Más de 30 preguntas y respuestas de entrevistas de LLM

Introducción

Los modelos de lenguajes grandes (LLM) se están convirtiendo en herramientas cada vez más valiosas en la ciencia de datos, la IA generativa (GenAI) y la IA. Estos complejos algoritmos mejoran las capacidades humanas y promueven la eficiencia y la creatividad en diversos sectores. El desarrollo de LLM se ha acelerado en los últimos años, lo que ha llevado a un uso generalizado en tareas como el análisis de datos complejos y el procesamiento del lenguaje natural. En las industrias impulsadas por la tecnología, su integración es crucial para el desempeño competitivo.

A pesar de su creciente prevalencia, siguen siendo escasos los recursos integrales que arrojen luz sobre las complejidades de los LLM. Los aspirantes a profesionales se encuentran en un territorio inexplorado cuando se trata de entrevistas que profundizan en las funcionalidades de los LLM y sus aplicaciones prácticas.

Al reconocer esta brecha, nuestra guía recopila las 30 preguntas principales de la entrevista de LLM que probablemente encontrarán los candidatos. Acompañada de respuestas esclarecedoras, esta guía tiene como objetivo dotar a los lectores del conocimiento necesario para abordar entrevistas con confianza y obtener una comprensión más profunda del impacto y el potencial de los LLM en la configuración del futuro de la IA y la ciencia de datos.

Preguntas de la entrevista de LLM para principiantes

P1. En términos simples, ¿qué es un modelo de lenguaje grande (LLM)?

R. Un inteligencia artificial Un sistema formado en grandes volúmenes de material textual para comprender y producir un lenguaje como los humanos se conoce como modelo de lenguaje grande (LLM). Estos modelos proporcionan resultados lingüísticos lógicos y contextualmente apropiados mediante la aplicación máquina de aprendizaje Técnicas para identificar patrones y correlaciones en los datos de entrenamiento.

P2. ¿Qué diferencia a los LLM de los chatbots tradicionales?

R. Los chatbots convencionales suelen responder según pautas preestablecidas y marcos basados en reglas. Por otro lado, los desarrolladores capacitan a los LLM con grandes cantidades de datos, lo que les ayuda a comprender y producir un lenguaje de forma más natural y aceptable para la situación. Los LLM pueden tener conversaciones más complejas y abiertas porque una lista predeterminada de respuestas no los limita.

P3. ¿Cómo se suele formar a los LLM? (p. ej., preentrenamiento, ajuste fino)

R. Los LLM a menudo pasan por una capacitación previa y ajustes. El modelo está expuesto a un gran corpus de datos de texto de varias fuentes durante el entrenamiento previo. Esto le permite ampliar su base de conocimientos y adquirir una amplia comprensión del idioma. Para mejorar el rendimiento, el ajuste implica volver a entrenar el modelo aprendido previamente en una tarea o dominio particular, como la traducción de idiomas o la respuesta a preguntas.

P4. ¿Cuáles son algunas de las aplicaciones típicas de los LLM? (por ejemplo, generación de texto, traducción)

R. Los LLM tienen muchas aplicaciones, incluida la composición de textos (creación de historias, artículos o guiones, por ejemplo), traducción de idiomas, resumen de textos, respuesta a preguntas, análisis de emociones, recuperación de información y desarrollo de códigos. También se pueden utilizar en análisis de datos, servicio al cliente, escritura creativa y creación de contenido.

P5. ¿Cuál es el papel de los transformadores en la arquitectura LLM?

R. Las arquitecturas de redes neuronales llamadas transformadores son esenciales para crear LLM. Los transformadores son útiles para manejar datos secuenciales, como texto, y también son buenos para capturar relaciones contextuales y de largo alcance. En lugar de procesar la secuencia de entrada palabra por palabra, este diseño permite a los LLM comprender y producir un lenguaje cohesivo y contextualmente apropiado. Los transformadores facilitan el modelado de vínculos y dependencias intrincados dentro del texto por parte de los LLM, lo que da como resultado la creación de un lenguaje que se parece más al habla humana.

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Preguntas de la entrevista de LLM de nivel intermedio

P6. Explique el concepto de sesgo en los datos de capacitación de LLM y sus posibles consecuencias.

R. Los modelos de lenguaje grandes se entrenan utilizando cantidades masivas de datos de texto recopilados de muchas fuentes, como libros, sitios web y bases de datos. Desafortunadamente, estos datos de capacitación generalmente reflejan desequilibrios y sesgos en las fuentes de datos, lo que refleja prejuicios sociales. Si el conjunto de capacitación contiene alguno de estos elementos, el LLM puede identificar y propagar actitudes prejuiciosas, datos demográficos subrepresentados o áreas temáticas. Puede crear sesgos, prejuicios o impresiones falsas, que pueden tener consecuencias perjudiciales, especialmente en áreas sensibles como los procesos de toma de decisiones, la atención sanitaria o la educación.

P7. ¿Cómo se puede utilizar la ingeniería rápida para mejorar los resultados del LLM?

A. Ingeniería rápida Implica construir cuidadosamente las indicaciones de entrada o las instrucciones enviadas al sistema para dirigir las salidas de un LLM en la dirección deseada. Los desarrolladores pueden guiar las respuestas del LLM para que sean más pertinentes, lógicas y alineadas con ciertos objetivos o criterios mediante la creación de indicaciones con contexto, limitaciones y ejemplos precisos. Se puede mejorar la precisión de los hechos, reducir los sesgos y mejorar la calidad general de los resultados del LLM mediante el uso de estrategias de ingeniería rápidas, como proporcionar muestras de pocas tomas, agregar limitaciones o recomendaciones y mejorar gradualmente las indicaciones.

P8. Describir algunas técnicas para evaluar el desempeño de los LLM. (p. ej., perplejidad, puntuación BLEU)

R. Evaluar la eficacia de los LLM es un primer paso esencial para comprender sus fortalezas y debilidades. Una estadística popular para evaluar la precisión de las predicciones de un modelo de lenguaje es la ambigüedad. Mide qué tan bien el modelo puede anticipar la palabra siguiente en una serie; puntuaciones de perplejidad más bajas indican un mayor rendimiento. En trabajos como la traducción de idiomas, la puntuación BLEU (estudiante de evaluación bilingüe) se utiliza con frecuencia para evaluar el calibre del contenido generado por máquina. Evalúa la elección de palabras, el orden de las palabras y la fluidez contrastando el texto producido con traducciones de referencia humana. Los evaluadores humanos evalúan los resultados en busca de coherencia, relevancia y precisión objetiva como una de las otras estrategias de evaluación.

P9. Analice las limitaciones de los LLM, como la precisión de los hechos y la capacidad de razonamiento.

R. Aunque los LLM han demostrado ser bastante eficaces a la hora de generar lenguaje, no están exentos de defectos. Dado que carecen de una comprensión profunda de los conceptos o hechos subyacentes, una restricción importante es su tendencia a producir información objetivamente incorrecta o inconsistente. Las actividades de pensamiento complejas que implican inferencia lógica, interpretación causal o resolución de problemas de varios pasos también pueden resultar difíciles para los LLM. Además, si los desarrolladores manipulan o incluyen sesgos en sus datos de capacitación, los LLM pueden mostrar sesgos o proporcionar resultados no deseados. Los desarrolladores que no ajustan los LLM basándose en datos pertinentes podrían tener problemas con trabajos que requieren conocimientos específicos o experiencia en el dominio.

P10. ¿Cuáles son algunas consideraciones éticas que rodean el uso de LLM?

A. Preocupaciones éticas de los LLM:

Privacidad y protección de datos: La formación de los LLM sobre grandes cantidades de datos, incluida información confidencial, plantea preocupaciones sobre la privacidad y la protección de datos.
Prejuicios y discriminación: Los datos o indicaciones de capacitación sesgados pueden amplificar la discriminación y los prejuicios.
Propiedad intelectual: La capacidad de los LLM para crear contenido plantea cuestiones sobre los derechos de propiedad intelectual y la atribución, especialmente cuando son similares a trabajos existentes.
Uso indebido y aplicaciones maliciosas: Fabricar datos o causar daños con LLM son posibles problemas de uso indebido y aplicaciones maliciosas.
Impacto medioambiental: Los importantes recursos computacionales necesarios para la operación y la capacitación de LLM plantean preocupaciones sobre el impacto ambiental.

Abordar estos riesgos éticos requiere establecer políticas, marcos éticos y procedimientos responsables para la creación e implementación de LLM.

P11. ¿Cómo manejan los LLM las indicaciones fuera de dominio o sin sentido?

R. Los modelos de lenguaje grandes (LLM) pueden adquirir una base de conocimiento general y una comprensión integral del lenguaje, ya que están entrenados en un corpus extenso de datos de texto. Sin embargo, los LLM pueden tener dificultades para responder de manera pertinente o lógica cuando se les dan indicaciones o preguntas que son absurdas o están fuera de su ámbito de formación. Los LLM podrían desarrollar respuestas convincentes en estas situaciones utilizando su conocimiento del contexto y los patrones lingüísticos. Sin embargo, estas respuestas podrían no tener un contenido relevante o ser objetivamente incorrectas. Los LLM también pueden responder de manera ambigua o general, lo que sugiere duda o ignorancia.

P12. Explique el concepto de aprendizaje en pocas oportunidades y sus aplicaciones para perfeccionar los LLM.

R. El aprendizaje en pocas oportunidades es una estrategia de ajuste para los LLM, en la que al modelo se le asigna un número limitado de instancias etiquetadas (generalmente de 1 a 5) para adaptarlo a una tarea o dominio en particular. El aprendizaje de pocas oportunidades permite a los LLM aprender y generalizar rápidamente a partir de unos pocos casos, a diferencia del aprendizaje supervisado típico, que requiere una gran cantidad de datos etiquetados. Este método funciona bien para trabajos o áreas donde obtener grandes conjuntos de datos etiquetados es difícil o costoso. El aprendizaje de pocas oportunidades se puede utilizar para optimizar los LLM para diversas tareas en campos especializados como derecho, finanzas o atención médica, incluida la categorización de textos, la respuesta a preguntas y la producción de textos.

P13. ¿Cuáles son los desafíos asociados con la implementación a gran escala de LLM en aplicaciones del mundo real?

R. Muchos obstáculos implican la implementación a gran escala de modelos de lenguajes grandes (LLM) en aplicaciones del mundo real. Los recursos informáticos necesarios para ejecutar los LLM, que pueden ser costosos y consumir mucha energía, particularmente para instalaciones a gran escala, representan un obstáculo importante. También es esencial garantizar la confidencialidad y privacidad de los datos sensibles utilizados para inferencia o capacitación. Mantener el modelo preciso y funcionando bien puede resultar difícil cuando con el tiempo aparecen nuevos datos y patrones lingüísticos. Otro factor crucial a considerar es abordar los sesgos y reducir la posibilidad de producir información incorrecta o dañina. Además, podría resultar difícil integrar los LLM en los flujos de trabajo y sistemas actuales, proporcionar interfaces adecuadas para la interacción humano-modelo y garantizar que se sigan todas las leyes y estándares éticos aplicables.

P14. Analice el papel de los LLM en el campo más amplio de la inteligencia artificial general (AGI).

R. El desarrollo de la inteligencia artificial general (AGI), que aspira a construir sistemas con inteligencia general similar a la humana, capaces de pensar, aprender y resolver problemas en múltiples dominios y actividades, se considera un gran avance en la creación de lenguajes de gran tamaño. modelos (LLM). Los LLM han demostrado notablemente un componente esencial de la inteligencia general, la capacidad de comprender y producir un lenguaje similar al de los humanos. Podrían contribuir a las capacidades de creación y comprensión del lenguaje de sistemas AGI más grandes actuando como piezas o componentes de construcción.

Sin embargo, como los LLM carecen de habilidades esenciales como el razonamiento general, la abstracción y la transferencia de aprendizaje intermodal, no califican solo como AGI. Es posible que se obtengan sistemas AGI más completos al integrar los LLM con otros componentes de IA, incluida la visión por computadora, la robótica y los sistemas de razonamiento. Sin embargo, incluso con la promesa de los LLM, desarrollar AGI sigue siendo difícil y son sólo una pieza del rompecabezas.

P15. ¿Cómo se puede mejorar la explicabilidad y la interpretabilidad de las decisiones del LLM?

R. Mejorar la interpretabilidad y explicabilidad de las opciones del modelo de lenguaje grande (LLM) es crucial para una mayor investigación y avance. Una estrategia es incluir partes o módulos interpretables en el diseño de LLM, incluidos módulos para la generación de razonamiento o mecanismos de atención, que pueden arrojar luz sobre el proceso de toma de decisiones del modelo. Para aprender cómo se almacenan diversas relaciones e ideas dentro del modelo, los investigadores pueden utilizar técnicas para examinar o analizar las representaciones y activaciones internas del LLM.

Para mejorar la interpretabilidad, los investigadores también pueden emplear estrategias como explicaciones contrafactuales, que incluyen alterar los resultados del modelo para determinar las variables que afectaron las elecciones del modelo. La explicabilidad también se puede aumentar al incluir técnicas de participación humana, en las que profesionales del mundo real ofrecen comentarios y comprensión de las decisiones tomadas por el modelo. Al final, podría ser necesario combinar mejoras arquitectónicas, estrategias de interpretación y cooperación hombre-máquina para mejorar la transparencia y la comprensión de los juicios de LLM.

Más allá de lo básico

P16. Compare y contraste arquitecturas LLM, como GPT-3 y LaMDA.

R. LaMDA y GPT-3 son ejemplos bien conocidos de arquitecturas de modelos de lenguaje grande (LLM) creadas por varios grupos. GPT-3, o Transformador Generativo Preentrenado 3, fue desarrollado por OpenAI y es conocido por su enorme tamaño (175 mil millones de parámetros). GPT-3 fue entrenado en un corpus considerable de datos de Internet por desarrolladores que utilizaron la arquitectura del transformador como base. En tareas que implican el procesamiento del lenguaje natural, como la producción de textos, la respuesta a preguntas y la traducción de idiomas, GPT-3 ha demostrado tener una capacidad excepcional. Otro enorme modelo de lenguaje creado explícitamente para debates abiertos es el LaMDA (modelo de lenguaje para aplicaciones de debate) de Google. Aunque LaMDA es más pequeño que GPT-3, sus creadores lo entrenaron con datos de diálogo y agregaron estrategias para mejorar la coherencia y preservar el contexto en conversaciones más largas.

P17. Explicar el concepto de autoatención y su papel en el desempeño del LLM.

R. La autoatención es una idea clave en la arquitectura de transformadores y se utiliza con frecuencia en modelos de lenguaje grandes (LLM). Al construir representaciones para cada ubicación en procesos de autoatención, el modelo aprende a proporcionar varios pesos a diferentes secciones de la secuencia de entrada. Esto permite que el modelo capture información contextual y relaciones de largo alcance de manera más efectiva que los modelos secuenciales estándar. Gracias a la autoatención, el modelo puede centrarse en segmentos pertinentes de la secuencia de entrada, independientemente de su ubicación. Esto es especialmente importante para las actividades lingüísticas donde el orden de las palabras y el contexto son fundamentales. Los LLM realizan de manera más efectiva las tareas de producción de contenido, traducción automática y comprensión del lenguaje cuando se incluyen capas de autoatención. Esto permite a los LLM comprender y producir más fácilmente contenido coherente y contextualmente apropiado.

Lea también Mecanismo de atención en aprendizaje profundo

P18. Analice la investigación en curso sobre la mitigación del sesgo en los datos y algoritmos de capacitación de LLM.

R. Los investigadores y desarrolladores se han interesado mucho en los modelos de lenguajes grandes (LLM) y los sesgos. Trabajan continuamente para reducir el sesgo en los algoritmos y los datos de capacitación de los LLM. En términos de datos, investigan métodos como el equilibrio de datos, que implica incluir intencionalmente grupos o puntos de vista subrepresentados en los datos de entrenamiento, y la eliminación de sesgos de datos, que requiere filtrar o aumentar conjuntos de datos preexistentes para disminuir los sesgos.

Los investigadores también están investigando métodos de entrenamiento adversarios y creando datos falsos para disminuir los sesgos. El trabajo algorítmico continuo implica la creación de estrategias de regularización, enfoques de posprocesamiento y estructuras conscientes de los sesgos para reducir los sesgos en los resultados de LLM. Los investigadores también están investigando técnicas y métodos de interpretabilidad para monitorear y evaluar los prejuicios para comprender mejor y detectar sesgos en los juicios de LLM.

P19. ¿Cómo se pueden aprovechar los LLM para crear conversaciones más humanas?

R. Hay varias formas en las que se podrían utilizar modelos de lenguaje grandes (LLM) para producir conversaciones más parecidas a las humanas. Ajustar los LLM sobre los datos del diálogo es una forma de ayudarlos a comprender el cambio de contexto, los patrones conversacionales y la producción de respuestas coherentes. Estrategias como el modelado de personajes, en el que el LLM aprende a imitar rasgos de personalidad o patrones de comunicación particulares, pueden mejorar aún más la naturalidad de las discusiones.

Los investigadores también están investigando formas de mejorar la capacidad del LLM para mantener el contexto y la coherencia a largo plazo a través de debates prolongados y anclar las discusiones en aportes multimodales o fuentes de información externas (como imágenes y videos). Las conversaciones pueden parecer más naturales e interesantes cuando los LLM se integran con otras funciones de IA, como la producción y el reconocimiento de voz.

P20. Explore las posibles aplicaciones futuras de los LLM en diversas industrias.

R. Los modelos de lenguajes grandes (LLM) con habilidades de procesamiento del lenguaje natural podrían transformar varios sectores. Los LLM se utilizan en el campo médico para la comunicación con el paciente, la transcripción médica e incluso para ayudar con el diagnóstico y la planificación de la terapia. Los LLM pueden ayudar con resúmenes de documentos, investigaciones legales y análisis de contratos en la industria legal. Pueden utilizarse en educación para la creación de contenidos, la adquisición de idiomas y la tutoría individualizada. La capacidad de los LLM para producir cuentos, guiones y contenido de marketing atractivos puede resultar ventajosa para los sectores creativos, incluidos el periodismo, el entretenimiento y la publicidad. Además, los LLM pueden ayudar con el servicio al cliente ofreciendo chatbots y asistentes virtuales inteligentes.

Además, los LLM tienen aplicaciones en la investigación científica, ya que permiten la revisión de literatura, la generación de hipótesis e incluso la generación de código para experimentos computacionales. A medida que avanza la tecnología, se espera que los LLM se integren cada vez más en diversas industrias, aumentando las capacidades humanas e impulsando la innovación.

LLM en acción (preguntas de entrevista basadas en escenarios)

P21. Tiene la tarea de perfeccionar un LLM para escribir contenido creativo. ¿Cómo abordarías esto?

R. Usaría una estrategia de varios pasos para optimizar un modelo de lenguaje grande (LLM) para producir material creativo. En primer lugar, haría un gran esfuerzo por recopilar un conjunto de datos de excelentes ejemplos de escritura creativa de diversos géneros, incluidos poesía, ficción y guiones. El estilo, el tono y el grado de inventiva previstos deben reflejarse en este conjunto de datos. A continuación, manejaría cualquier problema de formato o inconsistencia en los datos preprocesándolos. A continuación, perfeccionaría el LLM previamente entrenado utilizando este conjunto de datos de escritura creativa experimentando con varios hiperparámetros y enfoques de entrenamiento para maximizar el rendimiento del modelo.

Para tareas creativas, pueden funcionar bien métodos como el aprendizaje de pocas tomas, en los que al modelo se le proporciona una pequeña cantidad de indicaciones y resultados de muestra. Además, incluiría bucles de retroalimentación humana, que permiten un ajuste iterativo del proceso al hacer que evaluadores humanos envíen calificaciones y comentarios sobre el material creado por el modelo.

P22. Un LLM en el que está trabajando comienza a generar resultados ofensivos o objetivamente incorrectos. ¿Cómo diagnosticaría y abordaría el problema?

R. Si un LLM comienza a producir resultados objetables o incorrectos, es imperativo diagnosticar y resolver el problema de inmediato. En primer lugar, examinaría los casos de resultados objetables o incorrectos para buscar tendencias o elementos recurrentes. Examinar las indicaciones de entrada, el dominio o el área temática, los datos de entrenamiento particulares y los sesgos de la arquitectura del modelo son algunos ejemplos de cómo lograr esto. Luego revisaría los datos de capacitación y los procedimientos de preprocesamiento para encontrar posibles fuentes de sesgo o discrepancias fácticas que podrían haberse introducido durante las fases de recopilación o preparación de datos.

También examinaría la arquitectura, los hiperparámetros y el procedimiento de ajuste del modelo para ver si algún cambio puede ayudar a disminuir el problema. Podríamos investigar métodos como el entrenamiento adversario, la eliminación de sesgos y el aumento de datos. Si el problema continúa, es posible que tenga que empezar de nuevo y volver a entrenar el modelo utilizando un conjunto de datos mejor elegido y equilibrado. Las soluciones temporales podrían incluir supervisión humana, selección de contenido o limitaciones éticas durante la inferencia.

P23. Un cliente quiere utilizar un LLM para interacciones de servicio al cliente. ¿Cuáles son algunas consideraciones críticas para esta aplicación?

Respuesta: Al implementar un modelo de lenguaje grande (LLM) para las interacciones de servicio al cliente, las empresas deben abordar varias consideraciones clave:

Garantizar la privacidad y seguridad de los datos: Las empresas deben manejar los datos y las conversaciones de los clientes de forma segura y cumpliendo con las normas de privacidad pertinentes.
Mantener la precisión y coherencia de los hechos: Las empresas deben ajustar el LLM en base a datos relevantes de servicio al cliente y bases de conocimiento para garantizar respuestas precisas y consistentes.
Tono y personalidad a medida: Las empresas deben adaptar las respuestas del LLM para que coincidan con el tono y la personalidad deseados de la marca, manteniendo un estilo de comunicación consistente y apropiado.
Contexto y personalización: El LLM debe ser capaz de comprender y mantener el contexto durante toda la conversación, adaptando las respuestas en función del historial y las preferencias del cliente.
Manejo de errores y mecanismos de respaldo: Se deben implementar estrategias sólidas de manejo de errores y estrategias alternativas para manejar con gracia situaciones en las que el LLM no está seguro o no puede responder satisfactoriamente.
Supervisión humana y escalada: Puede ser necesario un enfoque humano en el circuito para consultas complejas o delicadas, con rutas claras de derivación a agentes humanos.
Integración con sistemas existentes: El LLM debe integrarse perfectamente con los sistemas de gestión de relaciones con el cliente (CRM), las bases de conocimientos y otras plataformas relevantes del cliente.
Seguimiento y mejora continua: El seguimiento, la evaluación y el ajuste continuos del desempeño del LLM en función de los comentarios de los clientes y los requisitos cambiantes son esenciales.

P24. ¿Cómo explicaría el concepto de LLM y sus capacidades a una audiencia no técnica?

R. Es necesario utilizar analogías y ejemplos sencillos para dilucidar la noción de grandes modelos lingüísticos (LLM) a una audiencia no técnica. Comenzaría comparando los LLM con los estudiantes de idiomas en general. Los desarrolladores utilizan conjuntos de datos de texto a gran escala de varias fuentes, incluidos libros, sitios web y bases de datos, para capacitar a los LLM a medida que las personas adquieren habilidades de comprensión y producción del lenguaje mediante la exposición a grandes cantidades de texto y voz.

Los LLM aprenden patrones y correlaciones lingüísticas a través de esta exposición para comprender y producir escritura similar a la humana. Daría ejemplos de los trabajos que los LLM pueden realizar, como responder consultas, condensar trámites extensos, traducir entre idiomas y producir artículos e historias imaginativos.

Además, puedo presentar algunos ejemplos de escritos producidos por LLM y contrastarlos con material escrito por humanos para demostrar sus talentos. Llamaría la atención sobre la coherencia, la fluidez y la importancia contextual de los resultados del LLM. Es fundamental enfatizar que, si bien los LLM pueden producir resultados lingüísticos notables, su comprensión se limita a lo que les enseñaron. No comprenden genuinamente el significado o contexto subyacente como lo hacen los humanos.

A lo largo de la explicación, usaría analogías y comparaciones con experiencias cotidianas y evitaría la jerga técnica para hacer que el concepto sea más accesible y relacionable para una audiencia no técnica.

P25. Imagine un escenario futuro en el que los LLM estén ampliamente integrados en la vida diaria. ¿Qué preocupaciones éticas podrían surgir?

R. En un escenario futuro en el que los grandes modelos de lenguaje (LLM) estén ampliamente integrados en la vida diaria, podrían surgir varias preocupaciones éticas:

Garantizar la privacidad y la protección de datos: Las empresas deben manejar las grandes cantidades de datos en los que se capacitan los LLM, que pueden incluir información personal o sensible, con confidencialidad y uso responsable.
Abordar los prejuicios y la discriminación: Los desarrolladores deben asegurarse de que los LLM no estén capacitados con datos sesgados o no representativos para evitar que perpetúen sesgos, estereotipos o discriminación dañinos en sus resultados, lo que podría afectar los procesos de toma de decisiones o reforzar las desigualdades sociales.
Respetar la propiedad intelectual y la atribución: Los desarrolladores deben tener en cuenta que los LLM pueden generar textos que se parezcan o copien trabajos existentes, lo que genera preocupaciones sobre los derechos de propiedad intelectual, el plagio y la atribución adecuada.
Prevenir la desinformación y la manipulación: Las empresas deben protegerse contra la posibilidad de que los LLM generen textos persuasivos y coherentes que podrían explotarse para difundir información errónea, propaganda o manipular la opinión pública.
Transparencia y rendición de cuentas: A medida que los LLM se integren más en los procesos críticos de toma de decisiones, sería crucial garantizar la transparencia y la rendición de cuentas de sus resultados y decisiones.
Desplazamiento humano y pérdida de empleo: La adopción generalizada de LLM podría provocar el desplazamiento de empleos, particularmente en industrias que dependen de la escritura, la creación de contenidos o tareas relacionadas con el lenguaje.
Sobredependencia y pérdida de habilidades humanas: Una dependencia excesiva de los LLM podría conducir a una devaluación o pérdida del lenguaje humano, el pensamiento crítico y las habilidades creativas.
Impacto medioambiental: Los recursos computacionales necesarios para entrenar y ejecutar grandes modelos lingüísticos pueden tener un efecto ambiental significativo, generando preocupaciones sobre la sostenibilidad y la huella de carbono.
Marcos éticos y legales: Desarrollar marcos éticos y legales sólidos para regir el desarrollo, implementación y uso de LLM en diversos dominios sería esencial para mitigar los riesgos potenciales y garantizar una adopción responsable.

Mantenerse adelante de la curva

P26. Analice algunas tendencias emergentes en la investigación y el desarrollo de LLM.

R. Investigar estructuras más efectivas y escalables es una nueva dirección en la investigación de modelos de lenguaje grande (LLM). Los investigadores están estudiando modelos comprimidos y dispersos para lograr un rendimiento comparable al de los modelos densos con menos recursos computacionales. Otra tendencia es la creación de LLM multilingües y multimodales, que pueden analizar y producir texto en varios idiomas y combinar datos de varias modalidades, incluidos audio y fotografías. Además, existe un interés creciente en investigar estrategias para mejorar la capacidad de razonamiento, la comprensión del sentido común y la coherencia fáctica de los LLM. Se acerca a dirigir y gestionar mejor los resultados del modelo a través de indicaciones y capacitación.

P27. ¿Cuáles son las posibles implicaciones sociales de la adopción generalizada de un LLM?

R. Los modelos de lenguajes grandes (LLM, por sus siglas en inglés) podrían usarse ampliamente, lo que podría afectar profundamente a la sociedad. Positivamente, los LLM pueden mejorar la accesibilidad, la creatividad y la productividad en una variedad de campos, incluida la producción de contenido, la atención médica y la educación. A través de capacidades de traducción y accesibilidad, podrían facilitar una comunicación más inclusiva, ayudar con el diagnóstico médico y los planes de tratamiento, y ofrecer instrucción individualizada. No obstante, algunas empresas y vocaciones que dependen principalmente de funciones relacionadas con el idioma pueden verse afectadas negativamente. Además, difundir información falsa y mantener prejuicios a través de material generado por LLM puede profundizar las divisiones sociales y socavar la confianza en las fuentes de información. Las preocupaciones sobre los derechos de los datos y la privacidad también surgen de las ramificaciones éticas y de privacidad de capacitar a los LLM en volúmenes masivos de datos, incluida la información personal.

P28. ¿Cómo podemos garantizar el desarrollo y la implementación responsable de los LLM?

R. Los modelos de lenguajes grandes (LLM) requieren una estrategia multifacética que combine académicos, desarrolladores, políticos y el público en general para garantizar un desarrollo e implementación responsables. Es crucial establecer marcos y normas éticos sólidos que aborden la privacidad, los prejuicios, la apertura y la rendición de cuentas. Estos marcos deben desarrollarse a través de la conversación pública y la colaboración interdisciplinaria. Además, debemos adoptar prácticas responsables en materia de datos, como una estricta conservación de datos, estrategias de eliminación de prejuicios y métodos de protección de la privacidad.

Además, es crucial contar con sistemas de supervisión e intervención humana y monitoreo y evaluación continuos de los resultados del LLM. Se puede generar confianza y responsabilidad fomentando la interpretabilidad y la transparencia en los modelos LLM y los procedimientos de toma de decisiones. Además, financiar la investigación ética de la IA puede ayudar a reducir dichos peligros mediante el desarrollo de métodos para la exploración segura y la alineación de valores. Las iniciativas de educación y concientización pública pueden permitir que las personas interactúen con la información generada por LLM y la evalúen de manera ética y crítica.

P29. ¿Qué recursos utilizaría para mantenerse actualizado sobre los últimos avances en LLM?

R. Utilizaría recursos académicos y comerciales para mantenerme actualizado con los desarrollos recientes en modelos de lenguajes grandes (LLM). En cuanto a la educación, me mantendría constantemente al día con publicaciones y conferencias eminentes sobre inteligencia artificial (IA) y procesamiento del lenguaje natural (PNL), incluidos NeurIPS, ICLR, ACL y el Journal of Artificial Intelligence Research. En estas áreas se publican con frecuencia artículos de investigación modernos y conclusiones sobre los LLM y sus aplicaciones. Además, estaría atento a los repositorios de preimpresión, que ofrecen acceso temprano a artículos académicos antes de su publicación, como arXiv.org. En cuanto a la industria, me mantendría al día con los anuncios, revistas y blogs de las principales instalaciones de investigación y empresas de tecnología que trabajan en LLM, como OpenAI, Google AI, DeepMind y Meta AI.

Muchas organizaciones difunden los resultados de sus investigaciones más recientes, lanzamientos de modelos y conocimientos técnicos a través de blogs y herramientas en línea. Además, participaría en conferencias, seminarios web y foros en línea pertinentes donde profesionales y académicos en el campo del aprendizaje permanente hablan sobre los avances más recientes e intercambian experiencias. Por último, mantenerse al día con destacados académicos y especialistas en sitios de redes sociales como Twitter puede ofrecer conversaciones interesantes e información sobre nuevos desarrollos y tendencias en los LLM.

R. Quiero aprender más sobre el uso de modelos de lenguaje grandes (LLM) en escritura narrativa y creativa porque me encanta leer y escribir. Me intriga la idea de que los LLM puedan crear historias, personajes y mundos interesantes. Mi objetivo es crear un asistente narrativo interactivo impulsado por un LLM optimizado en varias obras literarias.

Los usuarios pueden sugerir historias, escenarios o descripciones de personajes, y el asistente producirá conversaciones, pasajes narrativos y desarrollos de la trama lógicos y cautivadores. Dependiendo de las elecciones del usuario o de las entradas de muestra, el asistente puede cambiar dinámicamente el género, el tono y el estilo de escritura.

Planeo investigar métodos como el aprendizaje en pocas oportunidades, donde el LLM recibe muestras literarias de alta calidad para dirigir sus resultados, e incluir circuitos de retroalimentación humana para una mejora iterativa para garantizar el calibre y la inventiva del material creado. Además, buscaré formas de mantener los cuentos extensos coherentes y consistentes, y mejorar la comprensión e integración de la información contextual y el pensamiento de sentido común del LLM.

Además de servir como una herramienta creativa para autores y narradores, este tipo de esfuerzo podría revelar las fortalezas y debilidades de los LLM en escritura creativa. Podría crear nuevas oportunidades para la cooperación entre humanos y IA en el proceso creativo y poner a prueba los límites de la capacidad de los modelos lingüísticos para producir historias cautivadoras e inventivas.

Preguntas de la entrevista de Codificación LLM

P31. Escribe una función en Python (o cualquier lenguaje con el que te sientas cómodo) que verifique si una oración determinada es un palíndromo (se lee igual hacia atrás que hacia adelante).

Respuesta

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

P32. Explique el concepto de tabla hash y cómo podría almacenar y recuperar de manera eficiente información procesada por un LLM.

Respuesta: Una tabla hash es una estructura de datos que almacena pares clave-valor donde la clave es única. Utiliza una función hash para calcular un índice en una matriz de depósitos o ranuras desde las cuales se puede encontrar el valor deseado. Esto permite una complejidad promedio en tiempo constante para inserciones, eliminaciones y búsquedas bajo ciertas condiciones.

¿Cómo funciona?

Función hash: convierte claves en un índice dentro de una tabla hash.
cubos: posiciones de almacenamiento donde la tabla hash almacena pares clave-valor.
Manejo de colisiones: Cuando dos claves tienen el mismo índice, mecanismos como el encadenamiento o el direccionamiento abierto manejan las colisiones.

Eficiencia en el almacenamiento y recuperación de información

Al procesar información con un modelo de lenguaje grande (LLM) como el mío, una tabla hash puede ser muy eficiente para almacenar y recuperar datos por varias razones:

Búsquedas rápidas: Las tablas hash ofrecen una complejidad promedio en tiempo constante para las búsquedas, lo que significa que la recuperación de información es rápida.
Flexibilidad : Las tablas hash pueden almacenar pares clave-valor, lo que las hace versátiles para almacenar diversos tipos de información.
Eficiencia de la memoria: Las tablas hash pueden usar la memoria de manera eficiente al almacenar solo claves únicas. Se puede acceder a los valores utilizando sus claves sin iterar toda la estructura de datos.
Manejo de datos grandes: Con una función hash adecuada y un mecanismo de manejo de colisiones, las tablas hash pueden manejar eficientemente un gran volumen de datos sin una degradación significativa del rendimiento.

P33. Diseñe una estrategia de ingeniería rápida simple para un LLM para resumir temas fácticos de documentos web. Explique su razonamiento.

A. Estructura inicial del mensaje:

Resuma el siguiente documento web sobre [Tema/URL]:

El mensaje comienza con instrucciones claras sobre cómo resumir.

El [Topic/URL] El marcador de posición le permite ingresar el tema específico o la URL del documento web que desea resumir.

Mensajes de aclaración:

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

Si el resumen inicial no está claro o es demasiado extenso, puede utilizar este mensaje para solicitar una versión más concisa.

Solicitud de longitud específica:

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

Este mensaje le permite especificar la longitud deseada del resumen en oraciones, lo que puede ayudar a controlar la longitud de salida.

Resaltado de temas:

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

Si el documento cubre varios temas, especificar un término o concepto clave puede ayudar al LLM a centrar el resumen en ese tema en particular.

Control de calidad:

Is the summary factually accurate and free from errors?

Este mensaje se puede utilizar para pedirle al LLM que verifique la exactitud del resumen. Alienta al modelo a verificar que sus resultados sean coherentes con los hechos.

Razonamiento:

Instrucción explícita: Comenzar con instrucciones claras ayuda al modelo a comprender la tarea.
Flexibilidad : Puede adaptar la estrategia a diferentes documentos y requisitos utilizando marcadores de posición e indicaciones específicas.
Garantía de Calidad: Incluir una indicación de precisión garantiza resúmenes concisos y objetivamente correctos.
Dirección: Proporcionar un término o concepto clave ayuda al modelo a centrarse en la información más relevante, asegurando que el resumen sea coherente y se ajuste al tema.

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Conclusión

Los LLM son un campo que cambia rápidamente y esta guía ilumina el camino para los aspirantes a expertos. Las respuestas van más allá de la preparación de la entrevista y generan una exploración más profunda. Durante la entrevista, cada pregunta es una oportunidad para mostrar su pasión y visión para el futuro de la IA. Deje que sus respuestas muestren su disposición y compromiso con avances innovadores.

¿Nos perdimos alguna pregunta? Háganos saber su opinión en la sección de comentarios a continuación.

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

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