Einleitung

Large Language Models (LLMs) werden zu immer wertvolleren Werkzeugen in der Datenwissenschaft, der generativen KI (GenAI) und der KI. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten und fördern Effizienz und Kreativität in verschiedenen Sektoren. Die LLM-Entwicklung hat sich in den letzten Jahren beschleunigt und zu einem weit verbreiteten Einsatz bei Aufgaben wie der komplexen Datenanalyse und der Verarbeitung natürlicher Sprache geführt. In technologiegetriebenen Branchen ist ihre Integration entscheidend für die Wettbewerbsfähigkeit.

Trotz ihrer zunehmenden Verbreitung sind umfassende Ressourcen, die Aufschluss über die Feinheiten von LLMs geben, nach wie vor rar. Angehende Berufstätige befinden sich auf Neuland, wenn es um Interviews geht, die sich mit den Funktionalitäten von LLMs und ihren praktischen Anwendungen befassen.

Unser Leitfaden erkennt diese Lücke und stellt die 30 häufigsten LLM-Interviewfragen zusammen, mit denen Kandidaten wahrscheinlich konfrontiert werden. Zusammen mit aufschlussreichen Antworten soll dieser Leitfaden den Lesern das Wissen vermitteln, Interviews mit Zuversicht anzugehen und ein tieferes Verständnis für die Auswirkungen und das Potenzial von LLMs bei der Gestaltung der Zukunft von KI und Data Science zu erlangen.

Fragen zum LLM-Interview für Anfänger

Q1. Was ist, vereinfacht gesagt, ein Large Language Model (LLM)?

A. Ein künstliche Intelligenz Ein System, das auf umfangreichen Mengen an Textmaterial basiert, um Sprache wie Menschen zu verstehen und zu produzieren, wird als a bezeichnet großes Sprachmodell (LLM). Diese Modelle liefern durch ihre Anwendung logische und kontextgerechte Sprachausgaben Maschinelles Lernen Techniken zur Identifizierung von Mustern und Zusammenhängen in den Trainingsdaten.

Q2. Was unterscheidet LLMs von herkömmlichen Chatbots?

A. Herkömmliche Chatbots reagieren normalerweise nach voreingestellten Richtlinien und regelbasierten Frameworks. Andererseits trainieren Entwickler LLMs anhand großer Datenmengen, was ihnen hilft, Sprache natürlicher und situationsgerechter zu verstehen und zu produzieren. LLMs können komplexere und offenere Gespräche führen, da eine vorgegebene Liste von Antworten sie nicht einschränkt.

Q3. Wie werden LLMs typischerweise ausgebildet? (z. B. Vortraining, Feinabstimmung)

A. LLMs durchlaufen oft eine Vorschulung und Feinabstimmung. Das Modell wird während des Vortrainings einem großen Korpus an Textdaten aus verschiedenen Quellen ausgesetzt. Dies ermöglicht es ihm, seine Wissensbasis zu erweitern und sich ein umfassendes Sprachverständnis anzueignen. Um die Leistung zu verbessern, muss bei der Feinabstimmung das zuvor erlernte Modell für eine bestimmte Aufgabe oder Domäne erneut trainiert werden, beispielsweise für die Sprachübersetzung oder die Beantwortung von Fragen.

Q4. Was sind einige der typischen Anwendungen von LLMs? (z. B. Texterstellung, Übersetzung)

A. LLMs haben viele Anwendungen, darunter Textkomposition (z. B. Erstellen von Geschichten, Artikeln oder Skripten), Sprachübersetzung, Textzusammenfassung, Beantwortung von Fragen, Emotionsanalyse, Informationsabruf und Codeentwicklung. Sie können auch in der Datenanalyse, im Kundenservice, beim kreativen Schreiben und bei der Erstellung von Inhalten eingesetzt werden.

F5. Welche Rolle spielen Transformatoren in der LLM-Architektur?

A. Neuronale Netzwerkarchitekturen, sogenannte Transformatoren, sind für die Erstellung von LLMs unerlässlich. Transformatoren eignen sich für die Verarbeitung sequenzieller Daten wie Text und eignen sich auch gut für die Erfassung kontextueller und langfristiger Beziehungen. Anstatt die Eingabesequenz Wort für Wort zu verarbeiten, ermöglicht dieses Design LLMs, eine zusammenhängende und kontextbezogene Sprache zu verstehen und zu produzieren. Transformer erleichtern die Modellierung komplexer Verknüpfungen und Abhängigkeiten innerhalb des Textes durch LLMs, was zu einer Spracherstellung führt, die eher der menschlichen Sprache ähnelt.

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Fragen zum LLM-Interview für Fortgeschrittene

F6. Erklären Sie das Konzept der Verzerrung in LLM-Trainingsdaten und seine möglichen Konsequenzen.

A. Große Sprachmodelle werden mithilfe riesiger Mengen an Textdaten trainiert, die aus vielen Quellen wie Büchern, Websites und Datenbanken gesammelt werden. Leider spiegeln diese Trainingsdaten typischerweise Ungleichgewichte und Verzerrungen in den Datenquellen wider und spiegeln gesellschaftliche Vorurteile wider. Wenn das Trainingsset eines dieser Dinge enthält, kann das LLM voreingenommene Einstellungen, unterrepräsentierte Bevölkerungsgruppen oder Themenbereiche identifizieren und verbreiten. Es kann zu Vorurteilen, Vorurteilen oder falschen Eindrücken führen, die insbesondere in sensiblen Bereichen wie Entscheidungsprozessen, Gesundheitsfürsorge oder Bildung nachteilige Folgen haben können.

F7. Wie kann Prompt Engineering genutzt werden, um die LLM-Ergebnisse zu verbessern?

A. Schnelles Engineering Es geht darum, die Eingabeaufforderungen oder Anweisungen, die an das System gesendet werden, sorgfältig zu konstruieren, um die Ausgaben eines LLM in die gewünschte Richtung zu lenken. Entwickler können die Antworten des LLM sachdienlicher, logischer und auf bestimmte Ziele oder Kriterien abgestimmt gestalten, indem sie Eingabeaufforderungen mit präzisem Kontext, Einschränkungen und Beispielen erstellen. Die sachliche Genauigkeit kann verbessert werden, Vorurteile können reduziert werden und die allgemeine Qualität der LLM-Ergebnisse kann durch den Einsatz von Prompt-Engineering-Strategien wie der Bereitstellung von Stichproben mit wenigen Stichproben, dem Hinzufügen von Einschränkungen oder Empfehlungen und der schrittweisen Verbesserung von Prompts erhöht werden.

F8. Beschreiben Sie einige Techniken zur Bewertung der Leistung von LLMs. (z. B. Ratlosigkeit, BLEU-Score)

A. Die Beurteilung der Wirksamkeit von LLMs ist ein wesentlicher erster Schritt zum Verständnis ihrer Stärken und Schwächen. Eine beliebte Statistik zur Bewertung der Genauigkeit der Vorhersagen eines Sprachmodells ist die Mehrdeutigkeit. Es misst, wie gut das Modell das nächste Wort in einer Reihe vorhersehen kann; Niedrigere Ratlosigkeitswerte weisen auf eine höhere Leistung hin. Bei Berufen wie der Sprachübersetzung wird häufig der BLEU-Score (Bilingual Evaluation Understudy) verwendet, um die Qualität maschinengenerierter Inhalte zu beurteilen. Es bewertet Wortwahl, Wortreihenfolge und Sprachkompetenz, indem es den produzierten Text mit menschlichen Referenzübersetzungen vergleicht. Menschliche Bewerter bewerten die Ergebnisse als eine der anderen Bewertungsstrategien auf Kohärenz, Relevanz und sachliche Richtigkeit.

F9. Besprechen Sie die Einschränkungen von LLMs, wie z. B. sachliche Genauigkeit und Argumentationsfähigkeiten.

A. Obwohl LLMs sich bei der Generierung von Sprache als recht effektiv erwiesen haben, sind sie nicht ohne Mängel. Da es ihnen an einem gründlichen Verständnis der zugrunde liegenden Konzepte oder Fakten mangelt, besteht eine große Einschränkung darin, dass sie dazu neigen, sachlich falsche oder inkonsistente Informationen zu liefern. Komplexe Denkaktivitäten, die logische Schlussfolgerungen, kausale Interpretationen oder mehrstufige Problemlösungen beinhalten, könnten für LLMs ebenfalls schwierig sein. Wenn Entwickler außerdem ihre Trainingsdaten manipulieren oder Verzerrungen in diese einbeziehen, können LLMs Verzerrungen aufweisen oder unerwünschte Ergebnisse liefern. Entwickler, die LLMs nicht auf der Grundlage relevanter Daten verfeinern, könnten Probleme mit Jobs haben, die spezifisches Wissen oder Domänenerfahrung erfordern.

F10. Welche ethischen Überlegungen gibt es im Zusammenhang mit der Verwendung von LLMs?

A. Ethische Bedenken von LLMs:

• Privatsphäre und Datenschutz: Die Schulung von LLMs zu großen Datenmengen, einschließlich sensibler Informationen, wirft Bedenken hinsichtlich der Privatsphäre und des Datenschutzes auf.
• Voreingenommenheit und Diskriminierung: Voreingenommene Trainingsdaten oder Aufforderungen können Diskriminierung und Vorurteile verstärken.
• Geistiges Eigentum: Die Fähigkeit von LLMs, Inhalte zu erstellen, wirft Fragen zu geistigen Eigentumsrechten und zur Zuschreibung auf, insbesondere wenn sie bestehenden Werken ähneln.
• Missbrauch und bösartige Anwendungen: Das Fälschen von Daten oder das Verursachen von Schäden durch LLMs sind potenzielle Bedenken hinsichtlich Missbrauch und böswilliger Anwendungen.
• Umweltbelastung: Die erheblichen Rechenressourcen, die für den Betrieb und die Schulung des LLM erforderlich sind, werfen Bedenken hinsichtlich der Auswirkungen auf die Umwelt auf.

Um diesen ethischen Risiken zu begegnen, müssen Richtlinien, ethische Rahmenbedingungen und verantwortungsvolle Verfahren für die Erstellung und Umsetzung von LLM festgelegt werden.

F11. Wie gehen LLMs mit Eingabeaufforderungen außerhalb der Domäne oder unsinnigen Eingabeaufforderungen um?

A. Large Language Models (LLMs) können eine allgemeine Wissensbasis und ein umfassendes Sprachverständnis erwerben, da sie auf einem umfangreichen Textdatenkorpus trainiert werden. Allerdings könnte es für LLM-Absolventen schwierig sein, angemessen oder logisch zu antworten, wenn ihnen Aufforderungen oder Fragen gestellt werden, die absurd sind oder außerhalb ihres Ausbildungsbereichs liegen. LLMs könnten in diesen Situationen überzeugende Antworten entwickeln, indem sie ihr Wissen über Kontext und sprachliche Muster nutzen. Dennoch könnten diese Antworten keinen relevanten Inhalt haben oder sachlich falsch sein. LLMs reagieren möglicherweise auch mehrdeutig oder allgemein, was auf Zweifel oder Unwissenheit schließen lässt.

F12. Erklären Sie das Konzept des Few-Shot-Lernens und seine Anwendungen bei der Feinabstimmung von LLMs.

A. Few-Shot-Learning ist eine Feinabstimmungsstrategie für LLMs, bei der dem Modell eine begrenzte Anzahl gekennzeichneter Instanzen (normalerweise 1 bis 5) zugewiesen wird, um es an eine bestimmte Aufgabe oder Domäne anzupassen. Few-Shot-Learning ermöglicht es LLMs, schnell aus wenigen Instanzen zu lernen und zu verallgemeinern, im Gegensatz zum typischen überwachten Lernen, das eine große Menge an gekennzeichneten Daten erfordert. Diese Methode eignet sich gut für Aufgaben oder Bereiche, in denen die Beschaffung großer beschrifteter Datensätze schwierig oder kostspielig ist. Few-Shot-Learning kann verwendet werden, um LLMs für verschiedene Aufgaben in Spezialgebieten wie Recht, Finanzen oder Gesundheitswesen zu optimieren, einschließlich Textkategorisierung, Beantwortung von Fragen und Textproduktion.

F13. Welche Herausforderungen sind mit dem groß angelegten Einsatz von LLMs in realen Anwendungen verbunden?

A. Viele Hindernisse betreffen den groß angelegten Einsatz von Large Language Models (LLMs) in realen Anwendungen. Ein erhebliches Hindernis stellen die für den Betrieb von LLMs erforderlichen Rechenressourcen dar, die insbesondere bei Großinstallationen kostspielig und energieintensiv sein können. Es ist außerdem wichtig, die Vertraulichkeit und Vertraulichkeit sensibler Daten zu gewährleisten, die für Schlussfolgerungen oder Schulungen verwendet werden. Es kann schwierig sein, die Genauigkeit und Leistung des Modells aufrechtzuerhalten, wenn im Laufe der Zeit neue Daten und Sprachmuster auftauchen. Ein weiterer entscheidender Faktor, den es zu berücksichtigen gilt, ist die Bekämpfung von Vorurteilen und die Verringerung der Möglichkeit, falsche oder schädliche Informationen zu produzieren. Darüber hinaus könnte es schwierig sein, LLMs in aktuelle Arbeitsabläufe und Systeme zu integrieren, geeignete Schnittstellen für die Mensch-Modell-Interaktion bereitzustellen und zu gewährleisten, dass alle geltenden Gesetze und ethischen Standards eingehalten werden.

F14. Besprechen Sie die Rolle von LLMs im breiteren Bereich der künstlichen allgemeinen Intelligenz (AGI).

A. Die Entwicklung der künstlichen allgemeinen Intelligenz (AGI), die darauf abzielt, Systeme mit menschenähnlicher allgemeiner Intelligenz zu konstruieren, die in der Lage sind, über mehrere Bereiche und Aktivitäten hinweg zu denken, zu lernen und Probleme zu lösen, wird als großer Fortschritt bei der Schaffung großer Sprachen angesehen Modelle (LLMs). Ein wesentlicher Bestandteil der allgemeinen Intelligenz, die Fähigkeit, Sprache zu verstehen und zu produzieren, die der des Menschen ähnelt, wurde durch LLMs bemerkenswert nachgewiesen. Sie könnten zur Spracherstellung und zum Sprachverständnis größerer AGI-Systeme beitragen, indem sie als Bausteine ​​oder Komponenten fungieren.

Da es LLMs jedoch an wesentlichen Fähigkeiten wie allgemeinem Denken, Abstraktion und modalübergreifendem Lerntransfer mangelt, gelten sie nicht allein als AGI. Durch die Integration von LLMs mit anderen KI-Komponenten, einschließlich Computer Vision, Robotik und Argumentationssystemen, können vollständigere AGI-Systeme entstehen. Trotz des Versprechens von LLMs ist die Entwicklung von AGI jedoch immer noch schwierig, und sie sind nur ein Teil des Puzzles.

F15. Wie kann die Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit von LLM-Entscheidungen verbessert werden?

A. Die Verbesserung der Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit von Large Language Model (LLM)-Entscheidungen ist für weitere Untersuchungen und Fortschritte von entscheidender Bedeutung. Eine Strategie besteht darin, interpretierbare Teile oder Module in das LLM-Design einzubeziehen, einschließlich Modulen zur Argumentationsgenerierung oder Aufmerksamkeitsmechanismen, die Aufschluss über den Entscheidungsprozess des Modells geben können. Um zu erfahren, wie verschiedene Beziehungen und Ideen im Modell gespeichert sind, könnten Forscher Techniken verwenden, um die internen Darstellungen und Aktivierungen des LLM zu untersuchen oder zu analysieren.

Um die Interpretierbarkeit zu verbessern, können Forscher auch Strategien wie kontrafaktische Erklärungen anwenden, zu denen die Änderung der Modellausgaben gehört, um die Variablen zu bestimmen, die die Entscheidungen des Modells beeinflusst haben. Die Erklärbarkeit kann auch durch die Einbeziehung von „Human-in-the-Loop“-Techniken erhöht werden, bei denen Fachleute aus der realen Welt Kommentare und Verständnis für die vom Modell getroffenen Entscheidungen abgeben. Letztendlich könnte die Kombination von Architekturverbesserungen, Interpretationsstrategien und der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine erforderlich sein, um die Transparenz und das Verständnis von LLM-Urteilen zu verbessern.

Weitergehende Funktionen

F16. Vergleichen und gegenüberstellen Sie LLM-Architekturen wie GPT-3 und LaMDA.

A. LaMDA und GPT-3 sind bekannte Beispiele für LLM-Architekturen (Large Language Model), die von mehreren Gruppen erstellt wurden. GPT-3 oder Generative Pre-trained Transformer 3 wurde von OpenAI entwickelt und ist für seine enorme Größe (175 Milliarden Parameter) bekannt. GPT-3 wurde von Entwicklern anhand einer großen Menge an Internetdaten trainiert, wobei die Transformer-Architektur als Grundlage diente. Bei Aufgaben, die die Verarbeitung natürlicher Sprache beinhalten, wie z. B. Textproduktion, Beantwortung von Fragen und Sprachübersetzung, hat GPT-3 bewiesen, dass es über außergewöhnliche Fähigkeiten verfügt. Ein weiteres großes Sprachmodell, das explizit für offene Diskussionen entwickelt wurde, ist Googles LaMDA (Language Model for Discussion Applications). Obwohl LaMDA kleiner als GPT-3 ist, haben seine Entwickler es auf Dialogdaten trainiert und Strategien hinzugefügt, um die Kohärenz zu verbessern und den Kontext über längere Gespräche hinweg zu bewahren.

F17. Erklären Sie das Konzept der Selbstaufmerksamkeit und seine Rolle bei der LLM-Leistung.

A. Selbstaufmerksamkeit ist eine Schlüsselidee in der Transformatorarchitektur und wird häufig in großen Sprachmodellen (LLMs) verwendet. Beim Erstellen von Darstellungen für jeden Ort in Selbstaufmerksamkeitsprozessen lernt das Modell, verschiedenen Abschnitten der Eingabesequenz unterschiedliche Gewichte zu verleihen. Dadurch kann das Modell Kontextinformationen und langfristige Beziehungen effektiver erfassen als standardmäßige sequentielle Modelle. Dank der Selbstaufmerksamkeit kann sich das Modell auf relevante Segmente der Eingabesequenz konzentrieren, unabhängig von deren Platzierung. Dies ist besonders wichtig für Sprachaktivitäten, bei denen Wortreihenfolge und Kontext entscheidend sind. Inhaltserstellung, maschinelle Übersetzung und Sprachverständnisaufgaben werden von LLMs alle effektiver ausgeführt, wenn Selbstaufmerksamkeitsebenen einbezogen werden. Dies ermöglicht es LLMs, kohärente, kontextbezogene Inhalte leichter zu verstehen und zu produzieren.

Lesen Sie auch: Aufmerksamkeitsmechanismus im Deep Learning

F18. Besprechen Sie die laufende Forschung zur Minderung von Verzerrungen in LLM-Trainingsdaten und -Algorithmen.

A. Forscher und Entwickler haben großes Interesse an großen Sprachmodellen (LLMs) und Vorurteilen entwickelt. Sie arbeiten kontinuierlich daran, Verzerrungen in den Algorithmen und Trainingsdaten von LLMs zu reduzieren. In Bezug auf Daten untersuchen sie Methoden wie den Datenausgleich, bei dem unterrepräsentierte Gruppen oder Standpunkte gezielt in die Trainingsdaten einbezogen werden, und die Datenentzerrung, bei der bereits vorhandene Datensätze gefiltert oder erweitert werden müssen, um Verzerrungen zu verringern.

Forscher untersuchen auch kontroverse Trainingsmethoden und erstellen gefälschte Daten, um Vorurteile zu verringern. Die weitere algorithmische Arbeit umfasst die Entwicklung von Regularisierungsstrategien, Nachbearbeitungsansätzen und verzerrungsbewussten Strukturen, um Verzerrungen in LLM-Ausgaben zu reduzieren. Forscher untersuchen außerdem Interpretierbarkeitstechniken und -methoden zur Überwachung und Bewertung von Vorurteilen, um Vorurteile in LLM-Urteilen besser zu verstehen und zu erkennen.

Q19. Wie können LLMs genutzt werden, um menschlichere Gespräche zu führen?

A. Es gibt mehrere Möglichkeiten, wie große Sprachmodelle (LLMs) verwendet werden können, um menschenähnlichere Gespräche zu führen. Die Feinabstimmung von LLMs auf Dialogdaten ist eine Möglichkeit, ihnen dabei zu helfen, Kontextwechsel, Gesprächsmuster und kohärente Antwortproduktion zu verstehen. Strategien wie das Persona-Modelling, bei dem der LLM lernt, bestimmte Persönlichkeitsmerkmale oder Kommunikationsmuster nachzuahmen, können die Natürlichkeit der Diskussionen weiter verbessern.

Forscher untersuchen auch Möglichkeiten, die Fähigkeit des LLM zu verbessern, den langfristigen Kontext und die Kohärenz über lange Debatten hinweg aufrechtzuerhalten und Diskussionen in multimodalen Eingaben oder externen Informationsquellen (wie Bildern und Videos) zu verankern. Gespräche können natürlicher und interessanter wirken, wenn LLMs mit anderen KI-Funktionen wie Sprachproduktion und -erkennung integriert werden.

Q20. Entdecken Sie die potenziellen zukünftigen Anwendungen von LLMs in verschiedenen Branchen.

A. Große Sprachmodelle (LLMs) mit Fähigkeiten zur Verarbeitung natürlicher Sprache könnten mehrere Sektoren verändern. LLMs werden im medizinischen Bereich zur Patientenkommunikation, zur medizinischen Transkription und sogar zur Unterstützung bei der Diagnose und Therapieplanung eingesetzt. LLMs können bei Dokumentzusammenfassungen, Rechtsrecherchen und Vertragsanalysen in der Rechtsbranche helfen. Sie können in der Bildung zur Erstellung von Inhalten, zum Spracherwerb und zur individuellen Nachhilfe eingesetzt werden. Die Fähigkeit von LLMs, fesselnde Geschichten, Drehbücher und Marketinginhalte zu produzieren, kann für die Kreativbranche, einschließlich Journalismus, Unterhaltung und Werbung, von Vorteil sein. Darüber hinaus können LLMs den Kundenservice unterstützen, indem sie Chatbots und clevere virtuelle Assistenten anbieten.

Darüber hinaus finden LLMs Anwendung in der wissenschaftlichen Forschung und ermöglichen die Literaturrecherche, die Erstellung von Hypothesen und sogar die Codegenerierung für Computerexperimente. Mit fortschreitender Technologie wird erwartet, dass LLMs zunehmend in verschiedene Branchen integriert werden, die menschlichen Fähigkeiten erweitern und Innovationen vorantreiben.

LLM in Aktion (Szenariobasierte Interviewfragen)

F21. Ihre Aufgabe ist die Feinabstimmung eines LLM, um kreative Inhalte zu schreiben. Wie würden Sie das angehen?

A. Ich würde eine mehrstufige Strategie verwenden, um ein großes Sprachmodell (LLM) für die Produktion kreativen Materials zu optimieren. Zunächst würde ich mir große Mühe geben, einen Datensatz hervorragender Beispiele für kreatives Schreiben aus verschiedenen Genres zusammenzustellen, darunter Lyrik, Belletristik und Drehbücher. Der beabsichtigte Stil, der Ton und der Grad des Einfallsreichtums sollten sich alle in diesem Datensatz widerspiegeln. Als nächstes würde ich alle Formatierungsprobleme oder Inkonsistenzen in den Daten durch Vorverarbeitung beheben. Als Nächstes würde ich das vorab trainierte LLM mithilfe dieses Datensatzes für kreatives Schreiben verfeinern, indem ich mit verschiedenen Hyperparametern und Trainingsansätzen experimentiere, um die Leistung des Modells zu maximieren.

Für kreative Aufgaben können Methoden wie Fow-Shot-Learning gut funktionieren, bei denen dem Modell eine kleine Anzahl von Beispielaufforderungen und -ausgaben gegeben wird. Darüber hinaus würde ich menschliche Feedbackschleifen einbeziehen, die eine iterative Feinabstimmung des Prozesses ermöglichen, indem menschliche Bewerter Bewertungen und Kommentare zu dem vom Modell erstellten Material abgeben.

F22. Ein LLM, an dem Sie arbeiten, beginnt, beleidigende oder sachlich falsche Ergebnisse zu generieren. Wie würden Sie das Problem diagnostizieren und beheben?

A. Wenn ein LLM anstößige oder sachlich falsche Ergebnisse produziert, ist eine sofortige Diagnose und Lösung des Problems unerlässlich. Zunächst würde ich die Fälle anstößiger oder falscher Ergebnisse untersuchen, um nach Trends oder wiederkehrenden Elementen zu suchen. Die Untersuchung der Eingabeaufforderungen, des Domänen- oder Themenbereichs, bestimmter Trainingsdaten und Modellarchitekturverzerrungen sind einige Beispiele dafür, wie dies erreicht werden kann. Anschließend würde ich die Trainingsdaten und Vorverarbeitungsverfahren überprüfen, um potenzielle Quellen für Voreingenommenheit oder sachliche Unstimmigkeiten zu finden, die während der Datenerfassungs- oder Vorbereitungsphase entstanden sein könnten.

Ich würde auch die Architektur, die Hyperparameter und das Feinabstimmungsverfahren des Modells untersuchen, um festzustellen, ob Änderungen dazu beitragen können, das Problem zu verringern. Wir könnten Methoden wie kontradiktorisches Training, Debiasing und Datenerweiterung untersuchen. Wenn das Problem weiterhin besteht, muss ich möglicherweise von vorne beginnen und das Modell mithilfe eines besser ausgewählten und ausgewogeneren Datensatzes neu trainieren. Vorübergehende Lösungen könnten menschliche Aufsicht, Inhaltsüberprüfung oder ethische Einschränkungen während der Schlussfolgerung umfassen.

F23. Ein Kunde möchte ein LLM für Kundendienstinteraktionen nutzen. Was sind einige wichtige Überlegungen für diese Anwendung?

Antwort: Bei der Bereitstellung eines großen Sprachmodells (LLM) für Kundendienstinteraktionen müssen Unternehmen mehrere wichtige Überlegungen berücksichtigen:

• Sorgen Sie für Datenschutz und Sicherheit: Unternehmen müssen Kundendaten und Gespräche sicher und unter Einhaltung relevanter Datenschutzbestimmungen verarbeiten.
• Achten Sie auf sachliche Richtigkeit und Konsistenz: Unternehmen müssen das LLM anhand relevanter Kundendienstdaten und Wissensdatenbanken verfeinern, um genaue und konsistente Antworten sicherzustellen.
• Maßgeschneiderter Ton und Persönlichkeit: Unternehmen sollten die Antworten des LLM an den gewünschten Ton und die gewünschte Persönlichkeit der Marke anpassen und dabei einen konsistenten und angemessenen Kommunikationsstil beibehalten.
• Kontext und Personalisierung: Der LLM sollte in der Lage sein, den Kontext während des gesamten Gesprächs zu verstehen und beizubehalten und die Antworten auf der Grundlage der Kundenhistorie und -präferenzen anzupassen.
• Fehlerbehandlungs- und Fallback-Mechanismen: Es sollten robuste Fehlerbehandlungs- und Fallback-Strategien vorhanden sein, um Situationen, in denen das LLM unsicher ist oder nicht in der Lage ist, zufriedenstellend zu reagieren, elegant zu bewältigen.
• Menschliche Aufsicht und Eskalation: Bei komplexen oder sensiblen Anfragen kann ein Human-in-the-Loop-Ansatz mit klaren Eskalationswegen zu menschlichen Agenten erforderlich sein.
• Integration mit bestehenden Systemen: Das LLM muss sich nahtlos in die Customer-Relationship-Management-Systeme (CRM), Wissensdatenbanken und andere relevante Plattformen des Kunden integrieren.
• Kontinuierliche Überwachung und Verbesserung: Eine kontinuierliche Überwachung, Bewertung und Feinabstimmung der LLM-Leistung auf der Grundlage von Kundenfeedback und sich entwickelnden Anforderungen ist unerlässlich.

F24. Wie würden Sie das Konzept von LLMs und ihre Fähigkeiten einem technisch nicht versierten Publikum erklären?

A. Die Verwendung einfacher Analogien und Beispiele ist notwendig, um das Konzept großer Sprachmodelle (LLMs) einem technisch nicht versierten Publikum zu verdeutlichen. Ich würde damit beginnen, LLMs mit Sprachlernern im Allgemeinen zu vergleichen. Entwickler verwenden umfangreiche Textdatensätze aus verschiedenen Quellen, darunter Büchern, Websites und Datenbanken, um LLMs zu trainieren, während Menschen durch den Kontakt mit großen Text- und Sprachmengen Sprachverständnis und Produktionsfähigkeiten erwerben.

LLMs lernen durch diese Erfahrung sprachliche Muster und Zusammenhänge, um menschenähnliches Schreiben zu verstehen und zu produzieren. Ich würde Beispiele für die Aufgaben nennen, die LLMs erledigen können, wie z. B. die Beantwortung von Anfragen, das Zusammenfassen langwieriger Unterlagen, das Übersetzen in verschiedene Sprachen und das Verfassen fantasievoller Artikel und Geschichten.

Darüber hinaus stelle ich möglicherweise einige Beispiele von Schriften vor, die von LLM verfasst wurden, und vergleiche sie mit Material, das von Menschen geschrieben wurde, um ihre Talente zu demonstrieren. Ich möchte die Aufmerksamkeit auf die Kohärenz, Geläufigkeit und kontextuelle Bedeutung der LLM-Ergebnisse lenken. Es ist wichtig zu betonen, dass LLMs zwar bemerkenswerte Sprachleistungen erbringen können, ihr Verständnis jedoch auf das beschränkt ist, was ihnen beigebracht wurde. Sie verstehen die zugrunde liegende Bedeutung oder den zugrunde liegenden Kontext nicht wirklich wie Menschen.

In der gesamten Erklärung verwende ich Analogien und Vergleiche zu Alltagserfahrungen und vermeide Fachjargon, um das Konzept für ein technisch nicht versiertes Publikum zugänglicher und verständlicher zu machen.

F25. Stellen Sie sich ein Zukunftsszenario vor, in dem LLMs weitgehend in das tägliche Leben integriert sind. Welche ethischen Bedenken könnten auftreten?

A. In einem Zukunftsszenario, in dem große Sprachmodelle (LLMs) weitgehend in das tägliche Leben integriert werden, könnten mehrere ethische Bedenken auftauchen:

• Sorgen Sie für Privatsphäre und Datenschutz: Unternehmen müssen mit den riesigen Datenmengen, mit denen LLMs geschult werden und möglicherweise auch persönliche oder sensible Informationen umfassen, vertraulich und verantwortungsbewusst umgehen.
• Gehen Sie auf Voreingenommenheit und Diskriminierung ein: Entwickler müssen sicherstellen, dass LLMs nicht anhand voreingenommener oder nicht repräsentativer Daten geschult werden, um zu verhindern, dass sie in ihren Ergebnissen schädliche Vorurteile, Stereotypen oder Diskriminierung aufrechterhalten, die sich auf Entscheidungsprozesse auswirken oder gesellschaftliche Ungleichheiten verstärken könnten.
• Respektieren Sie geistiges Eigentum und Namensnennung: Entwickler sollten sich darüber im Klaren sein, dass LLMs Texte erzeugen können, die bestehenden Werken ähneln oder diese kopieren, was Bedenken hinsichtlich geistiger Eigentumsrechte, Plagiate und der ordnungsgemäßen Namensnennung aufkommen lässt.
• Fehlinformationen und Manipulation verhindern: Unternehmen müssen sich davor hüten, dass LLMs überzeugende und kohärente Texte generieren, die zur Verbreitung von Fehlinformationen, Propaganda oder zur Manipulation der öffentlichen Meinung missbraucht werden könnten.
• Transparenz und Verantwortlichkeit: Da LLMs immer stärker in kritische Entscheidungsprozesse integriert werden, wäre es von entscheidender Bedeutung, Transparenz und Rechenschaftspflicht für ihre Ergebnisse und Entscheidungen sicherzustellen.
• Vertreibung und Arbeitsplatzverlust: Die weit verbreitete Einführung von LLMs könnte zu einer Arbeitsplatzverlagerung führen, insbesondere in Branchen, die auf das Schreiben, die Erstellung von Inhalten oder sprachbezogene Aufgaben angewiesen sind.
• Übermäßige Abhängigkeit und Verlust menschlicher Fähigkeiten: Eine übermäßige Abhängigkeit von LLMs könnte zu einer Abwertung oder einem Verlust der menschlichen Sprache, des kritischen Denkens und der kreativen Fähigkeiten führen.
• Umweltbelastung: Die zum Trainieren und Ausführen großer Sprachmodelle erforderlichen Rechenressourcen können erhebliche Auswirkungen auf die Umwelt haben und Anlass zur Sorge hinsichtlich der Nachhaltigkeit und des CO2-Fußabdrucks geben.
• Ethische und rechtliche Rahmenbedingungen: Die Entwicklung robuster ethischer und rechtlicher Rahmenbedingungen zur Regelung der Entwicklung, Bereitstellung und Nutzung von LLMs in verschiedenen Bereichen wäre von wesentlicher Bedeutung, um potenzielle Risiken zu mindern und eine verantwortungsvolle Einführung sicherzustellen.

Bleiben Sie der Kurve voraus

F26. Besprechen Sie einige neue Trends in der LLM-Forschung und -Entwicklung.

A. Die Untersuchung effektiverer und skalierbarerer Strukturen ist eine neue Richtung in der Forschung zu großen Sprachmodellen (LLM). Forscher untersuchen komprimierte und spärliche Modelle, um mit weniger Rechenressourcen eine vergleichbare Leistung wie dichte Modelle zu erreichen. Ein weiterer Trend ist die Schaffung mehrsprachiger und multimodaler LLMs, die Texte in mehreren Sprachen analysieren und produzieren und Daten aus verschiedenen Modalitäten, einschließlich Audio und Fotos, kombinieren können. Darüber hinaus besteht ein zunehmendes Interesse an der Untersuchung von Strategien zur Verbesserung der Denkfähigkeit, des gesunden Menschenverstandes und der Sachkonsistenz von LLMs. Es geht darum, die Ergebnisse des Modells durch Aufforderung und Schulung besser zu steuern und zu verwalten.

F27. Was sind die potenziellen gesellschaftlichen Auswirkungen einer weit verbreiteten LLM-Einführung?

A. Große Sprachmodelle (LLMs) könnten weit verbreitet sein, was tiefgreifende Auswirkungen auf die Gesellschaft haben könnte. Positiv ist, dass LLMs die Zugänglichkeit, Kreativität und Produktivität in einer Reihe von Bereichen verbessern können, darunter die Produktion von Inhalten, das Gesundheitswesen und die Bildung. Durch Sprachübersetzung und Barrierefreiheit könnten sie eine umfassendere Kommunikation ermöglichen, bei medizinischen Diagnosen und Behandlungsplänen helfen und individuelle Anweisungen anbieten. Dennoch können einige Unternehmen und Berufe, die hauptsächlich auf sprachbezogenen Funktionen basieren, negativ beeinflusst werden. Darüber hinaus kann die Verbreitung falscher Informationen und die Aufrechterhaltung von Vorurteilen durch LLM-generiertes Material die gesellschaftliche Spaltung vertiefen und das Vertrauen in Informationsquellen untergraben. Datenrechte und Datenschutzbedenken werden auch durch die ethischen und datenschutzrechtlichen Auswirkungen der Ausbildung von LLMs auf riesigen Datenmengen, einschließlich personenbezogener Daten, aufgeworfen.

F28. Wie können wir die verantwortungsvolle Entwicklung und den Einsatz von LLMs sicherstellen?

A. Große Sprachmodelle (LLMs) erfordern eine vielschichtige Strategie, die Wissenschaftler, Entwickler, Politiker und die breite Öffentlichkeit einbezieht, um eine verantwortungsvolle Entwicklung und Umsetzung sicherzustellen. Die Schaffung starker ethischer Rahmenbedingungen und Normen, die Privatsphäre, Vorurteile, Offenheit und Rechenschaftspflicht berücksichtigen, ist von entscheidender Bedeutung. Diese Rahmenbedingungen sollten durch öffentliche Gespräche und interdisziplinäre Zusammenarbeit entwickelt werden. Darüber hinaus müssen wir verantwortungsvolle Datenpraktiken anwenden, wie z. B. eine strenge Datenkuratierung, Entzerrungsstrategien und Methoden zum Schutz der Privatsphäre.

Darüber hinaus ist es von entscheidender Bedeutung, über Systeme zur menschlichen Aufsicht und Intervention sowie zur kontinuierlichen Überwachung und Bewertung der LLM-Ergebnisse zu verfügen. Der Aufbau von Vertrauen und Verantwortlichkeit kann durch die Förderung der Interpretierbarkeit und Transparenz von LLM-Modellen und Entscheidungsverfahren erreicht werden. Darüber hinaus kann die Finanzierung ethischer KI-Forschung dazu beitragen, solche Gefahren zu verringern, indem Methoden für eine sichere Erkundung und Werteausrichtung entwickelt werden. Durch öffentliche Sensibilisierungs- und Aufklärungsinitiativen können Menschen in die Lage versetzt werden, sich kritisch mit LLM-generierten Informationen auseinanderzusetzen und diese ethisch zu bewerten.

F29. Welche Ressourcen würden Sie nutzen, um über die neuesten Fortschritte in LLMs auf dem Laufenden zu bleiben?

A. Ich würde akademische und kommerzielle Ressourcen nutzen, um über die neuesten Entwicklungen bei großen Sprachmodellen (LLMs) auf dem Laufenden zu bleiben. Was die Bildung angeht, würde ich mich stets über bedeutende Veröffentlichungen und Konferenzen zu künstlicher Intelligenz (KI) informieren Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), darunter NeurIPS, ICLR, ACL und das Journal of Artificial Intelligence Research. In diesen Bereichen werden häufig moderne Forschungsartikel und Schlussfolgerungen zu LLMs und ihren Anwendungen veröffentlicht. Darüber hinaus würde ich Preprint-Repositories im Auge behalten, die einen frühen Zugriff auf wissenschaftliche Artikel vor der Veröffentlichung bieten, wie zum Beispiel arXiv.org. Was die Branche betrifft, würde ich mich über die Ankündigungen, Zeitschriften und Blogs der führenden Forschungseinrichtungen und Technologiefirmen auf dem Laufenden halten, die an LLMs arbeiten, wie OpenAI, Google AI, DeepMind und Meta AI.

Viele Organisationen verbreiten ihre neuesten Forschungsergebnisse, Modellveröffentlichungen und technischen Erkenntnisse über Blogs und Online-Tools. Darüber hinaus würde ich an einschlägigen Konferenzen, Webinaren und Online-Foren teilnehmen, in denen Praktiker und Wissenschaftler im Bereich des lebenslangen Lernens über die neuesten Fortschritte sprechen und Erfahrungen austauschen. Schließlich kann die Kontaktaufnahme mit prominenten Wissenschaftlern und Spezialisten auf Social-Media-Seiten wie Twitter zu aufschlussreichen Gesprächen und Informationen über neue Entwicklungen und Trends im LLM-Bereich führen.

Q30. Beschreiben Sie ein persönliches Projekt oder Interessengebiet im Zusammenhang mit LLMs.

A. Ich möchte mehr über die Verwendung großer Sprachmodelle (LLMs) beim narrativen und kreativen Schreiben erfahren, weil ich gerne lese und schreibe. Die Idee, dass LLMs interessante Geschichten, Charaktere und Welten schaffen könnten, fasziniert mich. Mein Ziel ist es, einen interaktiven Storytelling-Helfer zu entwickeln, der auf einem LLM basiert und für verschiedene literarische Werke optimiert ist.

Benutzer können Handlungsstränge, Schauplätze oder Charakterbeschreibungen vorschlagen, und der Assistent erstellt logische und fesselnde Gespräche, Erzählpassagen und Handlungsentwicklungen. Je nach Benutzerauswahl oder Beispieleingaben kann der Assistent Genre, Ton und Schreibstil dynamisch ändern.

Ich plane, Methoden wie das Few-Shot-Learning zu untersuchen, bei dem dem LLM hochwertige literarische Beispiele zur Verfügung gestellt werden, um seine Ergebnisse zu steuern, und menschliche Feedbackschleifen zur iterativen Verbesserung einzubeziehen, um die Qualität und den Erfindungsreichtum des erstellten Materials zu gewährleisten. Darüber hinaus werde ich nach Möglichkeiten suchen, um lange Geschichten kohärent und konsistent zu halten und das Verständnis und die Integration kontextbezogener Informationen und das gesunde Denken des LLM zu verbessern.

Diese Art von Unterfangen dient nicht nur als kreatives Werkzeug für Autoren und Geschichtenerzähler, sondern könnte auch die Stärken und Schwächen von LLMs im kreativen Schreiben aufzeigen. Es könnte neue Möglichkeiten für die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI im kreativen Prozess schaffen und die Grenzen der Fähigkeit von Sprachmodellen, fesselnde und einfallsreiche Geschichten zu produzieren, auf die Probe stellen.

Fragen zum Codieren von LLM-Interviews

F31. Schreiben Sie eine Funktion in Python (oder einer anderen Sprache, mit der Sie vertraut sind), die prüft, ob ein bestimmter Satz ein Palindrom ist (das Gleiche wird rückwärts wie vorwärts gelesen).

Antworten:

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

F32. Erklären Sie das Konzept einer Hash-Tabelle und wie sie von einem LLM verarbeitete Informationen effizient speichern und abrufen kann.

Antwort: Eine Hash-Tabelle ist eine Datenstruktur, die Schlüssel-Wert-Paare speichert, bei denen der Schlüssel eindeutig ist. Es verwendet eine Hash-Funktion, um einen Index für ein Array von Buckets oder Slots zu berechnen, aus dem der gewünschte Wert gefunden werden kann. Dies ermöglicht unter bestimmten Bedingungen eine zeitlich konstante durchschnittliche Komplexität für Einfügungen, Löschungen und Suchvorgänge.

Wie es funktioniert

1. Hash-Funktion: Konvertiert Schlüssel in einen Index innerhalb einer Hash-Tabelle.
2. Eimer: Speicherpositionen, an denen die Hash-Tabelle Schlüssel-Wert-Paare speichert.
3. Kollisionsbehandlung: Wenn zwei Schlüssel denselben Index hashen, werden Kollisionen durch Mechanismen wie Verkettung oder offene Adressierung behandelt.

Effizienz beim Speichern und Abrufen von Informationen

Bei der Verarbeitung von Informationen mit einem großen Sprachmodell (LLM) wie meinem kann eine Hash-Tabelle aus mehreren Gründen sehr effizient zum Speichern und Abrufen von Daten sein:

1. Schnelle Suche: Hash-Tabellen bieten eine zeitkonstante durchschnittliche Komplexität für Suchvorgänge, was bedeutet, dass das Abrufen von Informationen schnell erfolgt.
2. Flexibilität: Hash-Tabellen können Schlüssel-Wert-Paare speichern, wodurch sie vielseitig zum Speichern verschiedener Arten von Informationen geeignet sind.
3. Speichereffizienz: Hash-Tabellen können den Speicher effizient nutzen, indem sie nur eindeutige Schlüssel speichern. Auf Werte kann über ihre Schlüssel zugegriffen werden, ohne dass die gesamte Datenstruktur iteriert werden muss.
4. Umgang mit großen Datenmengen: Mit einer geeigneten Hash-Funktion und einem Mechanismus zur Kollisionsbehandlung können Hash-Tabellen eine große Datenmenge ohne nennenswerte Leistungseinbußen effizient verarbeiten.

F33. Entwerfen Sie eine einfache Prompt-Engineering-Strategie für ein LLM, um Sachthemen aus Webdokumenten zusammenzufassen. Erläutern Sie Ihre Argumentation.

A. Anfängliche Eingabeaufforderungsstruktur:

Fassen Sie das folgende Webdokument zu [Thema/URL] zusammen:

Die Eingabeaufforderung beginnt mit klaren Anweisungen zur Zusammenfassung.

Das [Topic/URL] Mit dem Platzhalter können Sie das spezifische Thema oder die URL des Webdokuments eingeben, das Sie zusammenfassen möchten.

Aufklärungsaufforderungen:

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

Wenn die erste Zusammenfassung unklar oder zu lang ist, können Sie diese Aufforderung nutzen, um eine prägnantere Version anzufordern.

Spezifische Längenanfrage:

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

Mit dieser Eingabeaufforderung können Sie die gewünschte Länge der Zusammenfassung in Sätzen angeben, was bei der Steuerung der Ausgabelänge hilfreich sein kann.

Themenhervorhebung:

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

Wenn das Dokument mehrere Themen abdeckt, kann die Angabe eines Schlüsselbegriffs oder Konzepts dem LLM dabei helfen, die Zusammenfassung auf dieses bestimmte Thema zu konzentrieren.

Quality Check:

Is the summary factually accurate and free from errors?

Mit dieser Eingabeaufforderung kann das LLM aufgefordert werden, die Richtigkeit der Zusammenfassung zu überprüfen. Es ermutigt das Modell, seine Ausgabe noch einmal auf sachliche Konsistenz zu überprüfen.

Argumentation:

• Explizite Anweisung: Der Beginn mit klaren Anweisungen hilft dem Modell, die Aufgabe zu verstehen.
• Flexibilität: Mithilfe von Platzhaltern und spezifischen Eingabeaufforderungen können Sie die Strategie an unterschiedliche Dokumente und Anforderungen anpassen.
• Qualitätssicherung: Die Angabe einer Genauigkeitsaufforderung sorgt für prägnante und sachlich korrekte Zusammenfassungen.
• Zielführung: Durch die Bereitstellung eines Schlüsselbegriffs oder -konzepts kann sich das Modell auf die relevantesten Informationen konzentrieren und sicherstellen, dass die Zusammenfassung kohärent und themenbezogen ist.

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Zusammenfassung

LLMs sind ein sich schnell veränderndes Feld, und dieser Leitfaden weist angehenden Experten den Weg. Die Antworten gehen über die Vorbereitung auf das Vorstellungsgespräch hinaus und regen zu tieferen Untersuchungen an. Während Ihres Vorstellungsgesprächs ist jede Frage eine Chance, Ihre Leidenschaft und Vision für die Zukunft der KI zu zeigen. Lassen Sie Ihre Antworten Ihre Bereitschaft und Ihr Engagement für bahnbrechende Fortschritte unter Beweis stellen.

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• Quelle: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/04/llm-interview-questions/