác giả phù hợp.
  • Ngăn chặn thông tin sai lệch và thao túng: Các công ty phải đề phòng khả năng LLM tạo ra văn bản thuyết phục và mạch lạc có thể bị lợi dụng để truyền bá thông tin sai lệch, tuyên truyền hoặc thao túng dư luận.
  • Minh bạch và trách nhiệm giải trình: Khi LLM ngày càng được tích hợp nhiều hơn vào các quy trình ra quyết định quan trọng, điều quan trọng là phải đảm bảo tính minh bạch và trách nhiệm giải trình đối với kết quả đầu ra và quyết định của họ.
  • Di dời con người và mất việc làm: Việc áp dụng rộng rãi LLM có thể dẫn đến sự dịch chuyển công việc, đặc biệt là trong các ngành phụ thuộc vào viết lách, sáng tạo nội dung hoặc các nhiệm vụ liên quan đến ngôn ngữ.
  • Sự phụ thuộc quá mức và mất đi kỹ năng con người: Việc phụ thuộc quá nhiều vào LLM có thể dẫn đến mất giá trị hoặc đánh mất ngôn ngữ con người, tư duy phản biện và kỹ năng sáng tạo.
  • Tác động môi trường: Các tài nguyên tính toán cần thiết để đào tạo và chạy các mô hình ngôn ngữ lớn có thể gây ảnh hưởng đáng kể đến môi trường, làm dấy lên mối lo ngại về tính bền vững và lượng khí thải carbon.
  • Khuôn khổ đạo đức và pháp lý: Việc phát triển các khuôn khổ đạo đức và pháp lý mạnh mẽ để quản lý việc phát triển, triển khai và sử dụng LLM trong các lĩnh vực khác nhau là điều cần thiết để giảm thiểu rủi ro tiềm ẩn và đảm bảo việc áp dụng có trách nhiệm.

Ở phía trước của đường cong

A. Nghiên cứu các cấu trúc hiệu quả hơn và có khả năng mở rộng hơn là một hướng mới trong nghiên cứu mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Các nhà nghiên cứu đang xem xét các mô hình nén và thưa thớt để đạt được hiệu suất tương đương với các mô hình dày đặc với ít tài nguyên tính toán hơn. Một xu hướng khác là tạo ra LLM đa ngôn ngữ và đa phương thức, có thể phân tích và tạo văn bản bằng nhiều ngôn ngữ và kết hợp dữ liệu từ nhiều phương thức khác nhau, bao gồm cả âm thanh và hình ảnh. Hơn nữa, mối quan tâm ngày càng tăng là nghiên cứu các chiến lược nhằm nâng cao năng lực lý luận, hiểu biết thông thường và tính nhất quán thực tế của LLM. Nó tiếp cận để chỉ đạo và quản lý tốt hơn kết quả đầu ra của mô hình thông qua việc nhắc nhở và đào tạo.

Q27. Ý nghĩa xã hội tiềm ẩn của việc áp dụng LLM rộng rãi là gì?

A. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có thể được sử dụng rộng rãi và có thể ảnh hưởng sâu sắc đến xã hội. Về mặt tích cực, LLM có thể cải thiện khả năng tiếp cận, tính sáng tạo và năng suất trên nhiều lĩnh vực, bao gồm sản xuất nội dung, chăm sóc sức khỏe và giáo dục. Thông qua khả năng dịch ngôn ngữ và khả năng tiếp cận, họ có thể tạo điều kiện giao tiếp toàn diện hơn, trợ giúp về kế hoạch chẩn đoán và điều trị y tế cũng như cung cấp hướng dẫn cá nhân. Tuy nhiên, một số hoạt động kinh doanh và nghề nghiệp chủ yếu phụ thuộc vào các chức năng liên quan đến ngôn ngữ có thể bị ảnh hưởng tiêu cực. Hơn nữa, việc phổ biến thông tin sai lệch và duy trì thành kiến ​​thông qua tài liệu do LLM tạo ra có thể làm sâu sắc thêm rạn nứt xã hội và làm suy yếu niềm tin vào các nguồn thông tin. Các mối lo ngại về quyền dữ liệu và quyền riêng tư cũng được đưa ra bởi sự phân nhánh về mặt đạo đức và quyền riêng tư khi đào tạo LLM về khối lượng dữ liệu khổng lồ, bao gồm cả thông tin cá nhân.

Q28. Làm thế nào chúng ta có thể đảm bảo sự phát triển và triển khai LLM có trách nhiệm?

A. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) yêu cầu một chiến lược nhiều mặt kết hợp giữa giới học giả, nhà phát triển, chính trị gia và công chúng để đảm bảo sự phát triển và triển khai có trách nhiệm. Việc thiết lập các khuôn khổ và chuẩn mực đạo đức mạnh mẽ nhằm giải quyết vấn đề riêng tư, định kiến, cởi mở và trách nhiệm giải trình là rất quan trọng. Những khuôn khổ này nên được phát triển thông qua đối thoại công khai và hợp tác liên ngành. Hơn nữa, chúng ta phải áp dụng các biện pháp thực hành dữ liệu có trách nhiệm, chẳng hạn như quản lý dữ liệu nghiêm ngặt, chiến lược giảm sai lệch và các phương pháp bảo vệ quyền riêng tư.

Hơn nữa, điều quan trọng là phải có hệ thống giám sát và can thiệp của con người cũng như giám sát và đánh giá liên tục các kết quả LLM. Xây dựng niềm tin và trách nhiệm giải trình có thể đạt được bằng cách khuyến khích khả năng diễn giải và minh bạch trong các mô hình LLM và quy trình ra quyết định. Hơn nữa, việc tài trợ cho nghiên cứu AI có đạo đức có thể giúp giảm thiểu những mối nguy hiểm như vậy bằng cách phát triển các phương pháp khám phá an toàn và liên kết giá trị. Các sáng kiến ​​giáo dục và nâng cao nhận thức cộng đồng có thể cho phép mọi người tham gia và đánh giá thông tin do LLM tạo ra một cách nghiêm túc.

Câu 29. Bạn sẽ sử dụng tài nguyên nào để cập nhật những tiến bộ mới nhất trong LLM?

A. Tôi sẽ sử dụng các nguồn tài nguyên học thuật và thương mại để luôn cập nhật những phát triển gần đây trong các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Về giáo dục, tôi thường xuyên theo dõi các ấn phẩm và hội nghị nổi tiếng về trí tuệ nhân tạo (AI) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), bao gồm NeurIPS, ICLR, ACL và Tạp chí Nghiên cứu Trí tuệ Nhân tạo. Các bài báo nghiên cứu hiện đại và kết luận về LLM và các ứng dụng của chúng thường được xuất bản trong các lĩnh vực này. Ngoài ra, tôi sẽ để mắt tới các kho in sẵn, cung cấp quyền truy cập sớm vào các bài báo học thuật trước khi xuất bản, chẳng hạn như arXiv.org. Về ngành, tôi sẽ cập nhật các thông báo, tạp chí và blog của các cơ sở nghiên cứu và công ty công nghệ hàng đầu đang hoạt động trên LLM, chẳng hạn như OpenAI, Google AI, DeepMind và Meta AI.

Nhiều tổ chức phổ biến những kết quả nghiên cứu gần đây nhất, các bản phát hành mô hình và hiểu biết kỹ thuật thông qua blog và các công cụ trực tuyến. Ngoài ra, tôi sẽ tham gia vào các hội nghị, hội thảo trực tuyến và diễn đàn trực tuyến thích hợp, nơi những người thực hành và học giả trong lĩnh vực học tập suốt đời nói về những tiến bộ gần đây nhất và trao đổi kinh nghiệm. Cuối cùng, việc theo dõi các học giả và chuyên gia nổi tiếng trên các trang truyền thông xã hội như Twitter có thể mang lại những cuộc trò chuyện và thông tin sâu sắc về những phát triển và xu hướng mới trong LLM.

A. Tôi muốn tìm hiểu thêm về cách sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trong văn kể chuyện và sáng tạo vì tôi thích đọc và viết. Ý tưởng rằng LLM có thể tạo ra những câu chuyện, nhân vật và thế giới thú vị khiến tôi tò mò. Mục tiêu của tôi là tạo ra một công cụ trợ giúp kể chuyện tương tác được điều khiển bởi LLM được tối ưu hóa trên các tác phẩm văn học khác nhau.

Người dùng có thể đề xuất cốt truyện, bối cảnh hoặc mô tả nhân vật và trợ lý sẽ tạo ra các cuộc trò chuyện, đoạn tường thuật và diễn biến cốt truyện hợp lý và hấp dẫn. Tùy thuộc vào lựa chọn của người dùng hoặc thông tin đầu vào mẫu, trợ lý có thể thay đổi linh hoạt thể loại, giọng điệu và phong cách viết.

Tôi dự định nghiên cứu các phương pháp như học vài lần, trong đó LLM được cung cấp các mẫu văn học chất lượng cao để định hướng kết quả đầu ra của nó và bao gồm các vòng phản hồi của con người để cải tiến lặp lại nhằm đảm bảo tầm cỡ và tính sáng tạo của tài liệu được tạo ra. Hơn nữa, tôi sẽ tìm cách giữ cho những câu chuyện dài dòng mạch lạc và nhất quán, đồng thời cải thiện khả năng hiểu và tích hợp thông tin theo ngữ cảnh cũng như tư duy thông thường của LLM.

Ngoài vai trò là công cụ sáng tạo cho các tác giả và người kể chuyện, loại nỗ lực này có thể bộc lộ điểm mạnh và điểm yếu của LLM trong văn bản sáng tạo. Nó có thể tạo ra những cơ hội mới cho sự hợp tác giữa con người và AI trong quá trình sáng tạo và kiểm tra giới hạn năng lực của các mô hình ngôn ngữ trong việc tạo ra những câu chuyện hấp dẫn và sáng tạo.

Câu hỏi phỏng vấn viết mã LLM

Q31. Viết một hàm bằng Python (hoặc bất kỳ ngôn ngữ nào mà bạn thành thạo) để kiểm tra xem một câu đã cho có phải là một bảng màu không (đọc ngược cũng như đọc xuôi).

Câu trả lời:

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. Giải thích khái niệm về bảng băm và cách nó có thể lưu trữ và truy xuất thông tin được xử lý bởi LLM một cách hiệu quả.

Trả lời: Bảng băm là cấu trúc dữ liệu lưu trữ các cặp khóa-giá trị trong đó khóa là duy nhất. Nó sử dụng hàm băm để tính chỉ mục thành một mảng các nhóm hoặc vị trí mà từ đó có thể tìm thấy giá trị mong muốn. Điều này cho phép độ phức tạp trung bình theo thời gian không đổi khi chèn, xóa và tra cứu trong các điều kiện nhất định.

Cách thức Hoạt động

  1. Hàm băm: Chuyển đổi khóa thành chỉ mục trong bảng băm.
  2. : Vị trí lưu trữ nơi bảng băm lưu trữ các cặp khóa-giá trị.
  3. Xử lý va chạm: Khi hai khóa băm cùng một chỉ mục, các cơ chế như xâu chuỗi hoặc địa chỉ mở sẽ xử lý xung đột.

Hiệu quả trong việc lưu trữ và truy xuất thông tin

Khi xử lý thông tin bằng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như của tôi, bảng băm có thể rất hiệu quả để lưu trữ và truy xuất dữ liệu vì một số lý do:

  1. Tra cứu nhanh: Bảng băm cung cấp độ phức tạp trung bình theo thời gian không đổi cho việc tra cứu, điều đó có nghĩa là việc truy xuất thông tin diễn ra nhanh chóng.
  2. Linh hoạt: Bảng băm có thể lưu trữ các cặp khóa-giá trị, khiến chúng trở nên linh hoạt trong việc lưu trữ nhiều loại thông tin khác nhau.
  3. Hiệu suất bộ nhớ: Bảng băm có thể sử dụng bộ nhớ một cách hiệu quả bằng cách chỉ lưu trữ các khóa duy nhất. Các giá trị có thể được truy cập bằng khóa của chúng mà không cần lặp lại toàn bộ cấu trúc dữ liệu.
  4. Xử lý dữ liệu lớn: Với hàm băm thích hợp và cơ chế xử lý xung đột, bảng băm có thể xử lý hiệu quả một lượng lớn dữ liệu mà không làm giảm hiệu suất đáng kể.

Q33. Thiết kế một chiến lược kỹ thuật nhanh chóng đơn giản cho LLM để tóm tắt các chủ đề thực tế từ các tài liệu web. Giải thích lý do của bạn.

A. Cấu trúc nhắc nhở ban đầu:

Tóm tắt tài liệu web sau về [Chủ đề/URL]:

Lời nhắc bắt đầu bằng hướng dẫn rõ ràng về cách tóm tắt.

Sản phẩm [Topic/URL] trình giữ chỗ cho phép bạn nhập chủ đề hoặc URL cụ thể của tài liệu web mà bạn muốn tóm tắt.

Lời nhắc làm rõ:

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

Nếu bản tóm tắt ban đầu không rõ ràng hoặc quá dài, bạn có thể sử dụng lời nhắc này để yêu cầu bản tóm tắt ngắn gọn hơn.

Yêu cầu độ dài cụ thể:

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

Lời nhắc này cho phép bạn chỉ định độ dài mong muốn của bản tóm tắt trong câu, điều này có thể giúp kiểm soát độ dài đầu ra.

Làm nổi bật chủ đề:

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

Nếu tài liệu bao gồm nhiều chủ đề, việc chỉ định thuật ngữ hoặc khái niệm chính có thể giúp LLM tập trung vào bản tóm tắt về chủ đề cụ thể đó.

Kiểm tra chất lượng:

Is the summary factually accurate and free from errors?

Lời nhắc này có thể được sử dụng để yêu cầu LLM xác minh tính chính xác của bản tóm tắt. Nó khuyến khích mô hình kiểm tra kỹ kết quả đầu ra của nó để đảm bảo tính nhất quán thực tế.

lý luận:

  • Chỉ dẫn rõ ràng: Bắt đầu với hướng dẫn rõ ràng giúp người mẫu hiểu được nhiệm vụ.
  • Linh hoạt: Bạn có thể điều chỉnh chiến lược cho phù hợp với các tài liệu và yêu cầu khác nhau bằng cách sử dụng phần giữ chỗ và lời nhắc cụ thể.
  • Đảm bảo chất lượng: Bao gồm lời nhắc về độ chính xác sẽ đảm bảo bản tóm tắt ngắn gọn và chính xác về mặt thực tế.
  • Hướng dẫn: Việc cung cấp thuật ngữ hoặc khái niệm chính giúp mô hình tập trung vào thông tin phù hợp nhất, đảm bảo phần tóm tắt mạch lạc và đúng chủ đề.

Trở thành Chuyên gia LLM với Analytics Vidhya

Bạn đã sẵn sàng để thành thạo Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) chưa? Gia nhập với chúng tôi Chương trình đỉnh cao AI sáng tạo! Khám phá hành trình đi đến đỉnh cao của NLP, xây dựng các ứng dụng LLM, tinh chỉnh và đào tạo các mô hình từ đầu. Tìm hiểu về AI có trách nhiệm trong Kỷ nguyên AI sáng tạo.

Hãy nâng cao kỹ năng của bạn cùng chúng tôi!

Kết luận

LLM là một lĩnh vực đang thay đổi nhanh chóng và hướng dẫn này sẽ soi đường cho các chuyên gia đầy tham vọng. Các câu trả lời vượt xa sự chuẩn bị cho cuộc phỏng vấn, khơi dậy sự khám phá sâu hơn. Khi bạn phỏng vấn, mỗi câu hỏi là cơ hội thể hiện niềm đam mê và tầm nhìn của bạn về tương lai của AI. Hãy để câu trả lời của bạn thể hiện sự sẵn sàng và cam kết của bạn đối với những tiến bộ mang tính đột phá.

Chúng tôi có bỏ sót câu hỏi nào không? Hãy cho chúng tôi biết suy nghĩ của bạn trong phần bình luận bên dưới.

Chúng tôi chúc bạn mọi điều tốt đẹp nhất cho cuộc phỏng vấn sắp tới của bạn!

tại chỗ_img

Tin tức mới nhất

tại chỗ_img