Generative AI ist ein neu entwickeltes Feld, das exponentiell mit Stellenangeboten boomt. Unternehmen suchen Kandidaten mit den notwendigen technischen Fähigkeiten und der Aufbau von KI-Modellen in realer Welt. Diese Liste der Interviewfragen enthält beschreibende Antwortfragen, kurze Antwortfragen und MCQs, die Sie gut auf jedes generative KI -Interview vorbereiten. Diese Fragen decken alles von den Grundlagen der KI bis hin zu komplizierten Algorithmen in die Praxis um. Beginnen wir also mit generativen AI -Interviewfragen!
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Hier ist unsere umfassende Liste von Fragen und Antworten auf generative KI, die Sie vor Ihrem nächsten Interview kennen müssen.
Antwort: Ein Transformator ist eine Art neuronaler Netzwerkarchitektur, die in der Arbeit 2017 „Aufmerksamkeit ist alles, was Sie brauchen“ von Vaswani et al. Es ist zum Rückgrat für viele hochmoderne Modelle für natürliche Sprachverarbeitung geworden.
Hier sind die wichtigsten Punkte zu Transformers:
Transformatoren haben NLP revolutioniert und sind weiterhin wichtige Komponenten bei der Entwicklung fortschrittlicher KI -Modelle.
Antwort: Aufmerksamkeit ist eine Technik, die in generativen KI- und neuronalen Netzwerken verwendet wird, mit der Modelle beim Erzeugen der Ausgabe auf bestimmte Eingabebereiche konzentriert werden können. Es ermöglicht das Modell, die relative Bedeutung jeder Eingabekomponente in der Sequenz dynamisch zu ermitteln, anstatt alle Eingangskomponenten ähnlich zu berücksichtigen.
Selbstbekämpfung wird auch als Intra-Ansicht bezeichnet und ermöglicht es ein Modell, sich auf verschiedene Punkte innerhalb einer Eingabebereich zu konzentrieren. Es spielt eine entscheidende Rolle bei Transformatorarchitekturen.
Wie funktioniert es?
Vorteile:
Diese Technik ermöglicht es dem Modell, Daten aus vielen Darstellungs -Unterteilen zu betrachten, indem zahlreiche Aufmerksamkeitsprozesse gleichzeitig ausgeführt werden.
Wie funktioniert es?
Vorteile:
Diese Technik ermöglicht es dem Modell, eine Sequenz zu verarbeiten, während sie Informationen von einem anderen betragen, und wird häufig in Encoder-Decoder-Systemen verwendet.
Wie funktioniert es?
Vorteile:
Die kausale Aufmerksamkeit, die auch als verschleierte Aufmerksamkeit bezeichnet wird, ist eine in autoregressive Modelle verwendete Technik, um das Modell zu verhindern, dass sich auf Token konzentriert, die in Zukunft präsentiert werden.
Wie funktioniert es?
Vorteile:
Wie funktioniert die Aufmerksamkeit der lokalen Aufmerksamkeit?
Vorteile der lokalen Aufmerksamkeit:
Diese Aufmerksamkeitsprozesse haben Vorteile und funktionieren am besten mit bestimmten Aufgaben oder Modellarchitekturen. Die besonderen Bedürfnisse der Aufgabe, die verfügbare Verarbeitungsleistung und der beabsichtigte Kompromiss zwischen Modellleistung und Effizienz sind typischerweise Faktoren, die die Auswahl des Aufmerksamkeitsmechanismus beeinflussen.
Antwort: Transformatoren haben in vielen natürlichen Sprachverarbeitungsaufgaben weitgehend abgelöst wiederholte neuronale Netzwerke (RNN). Hier finden Sie eine Erklärung, wie und warum Transformatoren im Allgemeinen als besser angesehen werden als RNNs:
Wie: Transformatoren verarbeiten ganze Sequenzen parallel.
Warum besser:
Wie: Transformatoren verwenden Selbstbekämpfung, um die Beziehungen zwischen allen Tokenpaaren in einer Sequenz direkt zu modellieren.
Warum besser:
Wie: Transformatoren verwenden Multi-Head-Aufmerksamkeit und ermöglichen es ihnen, sich für verschiedene Zwecke gleichzeitig auf verschiedene Teile der Eingabe zu konzentrieren.
Warum besser:
Wie: Transformatoren verwenden Positionscodierungen, um Sequenzreihenfolgeinformationen zu injizieren.
Warum besser:
Wie: Transformatorarchitekturen können leicht skaliert werden, indem die Anzahl der Schichten, Aufmerksamkeitsköpfe oder Modellabmessungen erhöht werden.
Warum besser:
Wie: Vorausgebildete Transformatormodelle können für verschiedene nachgeschaltete Aufgaben fein abgestimmt werden.
Warum besser:
Wie: Transformatoren behalten die Leistung sowohl für kurze als auch für lange Sequenzen bei.
Warum besser:
RNNs spielen immer noch eine Rolle, auch wenn Transformatoren sie in vielen Anwendungen ersetzt haben. Dies gilt insbesondere dann, wenn Rechenressourcen knapp sind oder das sequentielle Zeichen der Daten unerlässlich ist. Transformatoren sind jedoch aufgrund ihrer besseren Leistung und Effizienz das empfohlene Design für die meisten großflächigen NLP-Workloads.
Antwort: Diese Modelle sind erhebliche Fortschritte bei der Verarbeitung natürlicher Sprache, die auf der Transformatorarchitektur beruhen.
ANTWORT: Ein großes Sprachmodell (LLM) ist eine Art künstlicher Intelligenz (AI) -Programm, das unter anderem Text erkennen und generieren kann. LLMs werden auf riesigen Datensätzen geschult - daher der Name „groß“. LLMs basieren auf maschinellem Lernen; Insbesondere eine Art neuronaler Netzwerk, das als Transformatormodell bezeichnet wird.
Einfacher ausgedrückt, ein LLM ist ein Computerprogramm, bei dem genügend Instanzen gefüttert wurden, um komplizierte Daten wie menschliche Sprache zu identifizieren und zu verstehen. Tausende oder Millionen Megabyte Text aus dem Internet werden verwendet, um eine große Anzahl von LLMs zu trainieren. Die Programmierer eines LLM können sich jedoch für einen sorgfältiger ausgewählten Datensatz entscheiden, da das Kaliber der Proben beeinflusst, wie erfolgreich die LLMs natürliche Sprache lernen.
Ein grundlegendes LLM (großes Sprachmodell) ist ein vorgebildetes Modell, das auf einem großen und vielfältigen Korpus von Textdaten ausgebildet ist, um menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Mit dieser Vorausbildung kann das Modell die Struktur, die Nuancen und die Sprachmuster lernen, jedoch im Allgemeinen, ohne auf bestimmte Aufgaben oder Domänen zugeschnitten zu sein. Beispiele sind GPT-3 und GPT-4.
Ein fein abgestimmter LLM ist ein grundlegendes LLM, das zusätzliche Schulungen in einem kleineren, aufgabenspezifischen Datensatz absolviert hat, um seine Leistung für eine bestimmte Anwendung oder Domäne zu verbessern. Dieser Feinabstimmungsprozess passt die Parameter des Modells an, um bestimmte Aufgaben besser zu erledigen, z. B. die Stimmungsanalyse, die maschinelle Übersetzung oder die Beantwortung von Fragen, wodurch es effektiver und genauer wird.
Antwort: Zahlreiche Aufgaben können für LLMs trainiert werden. Ihre Verwendung in generativen KI, wo sie als Antwort auf Eingabeaufforderungen oder Fragen Text generieren können, ist eine der bekanntesten Anwendungen. Beispielsweise kann das öffentlich zugängliche LLM -Chatgpt Gedichte, Aufsätze und andere Textformate erstellen, die auf Eingaben des Benutzers basieren.
Jeder große, komplexe Datensatz kann verwendet werden, um LLMs einschließlich der Programmiersprachen zu trainieren. Einige LLMs können Programmierern helfen, Code zu schreiben. Sie können Funktionen auf Anfrage schreiben - oder als Ausgangspunkt ein Code mit dem Schreiben eines Programms beenden. LLMs können auch verwendet werden in:
Beispiele für reale LLMs sind Chatgpt (von OpenAI), Gemini (Google) und Lama (Meta). Githubs Copilot ist ein weiteres Beispiel, aber zum Codieren anstelle einer natürlichen menschlichen Sprache.
Antwort: Ein wesentliches Merkmal von LLMs ist ihre Fähigkeit, auf unvorhersehbare Abfragen zu reagieren. Ein herkömmliches Computerprogramm empfängt Befehle in seiner akzeptierten Syntax oder aus einem bestimmten Satz von Eingängen des Benutzers. Ein Videospiel hat eine endliche Reihe von Schaltflächen; Eine Anwendung verfügt über eine endliche Reihe von Dingen, die ein Benutzer klicken oder eingeben kann, und eine Programmiersprache besteht aus präzisen If/damals.
Andererseits kann ein LLM Datenanalyse und natürliche Sprachreaktionen verwenden, um eine logische Antwort auf eine unstrukturierte Eingabeaufforderung oder Abfrage zu liefern. Ein LLM könnte auf eine Frage wie "Was sind die vier größten Funk -Bands in der Geschichte?" Mit einer Liste von vier solcher Bands und einem passabel starken Argument dafür, warum sie die besten sind, könnte ein Standard -Computerprogramm eine solche Aufforderung nicht identifizieren.
Die Genauigkeit der von LLMs bereitgestellten Informationen ist jedoch nur so gut wie die von ihnen verbrauchten Daten. Wenn sie fehlerhafte Informationen erhalten, antworten sie auf Benutzeranfragen mit irreführenden Informationen. LLMs können auch gelegentlich „halluzinieren“ und Fakten herstellen, wenn sie keine genaue Antwort geben können. Zum Beispiel stellte das Fast Company 2022 Chatgpt über das jüngste Finanzviertel von Tesla in Frage. Obwohl Chatgpt mit einem verständlichen Nachrichten antwortete, wurde ein großer Teil der Informationen erfunden.
ANTWORT: Die Transformatorarchitektur wird aufgrund ihrer Parallelisierbarkeit und Kapazität für LLM häufig verwendet, wodurch die Skalierung von Sprachmodellen auf Milliarden oder sogar Billionen von Parametern ermöglicht wird.
Bestehende LLMs können weitgehend in drei Typen eingeteilt werden: Encoder-Decoder, Kausaldecoder und Präfixdecoder.
Basierend auf dem Vanilletransformatormodell besteht die Encoder-Decoder-Architektur aus zwei Stapeln von Transformatorblöcken-einem Encoder und einem Decoder.
Der Encoder verwendet gestapelte Multi-Head-Selbstbekämpfungsschichten, um die Eingabesequenz zu codieren und latente Darstellungen zu erzeugen. Der Decoder führt eine Kreuzeinhaltung in diesen Darstellungen durch und erzeugt die Zielsequenz.
Encoder-Decoder-PLMs wie T5 und BART haben bei verschiedenen NLP-Aufgaben eine Wirksamkeit gezeigt. Es werden jedoch nur wenige LLMs wie FLAN-T5 mit dieser Architektur gebaut.
Die Kausal -Decoder -Architektur enthält eine unidirektionale Aufmerksamkeitsmaske, sodass jeder Eingangs -Token nur an früheren Token und sich selbst teilnehmen kann. Der Decoder verarbeitet sowohl Eingangs- als auch Ausgangs -Token auf die gleiche Weise.
Die Modelle der GPT-Serie, einschließlich GPT-1, GPT-2 und GPT-3, sind repräsentative Sprachmodelle, die auf dieser Architektur basieren. GPT-3 hat bemerkenswerte In-Kontext-Lernfunktionen gezeigt.
Verschiedene LLMs, einschließlich Opt, Bloom und Gopher, haben weit verbreitete Kausaldecoder.
Die Präfix-Decoderarchitektur, auch als nicht kausaler Decoder bezeichnet, verändert den Maskierungsmechanismus von Kausaldecoden, um die bidirektionale Aufmerksamkeit gegenüber Präfix-Token und unidirektionale Aufmerksamkeit auf erzeugten Token zu ermöglichen.
Wie die Encoder-Decoder-Architektur können Präfix-Decoder die Präfixsequenz bidirektional codieren und die Ausgangs-Tokens autoregressiv unter Verwendung gemeinsamer Parameter vorhersagen.
Anstatt von Grund auf zu trainieren, besteht ein praktischer Ansatz darin, kausale Decoder zu trainieren und sie für eine schnellere Konvergenz in Präfixdecoder umzuwandeln. LLMs basierend auf Präfix-Decodern umfassen GLM130B und U-Palm.
Alle drei Architekturtypen können mit der MEE-Skalierungstechnik der Experten (Mix of Experts) erweitert werden, die für jeden Eingang eine Untergruppe neuronaler Netzwerkgewichte sparsam aktiviert.
Dieser Ansatz wurde in Modellen wie Switch Transformator und Glam verwendet, und die Erhöhung der Anzahl der Experten oder der Gesamtparametergröße hat signifikante Leistungsverbesserungen gezeigt.
Die Nur-Encoder-Architektur verwendet nur den Encoder-Stapel von Transformatorblöcken und konzentriert sich auf das Verständnis und die Darstellung von Eingabedaten durch Selbstbekämpfungsmechanismen. Diese Architektur ist ideal für Aufgaben, bei denen Text analysiert und interpretiert werden muss, anstatt ihn zu generieren.
Schlüsselmerkmale:
Beispiele für nur Encoder-Modelle:
Antwort: Große Sprachmodelle (LLMs) sind bekanntermaßen „Halluzinationen“. Dies ist ein Verhalten, als das Modell falsches Wissen spricht, als ob es korrekt wäre. Ein großes Sprachmodell ist ein ausgebildetes maschinelles Lernmodell, das Text basierend auf Ihrer Eingabeaufforderung generiert. Das Training des Modells lieferte einige Kenntnisse aus den von uns bereitgestellten Trainingsdaten. Es ist schwierig zu sagen, an welches Wissen sich ein Modell erinnert oder was es nicht tut. Wenn ein Modell Text generiert, kann es nicht erkennen, ob die Generation genau ist.
Im Kontext von LLMs bezieht sich „Halluzination“ auf ein Phänomen, bei dem das Modell falsche, unsinnige oder unwirkliche Text erzeugt. Da LLMs keine Datenbanken oder Suchmaschinen sind, würden sie nicht zitieren, wo ihre Antwort basiert. Diese Modelle generieren Text als Extrapolation aus der Aufforderung, die Sie zur Verfügung gestellt haben. Das Ergebnis der Extrapolation wird nicht unbedingt durch Trainingsdaten unterstützt, sondern ist am meisten mit der Eingabeaufforderung korreliert.
Die Halluzination in LLMs ist nicht viel komplexer als dieses, auch wenn das Modell viel anspruchsvoller ist. Aus hoher Ebene wird die Halluzination durch ein begrenztes kontextbezogenes Verständnis verursacht, da das Modell die Eingabeaufforderung und die Trainingsdaten in eine Abstraktion umwandeln muss, in der einige Informationen verloren gehen können. Darüber hinaus können Rauschen in den Trainingsdaten auch ein verzerrtes statistisches Muster liefern, das das Modell so reagiert, wie Sie es nicht erwarten.
Antwort: Halluzinationen könnten als Merkmal großer Sprachmodelle angesehen werden. Wenn Sie möchten, dass die Modelle kreativ sind, möchten Sie, dass sie Halluzinationen haben. Wenn Sie beispielsweise Chatgpt oder andere große Sprachmodelle bitten, Ihnen eine Fantasy-Story-Handlung zu bieten, möchten Sie, dass es eine neue Figur, eine frische Szene und eine Geschichte erstellt, anstatt eine bereits bestehende zu kopieren. Dies ist nur machbar, wenn die Modelle die Trainingsdaten nicht durchsuchen.
Sie können auch Halluzinationen wünschen, wenn Sie Vielfalt suchen, z. B. wenn Sie Ideen bitten. Es ist ähnlich wie die Bitten von Modellen, Ideen für Sie zu entwickeln. Obwohl nicht genau gleich, möchten Sie Variationen der aktuellen Konzepte anbieten, die Sie im Trainingssatz finden würden. Mit Halluzinationen können Sie alternative Optionen berücksichtigen.
Viele Sprachmodelle haben einen „Temperatur“ -Parameter. Sie können die Temperatur in ChatGPT mithilfe der API anstelle der Webschnittstelle steuern. Dies ist ein zufälliger Parameter. Eine höhere Temperatur kann mehr Halluzinationen einführen.
Antwort: Sprachmodelle sind keine Datenbanken oder Suchmaschinen. Illusionen sind unvermeidlich. Was mich irritiert, ist, dass die Modelle schwer zu findende Fehler im Text erzeugen.
Wenn die Täuschung durch verdorbene Trainingsdaten eingeführt wurde, können Sie die Daten bereinigen und das Modell übertragen. Trotzdem ist die Mehrheit der Modelle zu groß, um unabhängig zu trainieren. Die Verwendung von Warenhardware kann es unmöglich machen, ein etabliertes Modell zu optimieren. Wenn etwas schrecklich schief ging, wäre es die beste mildernde Maßnahmen, das Modell zu bitten, sich zu regenerieren und Menschen in das Ergebnis einzubeziehen.
Die kontrollierte Schöpfung ist ein weiterer Weg, um Halluzinationen zu verhindern. Es beinhaltet, dass das Modell ausreichende Informationen und Einschränkungen in der Eingabeaufforderung angibt. Daher ist die Fähigkeit des Modells zur Halluzination eingeschränkt. Schnelltechnik definiert die Rolle und den Kontext für das Modell, leitet die Generation und verhindert unbegrenzte Halluzinationen.
Lesen Sie auch: Top 7 Strategien zur Minderung der Halluzinationen in LLMs
ANTWORT: Schnelltechnik ist eine Praxis im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung der künstlichen Intelligenz, in der der Text beschreibt, was die KI zu tun verlangt. Die KI wird durch diesen Eingang geführt und erzeugt eine Ausgabe. Diese Ausgabe könnte unterschiedliche Formen annehmen, mit der Absicht, menschen verständliche Textgespräche zu verwenden, um mit Modellen zu kommunizieren. Da die Aufgabenbeschreibung in die Eingabe eingebettet ist, führt das Modell flexibler mit Möglichkeiten.
ANTWORT: Eingabeaufforderungen sind detaillierte Beschreibungen der vom Modell erwarteten gewünschten Ausgabe. Sie sind die Interaktion zwischen einem Benutzer und dem KI -Modell. Dies sollte uns ein besseres Verständnis dafür geben, worum es bei der Ingenieurwesen geht.
Antwort: Die Qualität der Eingabeaufforderung ist entscheidend. Es gibt Möglichkeiten, sie zu verbessern und Ihre Modelle dazu zu bringen, die Outputs zu verbessern. Lassen Sie uns unten einige Tipps sehen:
Lesen Sie auch: 17 Auffordern von Techniken zur Aufladung Ihrer LLMs
ANTWORT: Verschiedene Techniken werden in Schreibaufforderungen angewendet. Sie sind das Rückgrat.
Zero-Shot bietet eine Eingabeaufforderung, die nicht Teil des Trainings ist und dennoch wie gewünscht funktioniert. Kurz gesagt, LLMs können verallgemeinern.
Zum Beispiel: Wenn die Eingabeaufforderung lautet: Klassifizieren Sie den Text in neutral, negativ oder positiv. Und der Text ist: Ich finde die Präsentation großartig.
Gefühl:
Ausgabe: positiv
Die Kenntnis der Bedeutung von „Sentiment“ machte das Modell Zero-Shot, wie die Frage klassifiziert wird, obwohl es nicht eine Reihe von Textklassifizierungen erhalten hat, an denen sie arbeiten konnten. Möglicherweise gibt es eine Fallstrick, da im Text keine beschreibenden Daten enthalten sind. Dann können wir nur wenige Aufforderung verwenden.
In einem elementaren Verständnis verwendet der wenige Schuss einige Beispiele (Aufnahmen) dessen, was es tun muss. Dies erfordert einige Einblicke aus einer Demonstration, um durchzuführen. Anstatt sich ausschließlich auf das zu verlassen, worauf es trainiert wird, baut es auf den verfügbaren Aufnahmen auf.
COT ermöglicht es dem Modell, durch mittlere Argumentationsschritte komplexes Denken zu erreichen. Es beinhaltet die Erstellung und Verbesserung von intermediären Schritten, die als „Argumentationsketten“ bezeichnet werden, um ein besseres Sprachverständnis und -ausgang zu fördern. Es kann wie ein Hybrid sein, der nur wenige komplexere Aufgaben kombiniert.
Antwort: Die Abruf-Generation (RAG) ist der Prozess der Optimierung der Ausgabe eines großen Sprachmodells. Daher verweist es auf eine maßgebliche Wissensbasis außerhalb seiner Trainingsdatenquellen, bevor eine Antwort generiert wird. Großsprachige Modelle (LLMs) werden auf riesigen Datenmengen geschult und verwenden Milliarden von Parametern, um die Originalausgabe für Aufgaben wie Beantwortung von Fragen, Übersetzungssprachen und Ausfüllen von Sätzen zu generieren. RAG verlängert die bereits leistungsstarken Funktionen von LLMs auf bestimmte Bereiche oder die interne Wissensbasis eines Unternehmens, ohne dass das Modell überholt werden muss. Es ist ein kostengünstiger Ansatz zur Verbesserung der LLM-Leistung, so dass es in verschiedenen Kontexten relevant, genau und nützlich bleibt.
Antwort: Intelligente Chatbots und andere Anwendungen mit natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) stützen sich auf LLMs als grundlegende Technik für künstliche Intelligenz (AI). Das Ziel ist es, Bots zu entwickeln, die durch Kreuzbefriedigungen zuverlässige Wissensquellen in verschiedenen Szenarien auf Benutzeranfragen reagieren können. Bedauerlicherweise werden LLM -Antworten aufgrund der Art der LLM -Technologie unvorhersehbar. LLM-Trainingsdaten führen auch ein Grenzdatum für die von ihnen besitzenden Informationen ein und stagnieren.
Zu den bekannten Herausforderungen von LLMs gehören:
Das große Sprachmodell kann mit einer übereifrigen neuen Einstellung verglichen werden, die sich weigert, mit aktuellen Angelegenheiten auf dem Laufenden zu bleiben, aber immer auf Anfragen mit vollständiger Sicherheit reagieren wird. Leider möchten Sie nicht, dass Ihre Chatbots eine solche Denkweise annehmen, da dies das Vertrauen des Verbrauchers schaden könnte!
Eine Methode zur Behandlung einiger dieser Probleme ist Lag. Es wird die LLM umgeleitet, um relevante Daten aus zuverlässigen, vorgewählten Wissensquellen zu erhalten. Benutzer lernen, wie die LLM die Antwort erstellt, und Organisationen haben mehr Kontrolle über die resultierende Textausgabe.
Antwort: Lagentechnologie in der Generativ -KI -Implementierung
Antwort: Ein Open-Source-Framework namens Langchain erstellt Anwendungen basierend auf großen Sprachmodellen (LLMs). Große Deep-Learning-Modelle, die als LLM bezeichnet werden, werden auf enormen Datenmengen vorgeschrieben und können Antworten auf Benutzeranforderungen ergeben, z. B. Bilder von textbasierten Eingabeaufforderungen oder Antworten auf Anfragen. Um die Relevanz, Genauigkeit und den Anpassungsgrad der von den Modellen erstellten Daten zu erhöhen, bietet Langchain Abstraktionen und Werkzeuge. Beispielsweise können Entwickler neue Eingabeaufspannungsketten erstellen oder bereits vorhandene Vorlagen mit Langchain-Komponenten ändern. Darüber hinaus verfügt Langchain über Teile, mit denen LLMs frische Datensätze verwenden können, ohne dass sie überholt werden müssen.
Antwort: Langchain: Verbesserung des maschinellen Lernens Anwendungen
Antwort: Ein Datenrahmen für Anwendungen, die auf großer Sprachmodellen (LLMs) basieren, heißt LlamaNdex. Große öffentliche Datensätze werden verwendet, um LLMs wie GPT-4 vorzuverüben, was ihnen erstaunliche Fähigkeiten zur Verarbeitung natürlicher Sprache verleiht. Dennoch ist ihre Nützlichkeit ohne Ihre persönlichen Daten eingeschränkt.
Mithilfe anpassungsfähiger Datenverbindungen können Sie Lamaindex mit Datenbanken, PDFs, APIs und mehr importieren. Die Indexierung dieser Daten führt zu intermediären Darstellungen, die LLM-optimiert sind. Anschließend ermöglicht LlamaNdex natürliche Sprachabfragen und Kommunikation mit Ihren Daten über Chat -Schnittstellen, Abfragemotoren und Datenagenten mit LLM -Funktionen. Ihre LLMs können auf einen massiven Maßstab auf vertrauliche Daten zugreifen und analysieren, ohne das Modell mit aktualisierten Daten zu übertragen.
Antwort: LlamaNdex verwendet RAG-Technologien (Abruf-Augmented Generationed Generation). Es kombiniert eine private Wissensbasis mit massiven Sprachmodellen. Die Indizierungs- und Abfragestufen sind in der Regel seine beiden Phasen.
Während der Indexierungsstufe wird Llamaindex private Daten effektiv in einen Vektorindex indexieren. Diese Phase hilft beim Aufbau einer domänenspezifischen durchsuchbaren Wissensbasis. Textdokumente, Datenbankeinträge, Wissensdiagramme und andere Daten können alle eingegeben werden.
Im Wesentlichen verwandelt die Indexierung die Daten in numerische Einbettungen oder Vektoren, die ihren semantischen Inhalt darstellen. It permits fast searches for similarities throughout the content.
Based on the user's question, the RAG pipeline looks for the most pertinent data during querying. The LLM is then provided with this data and the query to generate a correct result.
Through this process, the LLM can obtain up-to-date and relevant material not covered in its first training. At this point, the primary problem is retrieving, organising, and reasoning across potentially many information sources.
Answer: While pre-trained language models are prodigious, they are not inherently experts in any specific task. They may have an incredible grasp of language. Still, they need some LLMs fine-tuning, a process where developers enhance their performance in tasks like sentiment analysis, language translation, or answering questions about specific domains. Fine-tuning large language models is the key to unlocking their full potential and tailoring their capabilities to specific applications
Fine-tuning is like providing a finishing touch to these versatile models. Imagine having a multi-talented friend who excels in various areas, but you need them to master one particular skill for a special occasion. You would give them some specific training in that area, right? That's precisely what we do with pre-trained language models during fine-tuning.
Also Read: Fine-Tuning Large Language Models
Answer: While pre-trained language models are remarkable, they are not task-specific by default. Fine-tuning large language models is adapting these general-purpose models to perform specialized tasks more accurately and efficiently. When we encounter a specific NLP task like sentiment analysis for customer reviews or question-answering for a particular domain, we need to fine-tune the pre-trained model to understand the nuances of that specific task and domain.
The benefits of fine-tuning are manifold. Firstly, it leverages the knowledge learned during pre-training, saving substantial time and computational resources that would otherwise be required to train a model from scratch. Secondly, fine-tuning allows us to perform better on specific tasks, as the model is now attuned to the intricacies and nuances of the domain it was fine-tuned for.
Answer: Fine-tuning is a technique used in model training, distinct from pre-training, which is the initializing model parameters. Pre-training begins with random initialization of model parameters and occurs iteratively in two phases: forward pass and backpropagation. Conventional supervised learning (SSL) is used for pre-training models for computer vision tasks, such as image classification, object detection, or image segmentation.
LLMs are typically pre-trained through self-supervised learning (SSL), which uses pretext tasks to derive ground truth from unlabeled data. This allows for the use of massively large datasets without the burden of annotating millions or billions of data points, saving labor but requiring large computational resources. Fine-tuning entails techniques to further train a model whose weights have been updated through prior training, tailoring it on a smaller, task-specific dataset. This approach provides the best of both worlds, leveraging the broad knowledge and stability gained from pre-training on a massive set of data and honing the model's understanding of more detailed concepts.
Answer: Fine-tuning Approaches in Generative AI
Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) is a method designed to optimize the fine-tuning process of large-scale pre-trained language models by updating only a small subset of parameters. Traditional fine-tuning requires adjusting millions or even billions of parameters, which is computationally expensive and resource-intensive. PEFT techniques, such as low-rank adaptation (LoRA), adapter modules, or prompt tuning, allow for significant reductions in the number of trainable parameters. These methods introduce additional layers or modify specific parts of the model, enabling fine-tuning with much lower computational costs while still achieving high performance on targeted tasks. This makes fine-tuning more accessible and efficient, particularly for researchers and practitioners with limited computational resources.
Supervised Fine-Tuning (SFT) is a critical process in refining pre-trained language models to perform specific tasks using labelled datasets. Unlike unsupervised learning, which relies on large amounts of unlabelled data, SFT uses datasets where the correct outputs are known, allowing the model to learn the precise mappings from inputs to outputs. This process involves starting with a pre-trained model, which has learned general language features from a vast corpus of text, and then fine-tuning it with task-specific labelled data. This approach leverages the broad knowledge of the pre-trained model while adapting it to excel at particular tasks, such as sentiment analysis, question answering, or named entity recognition. SFT enhances the model's performance by providing explicit examples of correct outputs, thereby reducing errors and improving accuracy and robustness.
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) is an advanced machine learning technique that incorporates human judgment into the training process of reinforcement learning models. Unlike traditional reinforcement learning, which relies on predefined reward signals, RLHF leverages feedback from human evaluators to guide the model's behavior. This approach is especially useful for complex or subjective tasks where it is challenging to define a reward function programmatically. Human feedback is collected, often by having humans evaluate the model's outputs and provide scores or preferences. This feedback is then used to update the model's reward function, aligning it more closely with human values and expectations. The model is fine-tuned based on this updated reward function, iteratively improving its performance according to human-provided criteria. RLHF helps produce models that are technically proficient and aligned with human values and ethical considerations, making them more reliable and trustworthy in real-world applications.
Answer: Parameter efficient fine-tuning (PEFT) is a method that reduces the number of trainable parameters needed to adapt a large pre-trained model to specific downstream applications. PEFT significantly decreases computational resources and memory storage needed to yield an effectively fine-tuned model, making it more stable than full fine-tuning methods, particularly for Natural Language Processing (NLP) use cases.
Partial fine-tuning, also known as selective fine-tuning, aims to reduce computational demands by updating only the select subset of pre-trained parameters most critical to model performance on relevant downstream tasks. The remaining parameters are “frozen,” ensuring they will not be changed. Some partial fine-tuning methods include updating only the layer-wide bias terms of the model and sparse fine-tuning methods that update only a select subset of overall weights throughout the model.
Additive fine-tuning adds extra parameters or layers to the model, freezes the existing pre-trained weights, and trains only those new components. This approach helps retain stability of the model by ensuring that the original pre-trained weights remain unchanged. While this can increase training time, it significantly reduces memory requirements because there are far fewer gradients and optimization states to store. Further memory savings can be achieved through quantization of the frozen model weights.
Adapters inject new, task-specific layers added to the neural network and train these adapter modules in lieu of fine-tuning any of the pre-trained model weights. Reparameterization-based methods like Low Rank Adaptation (LoRA) leverage low-rank transformation of high-dimensional matrices to capture the underlying low-dimensional structure of model weights, greatly reducing the number of trainable parameters. LoRA eschews direct optimization of the matrix of model weights and instead optimizes a matrix of updates to model weights (or delta weights), which is inserted into the model.
Answer: Prompt Engineering: Used when you have a small amount of static data and need quick, straightforward integration without modifying the model. It is suitable for tasks with fixed information and when context windows are sufficient.
Retrieval Augmented Generation (RAG): Ideal when you need the model to generate responses based on dynamic or frequently updated data. Use RAG if the model must provide grounded, citation-based outputs.
Fine-Tuning: Choose this when specific, well-defined tasks require the model to learn from input-output pairs or human feedback. Fine-tuning is beneficial for personalized tasks, classification, or when the model's behavior needs significant customization.
Answer: SLMs are essentially smaller versions of their LLM counterparts. They have significantly fewer parameters, typically ranging from a few million to a few billion, compared to LLMs with hundreds of billions or even trillions. This differ
Answer: Like LLMs, SLMs are trained on massive datasets of text and code. However, several techniques are employed to achieve their smaller size and efficiency:
Answer: Here are some examples of SLMs:
While SLMs typically have a few hundred million parameters, some larger models with 1-3 billion parameters can also be classified as SLMs because they can still be run on standard GPU hardware. Here are some of the examples of such models:
Answer: One benefit of Small Language Models (SLMs) is that they may be trained on relatively small datasets. Their low size makes deployment on mobile devices easier, and their streamlined structures improve interpretability.
The capacity of SLMs to process data locally is a noteworthy advantage, which makes them especially useful for Internet of Things (IoT) edge devices and businesses subject to strict privacy and security requirements.
However, there is a trade-off when using small language models. SLMs have more limited knowledge bases than their Large Language Model (LLM) counterparts because they were trained on smaller datasets. Furthermore, compared to larger models, their comprehension of language and context is typically more restricted, which could lead to less precise and nuanced responses.
Answer: The idea of the diffusion model is not that old. In the 2015 paper called “Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics”, the Authors described it like this:
The essential idea, inspired by non-equilibrium statistical physics, is to systematically and slowly destroy structure in a data distribution through an iterative forward diffusion process. We then learn a reverse diffusion process that restores structure in data, yielding a highly flexible and tractable generative model of the data.
The diffusion process is split into forward and reverse diffusion processes. The forward diffusion process turns an image into noise, and the reverse diffusion process is supposed to turn that noise into the image again.
Answer: The forward diffusion process is a Markov chain that starts from the original data x and ends at a noise sample ε. At each step t, the data is corrupted by adding Gaussian noise to it. The noise level increases as t increases until it reaches 1 at the final step T.
Answer: The reverse diffusion process aims to convert pure noise into a clean image by iteratively removing noise. Training a diffusion model is to learn the reverse diffusion process to reconstruct an image from pure noise. If you guys are familiar with GANs, we're trying to train our generator network, but the only difference is that the diffusion network does an easier job because it doesn't have to do all the work in one step. Instead, it uses multiple steps to remove noise at a time, which is more efficient and easy to train, as figured out by the authors of this paper.
Answer: The noise schedule is a critical component in diffusion models, determining how noise is added during the forward process and removed during the reverse process. It defines the rate at which information is destroyed and reconstructed, significantly impacting the model's performance and the quality of generated samples.
A well-designed noise schedule balances the trade-off between generation quality and computational efficiency. Too rapid noise addition can lead to information loss and poor reconstruction, while too slow a schedule can result in unnecessarily long computation times. Advanced techniques like cosine schedules can optimize this process, allowing for faster sampling without sacrificing output quality. The noise schedule also influences the model's ability to capture different levels of detail, from coarse structures to fine textures, making it a key factor in achieving high-fidelity generations.
Answer: Advanced artificial intelligence (AI) systems known as multimodal large language models (LLMs) can interpret and produce various data types, including text, images, and even audio. These sophisticated models combine natural language processing with computer vision and occasionally audio processing capabilities, unlike standard LLMs that only concentrate on text. Their adaptability enables them to carry out various tasks, including text-to-image generation, cross-modal retrieval, visual question answering, and image captioning.
The primary benefit of multimodal LLMs is their capacity to comprehend and integrate data from diverse sources, offering more context and more thorough findings. The potential of these systems is demonstrated by examples such as DALL-E and GPT-4 (which can process images). Multimodal LLMs do, however, have certain drawbacks, such as the demand for more complicated training data, higher processing costs, and possible ethical issues with synthesizing or modifying multimedia content. Notwithstanding these difficulties, multimodal LLMs mark a substantial advancement in AI's capacity to engage with and comprehend the universe in methods that more nearly resemble human perception and thought processes.
A. Better handling of long-range dependencies
B. Lower computational cost
C. Smaller model size
D. Easier to interpret
Answer: A. Better handling of long-range dependencies
A. Convolution
B. Recurrence
C. Attention
D. Pooling
Answer: C. Attention
A. To normalize the inputs
B. To provide information about the position of words
C. To reduce overfitting
D. To increase model complexity
Answer: B. To provide information about the position of words
A. They have a fixed vocabulary
B. They are trained on a small amount of data
C. They require significant computational resources
D. They are only suitable for translation tasks
Answer: C. They require significant computational resources
A. VGG16
B. GPT-4
C. ResNet
D. YOLO
Answer: B. GPT-4
A. To reduce their size
B. To adapt them to specific tasks
C. To speed up their training
D. To increase their vocabulary
Answer: B. To adapt them to specific tasks
A. To control the randomness of the model's output
B. To set the model's learning rate
C. To initialize the model's parameters
D. To adjust the model's input length
Answer: A. To control the randomness of the model's output
A. Zero-shot prompting
B. Few-shot prompting
C. Both A and B
D. None of the above
Answer: C. Both A and B
A. More deterministic output
B. More creative and diverse output
C. Lower computational cost
D. Reduced model accuracy
Answer: B. More creative and diverse output
A. Faster training times
B. Lower memory usage
C. Improved generation quality by leveraging external information
D. Simpler model architecture
Answer: C. Improved generation quality by leveraging external information
A. To generate the final output
B. To retrieve relevant documents or passages from a database
C. To preprocess the input data
D. To train the language model
Answer: B. To retrieve relevant documents or passages from a database
A. Image classification
B. Text summarization
C. Question answering
D. Speech recognition
Answer: C. Question answering
A. Training from scratch on a new dataset
B. Adjusting the model's architecture
C. Continuing training on a specific task or dataset
D. Reducing the model's size
Answer: C. Continuing training on a specific task or dataset
A. It requires less data
B. It requires fewer computational resources
C. It leverages previously learned features
D. All of the above
Answer: D. All of the above
A. Overfitting
B. Underfitting
C. Lack of computational power
D. Limited model size
Answer: A. Overfitting
A. To enhance the stability of training deep neural networks
B. To generate high-quality images from text descriptions
C. To compress large models
D. To improve the speed of natural language processing
Answer: B. To generate high-quality images from text descriptions
A. Reducing the noise in input data
B. Iteratively refining the generated image to remove noise
C. Simplifying the model architecture
D. Increasing the noise to improve generalization
Answer: B. Iteratively refining the generated image to remove noise
A. Image classification
B. Text generation
C. Image generation
D. Speech recognition
Answer: C. Image generation
In this article, we have seen different interview questions on generative AI that can be asked in an interview. Generative AI now spans a lot of industries, from healthcare to entertainment to personal recommendations. With a good understanding of the fundamentals and a strong portfolio, you can extract the full potential of generative AI models. Although the latter comes from practice, I'm sure prepping with these questions will make you thorough for your interview. So, all the very best to you for your upcoming GenAI interview!
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