生成AIは、雇用機会とともに、新たに開発されたフィールドを指数関数的に活気づけています。企業は、必要な技術的能力と現実世界の経験を持つ候補者を探しています。AIモデルを構築しています。インタビューの質問のこのリストには、説明的な回答の質問、短い回答の質問、および生成的なAIインタビューに適したMCQが含まれます。これらの質問は、AIの基本から複雑なアルゴリズムを実践するまで、すべてをカバーしています。それでは、生成AIインタビューの質問から始めましょう！
生成的AIについて知っていることをすべて学び、GenaipinnacleProgramのGenaiの専門家になる。
次のインタビューの前に知っておくべき生成AIに関する質問と回答の包括的なリストを次に示します。
回答：変圧器は、2017年の論文「注意はあなたが必要とするすべて」で導入されたニューラルネットワークアーキテクチャの一種です。これは、多くの最先端の自然言語処理モデルのバックボーンになりました。
これが変圧器の重要なポイントです：
トランスはNLPに革命をもたらし、高度なAIモデルの開発において引き続き重要なコンポーネントとなっています。
回答：注意は、生成AIおよびニューラルネットワークで使用される手法であり、モデルが出力を生成するときに特定の入力領域に焦点を合わせることができます。これにより、モデルは、すべての入力コンポーネントを同様に考慮する代わりに、シーケンス内の各入力コンポーネントの相対的な重要性を動的に確認できます。
また、関節内と呼ばれる自己関節を使用すると、モデルは入力シーケンス内のさまざまなポイントに焦点を当てることができます。トランスアーキテクチャで重要な役割を果たしています。
どのように機能しますか？
利点：
この手法により、モデルは、多数の注意プロセスを同時に実行することにより、多くの表現サブスペースのデータに注意することができます。
どのように機能しますか？
利点：
この手法により、モデルは1つのシーケンスを処理しながら別のシーケンスを処理し、エンコーダデコダーシステムで頻繁に利用されます。
どのように機能しますか？
利点：
また、ベールに包まれた注意と呼ばれる因果関係は、モデルが将来提示されるトークンに焦点を合わせるのを止めるために、自己回帰モデルで使用される手法です。
どのように機能しますか？
利点：
地元の注意はどのように機能しますか？
地元の注意の利点：
これらの注意プロセスには利点があり、特定のタスクまたはモデルアーキテクチャで最適です。タスクの特定のニーズ、利用可能な処理能力、およびモデルのパフォーマンスと効率の間の意図したトレードオフは、通常、注意メカニズムの選択に影響を与える要因です。
回答：トランスフォーマーは、多くの自然言語処理タスクで、再発性ニューラルネットワーク（RNN）アーキテクチャに大きく取って代わっています。これは、トランスが一般的にRNNよりも優れていると見なされる方法と理由の説明です。
方法：トランスはシーケンス全体を並行して処理します。
なぜより良いのか：
方法：変圧器は自己関節を使用して、すべてのペアのトークン間の関係を順番に直接モデル化します。
なぜより良いのか：
方法：トランスはマルチヘッドの注意を使用して、さまざまな目的で同時に入力のさまざまな部分に集中できるようにします。
なぜより良いのか：
方法：トランスは位置エンコーディングを使用して、順序情報を注入します。
なぜより良いのか：
方法：トランスアーキテクチャは、レイヤー、注意ヘッド、またはモデルの寸法の数を増やすことで簡単に拡大できます。
なぜより良いのか：
方法：事前に訓練された変圧器モデルは、さまざまなダウンストリームタスクで微調整できます。
なぜより良いのか：
方法：変圧器は、短いシーケンスと長いシーケンスの両方でパフォーマンスを維持します。
なぜより良いのか：
トランスが多くのアプリケーションでそれらに取って代わったとしても、RNNには依然として役割があります。これは、計算リソースが不足している場合、またはデータのシーケンシャル文字が不可欠な場合に特に当てはまります。ただし、トランスは、パフォーマンスと効率が向上しているため、ほとんどの大規模なNLPワークロードに推奨される設計となっています。
回答：これらのモデルは、自然言語処理の大きな進歩であり、すべてトランスアーキテクチャに基づいて構築されています。
回答：大規模な言語モデル（LLM）は、他のタスクの中でも、テキストを認識して生成できる人工知能（AI）プログラムの一種です。 LLMは巨大なデータセットでトレーニングされているため、「大規模」という名前です。 LLMは機械学習に基づいて構築されています。具体的には、トランスモデルと呼ばれるニューラルネットワークの一種です。
より簡単に言えば、LLMは、人間の言語のような複雑なデータを特定して理解するのに十分なインスタンスを提供したコンピュータープログラムです。インターネットからの数千または数百万メガバイトのテキストを使用して、多数のLLMを訓練します。ただし、LLMのプログラマーは、サンプルの口径がLLMSが自然言語をどのように成功させるかに影響するため、より慎重に選択されたデータセットを使用することを選択できます。
基礎LLM（大手言語モデル）は、人間の言語を理解して生成するために、大規模で多様なテキストデータのコーパスで訓練された事前に訓練されたモデルです。このトレーニング前に、モデルは、特定のタスクやドメインに合わせて調整されることなく、一般的な意味で、言語の構造、ニュアンス、パターンを学習できます。例には、GPT-3およびGPT-4が含まれます。
微調整されたLLMは、特定のアプリケーションまたはドメインのパフォーマンスを強化するために、より小さく、タスク固有のデータセットで追加のトレーニングを受けた基礎LLMです。この微調整プロセスは、感情分析、機械翻訳、質問応答などの特定のタスクをよりよく処理するために、モデルのパラメーターを調整し、より効果的かつ正確にします。
回答：LLMSのために多くのタスクがトレーニング可能です。プロンプトや質問に応じてテキストを生成する可能性のある生成AIでの使用は、最も有名なアプリケーションの1つです。たとえば、公開可能なLLM ChatGPTは、ユーザーからの入力に基づいて詩、エッセイ、その他のテキスト形式を作成する場合があります。
大規模で複雑なデータセットを使用して、プログラミング言語を含むLLMをトレーニングできます。一部のLLMは、プログラマーがコードを書くのに役立ちます。リクエストに応じて関数を記述することができます。あるいは、いくつかのコードが出発点として与えられると、プログラムの作成を終了できます。 LLMは以下で使用できます。
実世界のLLMの例には、ChatGpt（Openaiから）、Gemini（Google）、およびLlama（Meta）が含まれます。 Githubの副操縦士は別の例ですが、自然な人間の言語ではなくコーディング用です。
回答：LLMSの重要な特徴は、予測不可能なクエリに応答する能力です。従来のコンピュータープログラムは、受け入れられた構文またはユーザーからの特定の入力セットからコマンドを受け取ります。ビデオゲームには、有限のボタンがあります。アプリケーションには、ユーザーがクリックまたは入力できる有限のセットがあり、プログラミング言語は正確な場合/thenステートメントで構成されています。
一方、LLMはデータ分析と自然言語応答を利用して、構造化されていないプロンプトまたはクエリに論理的な応答を提供できます。 LLMは、「歴史上4つの最大のファンクバンドは何ですか？」のような質問に答えるかもしれません。そのような4つのバンドのリストと、なぜそれらが最良であるかについてのパス可能な強い議論を備えていますが、標準的なコンピュータープログラムはそのようなプロンプトを特定することができません。
ただし、LLMSが提供する情報の正確性は、消費するデータと同じくらい良好です。誤った情報が与えられた場合、誤解を招く情報を使用してユーザーの問い合わせに応答します。また、LLMは時々「幻覚」し、正確な応答を提供できない場合に事実を作り上げます。たとえば、2022年のニュースアウトレットファーストカンパニーは、テスラの最新の金融四半期についてChatGptに疑問を呈しました。 ChatGptは理解できるニュースピースで応答しましたが、情報の大部分が構成されていました。
回答：変圧器アーキテクチャは、その並列性と容量のためにLLMに広く使用されており、言語モデルのスケーリングが数十億または数兆のパラメーターにさえ可能になります。
既存のLLMは、エンコーダーデコーダー、因果デコーダー、プレフィックスデコーダーの3つのタイプに広く分類できます。
バニラトランスモデルに基づいて、エンコーダーデコーダーアーキテクチャは、エンコーダーとデコーダーの2つのスタックの変圧器ブロックで構成されています。
エンコーダーは、積み重ねられたマルチヘッド自己関節層を使用して、入力シーケンスをエンコードし、潜在表現を生成します。デコーダーは、これらの表現の相互通信を実行し、ターゲットシーケンスを生成します。
T5やBARTなどのエンコーダデコーダーPLMは、さまざまなNLPタスクで有効性を実証しています。ただし、このアーキテクチャを使用して構築されているFlan-T5などの少数のLLMのみが構築されています。
因果デコーダーアーキテクチャには、一方向の注意マスクが組み込まれており、各入力トークンが過去のトークンとそれ自体にのみ参加できるようにします。デコーダーは、入力と出力の両方のトークンを同じ方法で処理します。
GPT-1、GPT-2、GPT-3を含むGPTシリーズモデルは、このアーキテクチャに基づいて構築された代表的な言語モデルです。 GPT-3は、顕著なコンテキスト内学習機能を示しています。
Opt、Bloom、Gopherを含むさまざまなLLMは、因果デコーダーを広く採用しています。
非因果デコーダーとも呼ばれるプレフィックスデコーダーアーキテクチャは、因果デコーダのマスキングメカニズムを変更して、プレフィックストークン上の双方向の注意と生成されたトークンでの一方向の注意を可能にします。
エンコーダデコーダーアーキテクチャと同様に、プレフィックスデコーダは接頭辞シーケンスを双方向にエンコードし、共有パラメーターを使用して出力トークンを自動網羅的に予測できます。
ゼロからトレーニングする代わりに、実用的なアプローチは、因果デコーダーをトレーニングし、それらをプレフィックスデコーダに変換して、より速い収束をすることです。プレフィックスデコーダーに基づくLLMSには、GLM130BおよびU-PALMが含まれます。
3つのアーキテクチャタイプはすべて、入力ごとにニューラルネットワーク重みのサブセットをまばらにアクティブにするエンサリ（MOE）スケーリング技術を使用して拡張できます。
このアプローチは、スイッチトランスやグラムなどのモデルで使用されており、専門家の数または合計パラメーターサイズの数を増やすと、パフォーマンスが大幅に向上しています。
エンコーダのみのアーキテクチャは、変圧器ブロックのエンコーダースタックのみを使用し、自己触媒メカニズムを通じて入力データの理解と表現に焦点を当てています。このアーキテクチャは、テキストを生成するのではなく、テキストの分析と解釈を必要とするタスクに最適です。
重要な特性：
エンコーダーのみのモデルの例：
回答：大規模な言語モデル（LLM）は「幻覚」を持っていることが知られています。これは、モデルが正確であるかのように誤った知識を話すという行動です。大規模な言語モデルは、プロンプトに基づいてテキストを生成する訓練された機械学習モデルです。モデルのトレーニングは、当社が提供したトレーニングデータから派生した知識を提供しました。モデルがどのような知識を覚えているのか、それが何をしていないのかを伝えることは困難です。モデルがテキストを生成すると、世代が正確かどうかはわかりません。
LLMSの文脈では、「幻覚」とは、モデルが間違った、無意味、または非現実的なテキストを生成する現象を指します。 LLMはデータベースや検索エンジンではないため、応答の基礎となる場所を引用しません。これらのモデルは、提供されたプロンプトから外挿としてテキストを生成します。外挿の結果は、トレーニングデータによって必ずしもサポートされているわけではありませんが、プロンプトから最も相関しています。
モデルがはるかに洗練されていても、LLMSの幻覚はこれよりもはるかに複雑ではありません。高レベルから、モデルはプロンプトとトレーニングデータを抽象化に変換する必要があり、いくつかの情報が失われる可能性があるため、幻覚は限られたコンテキスト理解によって引き起こされます。さらに、トレーニングデータのノイズは、モデルが期待しない方法で応答するように誘導する歪んだ統計パターンを提供する場合があります。
回答：幻覚は巨大な言語モデルの特徴と見なすことができます。モデルを創造的にしたい場合は、幻覚があるのを見たいです。たとえば、ChatGptやその他の大規模な言語モデルにファンタジーストーリープロットを提供するように依頼する場合、既存のものをコピーするのではなく、新鮮なキャラクター、シーン、ストーリーラインを作成することをお勧めします。これは、モデルがトレーニングデータを検索しない場合にのみ実現可能です。
また、アイデアを求めるときなど、多様性を求めるときに幻覚が必要です。モデルにあなたのためにアイデアを思い付くように頼むことに似ています。まったく同じではありませんが、トレーニングセットにある現在の概念にバリエーションを提供したいと考えています。幻覚を使用すると、代替オプションを検討できます。
多くの言語モデルには、「温度」パラメーターがあります。 Webインターフェイスの代わりにAPIを使用してChatGPTの温度を制御できます。これはランダムパラメーターです。温度が高いと、より多くの幻覚が導入されます。
回答：言語モデルはデータベースや検索エンジンではありません。幻想は避けられません。私を苛立たせるのは、モデルがテキスト内で見つけにくいエラーを生成することです。
妄想が汚染されたトレーニングデータによってもたらされた場合、データをクリーンアップしてモデルを再訓練できます。それにもかかわらず、モデルの大部分は大きすぎて独立してトレーニングできません。コモディティハードウェアを使用すると、確立されたモデルを微調整することさえできなくなります。何かがひどく間違っていた場合、モデルに結果に人間を再生して含めるように頼むことが最良の緩和策です。
制御された創造は、幻覚を防ぐ別の方法です。プロンプトの十分な情報と制限をモデルに与えることを伴います。そのため、モデルの幻覚能力は制限されています。迅速なエンジニアリングは、モデルの役割とコンテキストを定義し、生成を導き、無制限の幻覚を防止するために使用されます。
また読む：LLMSの幻覚を緩和するためのトップ7戦略
回答：迅速なエンジニアリングは、AIが何をするかをテキストで説明する人工知能の自然言語処理分野での慣行です。この入力に導かれて、AIは出力を生成します。この出力は異なる形をとる可能性があり、人間の理解可能なテキストを会話してモデルと通信することを目的としています。タスクの説明は入力に組み込まれているため、モデルは可能性をより柔軟に機能します。
回答：プロンプトは、モデルから予想される目的の出力の詳細な説明です。それらは、ユーザーとAIモデルの間の相互作用です。これにより、エンジニアリングが何であるかをよりよく理解することができます。
回答：プロンプトの品質が重要です。それらを改善し、モデルを取得して出力を改善する方法があります。以下にいくつかのヒントを見てみましょう：
また、読む：17 LLMSを強化するための17のプロンプトテクニック
回答：さまざまなテクニックが書面で使用されます。彼らはバックボーンです。
Zero-Shotは、トレーニングの一部ではなく、必要に応じてまだ実行されているプロンプトを提供します。一言で言えば、LLMSは一般化できます。
例：プロンプトが次の場合：テキストをニュートラル、ネガティブ、またはポジティブに分類します。そして、テキストは次のとおりです。プレゼンテーションは素晴らしかったと思います。
感情：
出力：ポジティブ
「センチメント」の意味の知識により、モデルは、作業するテキスト分類の束が与えられていないにもかかわらず、質問を分類する方法をゼロショットしました。テキストに記述データが提供されていないため、落とし穴があるかもしれません。その後、数ショットのプロンプトを使用できます。
基本的な理解では、少数のショットは、それがしなければならないことのいくつかの例（ショット）を使用します。これには、デモンストレーションからの洞察が必要です。訓練されているものだけに頼る代わりに、利用可能なショットに基づいています。
COTを使用すると、モデルは中間推論の手順を通じて複雑な推論を実現できます。これには、より良い言語の理解と出力を促進するために、「推論のチェーン」と呼ばれる中間ステップの作成と改善が含まれます。それは、より複雑なタスクの少数のショットを組み合わせたハイブリッドのようなものです。
回答：検索された生成（RAG）は、大規模な言語モデルの出力を最適化するプロセスであるため、応答を生成する前に、トレーニングデータソースの外側の権威ある知識ベースを参照します。大規模な言語モデル（LLM）は膨大な量のデータでトレーニングされており、数十億のパラメーターを使用して、質問への回答、言語の翻訳、文の完成などのタスクの元の出力を生成します。 RAGは、LLMの既に強力な機能を特定のドメインまたは組織の内部知識ベースに拡張しますが、すべてモデルを再訓練する必要はありません。これは、LLM出力を改善するための費用対効果の高いアプローチであるため、さまざまなコンテキストで関連性があり、正確で、有用なままです。
回答：自然言語処理（NLP）を含むインテリジェントなチャットボットおよびその他のアプリケーションは、基本的な人工知能（AI）技術としてLLMSに依存しています。目的は、信頼できる知識ソースを相互参照することにより、さまざまなシナリオでユーザーの問い合わせに対応できるボットを開発することです。残念ながら、LLMはLLMテクノロジーの性質により予測不可能になります。 LLMトレーニングデータは、所有している情報に関するカットオフ日も導入し、停滞しています。
LLMSの既知の課題は次のとおりです。
大規模な言語モデルは、時事問題に追いつくことを拒否しているが、常に完全な保証で問い合わせに対応する熱心な新人と比較できます。残念ながら、消費者の信頼に害を及ぼす可能性があるため、チャットボットにそのような考え方を採用したくありません！
これらの問題のいくつかに対処するための1つの方法はぼろきれです。 LLMを再ルーティングして、信頼できる事前に選択された知識源から適切なデータを取得します。ユーザーはLLMがどのように応答を作成するかを学び、組織は結果のテキスト出力をより制御します。
回答：生成AI実装におけるRAGテクノロジー
回答：Langchainと呼ばれるオープンソースフレームワークは、大規模な言語モデル（LLMS）に基づいてアプリケーションを作成します。 LLMSとして知られる大規模なディープラーニングモデルは、膨大な量のデータで事前に訓練されており、テキストベースのプロンプトから画像を生成したり、問い合わせへの回答を提供したりするなど、ユーザーリクエストに対する回答を作成できます。モデルによって生成されたデータの関連性、正確性、およびカスタマイズの程度を高めるために、Langchainは抽象化とツールを提供します。たとえば、開発者は新しいプロンプトチェーンを作成したり、Langchainコンポーネントを使用して既存のテンプレートを変更したりできます。さらに、Langchainには、LLMが再訓練することなく新鮮なデータセットを使用できるようにする部品があります。
回答：Langchain：機械学習アプリケーションの強化
回答：大規模な言語モデル（LLMS）に基づくアプリケーションのデータフレームワークは、LlamainDexと呼ばれます。大規模なパブリックデータセットは、GPT-4のようなLLMを事前にトレインするために使用されます。これにより、すぐに驚くべき自然言語処理スキルが得られます。それにもかかわらず、それらの有用性はあなたの個人情報がない場合に制限されています。
適応可能なデータコネクタを使用して、LlamainDexを使用すると、データベース、PDF、APIなどからデータをインポートできます。このデータのインデックス作成により、LLMが最適化された中間表現が生じます。その後、LlamainDexは、LLM機能を備えたチャットインターフェイス、クエリエンジン、およびデータエージェントを介して、自然言語のクエリとデータとの通信を有効にします。 LLMSは、更新されたデータを使用してモデルを再訓練することなく、大規模なスケールで機密データにアクセスして分析する場合があります。
回答：LlamainDexは、検索された生成（RAG）テクノロジーを使用しています。プライベートナレッジベースと大規模な言語モデルを組み合わせています。インデックス作成段階とクエリ段階は、通常、2つのフェーズです。
インデックス作成段階では、LlamainDexはプライベートデータをベクトルインデックスに効果的にインデックス化します。この段階は、ドメイン固有の検索可能な知識ベースを構築するのに役立ちます。テキストドキュメント、データベースエントリ、知識グラフ、およびその他の種類のデータはすべて入力できます。
本質的に、インデックス作成は、データをその意味コンテンツを表す数値埋め込みまたはベクトルに変換します。 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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以上が50生成AIインタビューの質問 - 分析Vidhyaの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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