생성 AI는 취업 기회와 함께 기하 급수적으로 호황을 누리는 새로 개발 된 현장입니다. 회사는 필요한 기술 능력과 AI 모델을 구축하는 실제 경험을 가진 후보자를 찾고 있습니다. 이 인터뷰 질문 목록에는 설명 답변 질문, 짧은 답변 질문 및 MCQ가 포함되어 있으며 모든 생성 AI 인터뷰를 준비 할 수 있습니다. 이 질문들은 AI의 기본부터 복잡한 알고리즘을 실제로 배치하는 것까지 모든 것을 다룹니다. Generative AI 인터뷰 질문을 시작합시다!
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다음 인터뷰 전에 알아야 할 생성 AI에 대한 포괄적 인 질문과 답변 목록은 다음과 같습니다.
답변 : 변압기는 Vaswani et al.의 2017 년 논문“주의가 필요한 모든 것”에서 소개 된 신경망 아키텍처의 한 유형입니다. 많은 최첨단 자연어 처리 모델의 백본이되었습니다.
변압기의 핵심 사항은 다음과 같습니다.
트랜스포머는 NLP에 혁명을 일으켰으며 고급 AI 모델의 개발에있어 중요한 구성 요소가 계속되고 있습니다.
답변 :주의는 생성 AI 및 신경망에 사용되는 기술로, 출력을 생성 할 때 모델이 특정 입력 영역에 집중할 수 있습니다. 모델은 모든 입력 구성 요소를 유사하게 고려하는 대신 각 입력 구성 요소의 상대적 중요성을 동적으로 확인할 수 있습니다.
자체 소수라고도하는 자체 소수는 모델이 입력 순서 내에서 다양한 지점에 초점을 맞출 수 있도록합니다. 변압기 아키텍처에서 중요한 역할을합니다.
어떻게 작동합니까?
이익:
이 기술을 통해 모델은 수많은주의 프로세스를 동시에 실행하여 많은 표현 하위 공간의 데이터에 참석할 수 있습니다.
어떻게 작동합니까?
이익:
이 기술을 통해 모델은 한 시퀀스를 처리하면서 다른 시퀀스를 처리 할 수 있으며 인코더 디코더 시스템에 자주 사용됩니다.
어떻게 작동합니까?
이익:
베일의 관심이라고도하는 인과 관계는자가 회귀 모델에 사용되는 기술이 미래에 제시된 토큰에 초점을 맞지 않도록자가 회귀 모델에 사용되는 기술입니다.
어떻게 작동합니까?
이익:
지역의 관심은 어떻게 작동합니까?
지역 관심의 이점 :
이러한주의 프로세스에는 특정 작업이나 모델 아키텍처에서 장점과 가장 잘 작동합니다. 작업의 특정 요구, 가용 처리 능력 및 모델 성능과 효율성 사이의 의도 된 트레이드 오프는 일반적으로주의 메커니즘 선택에 영향을 미치는 요소입니다.
답변 : 변압기는 많은 자연어 처리 작업에서 RNN (Ren) 아키텍처를 대체했습니다. 다음은 변압기가 RNN보다 일반적으로 더 나은 방법과 이유에 대한 설명입니다.
방법 : 변압기는 전체 시퀀스를 병렬로 처리합니다.
왜 더 나은 :
방법 : 변압기는 자체 변환을 사용하여 모든 토큰 쌍 간의 관계를 순서대로 직접 모델링합니다.
왜 더 나은 :
방법 : 변압기는 다중 헤드주의를 사용하여 다른 목적으로 동시에 입력의 다른 부분에 집중할 수 있습니다.
왜 더 나은 :
방법 : 변압기는 위치 인코딩을 사용하여 순서 순서 정보를 주입합니다.
왜 더 나은 :
방법 : 레이어 수,주의 헤드 또는 모델 크기를 늘려 변압기 아키텍처를 쉽게 확장 할 수 있습니다.
왜 더 나은 :
방법 : 사전 훈련 된 변압기 모델은 다양한 다운 스트림 작업에 미세 조정할 수 있습니다.
왜 더 나은 :
방법 : 변압기는 짧은 시퀀스와 긴 시퀀스의 성능을 유지합니다.
왜 더 나은 :
RNN은 변압기가 많은 응용 분야에서이를 대체하더라도 여전히 역할을합니다. 이는 계산 자원이 부족하거나 데이터의 순차적 특성이 필수적 일 때 특히 그렇습니다. 그러나 트랜스포머는 성능과 효율성이 향상되어 대부분의 대규모 NLP 워크로드에 권장되는 설계입니다.
답변 :이 모델은 변압기 아키텍처를 기반으로하는 자연어 처리의 중요한 발전입니다.
답변 : LLM (Lange Language Model)은 다른 작업 중에서도 텍스트를 인식하고 생성 할 수있는 인공 지능 (AI) 프로그램 유형입니다. LLM은 거대한 데이터 세트에 대해 교육을 받았으므로“큰”이라는 이름입니다. LLM은 머신 러닝을 기반으로합니다. 구체적으로, 변압기 모델이라고하는 신경망의 유형.
더 간단히 말해서, LLM은 인간 언어와 같은 복잡한 데이터를 식별하고 이해하기에 충분한 인스턴스를 공급받은 컴퓨터 프로그램입니다. 인터넷에서 수천 또는 수백만 메가 바이트의 텍스트는 많은 LLM을 훈련시키는 데 사용됩니다. 그러나 LLM의 프로그래머는 샘플의 구경이 LLM의 자연 언어를 성공적으로 학습하는 방법에 영향을 미치기 때문에보다 신중하게 선택된 데이터 세트를 사용하도록 선택할 수 있습니다.
기초 LLM (대형 언어 모델)은 인간 언어를 이해하고 생성하기 위해 크고 다양한 텍스트 데이터를 훈련시키는 미리 훈련 된 모델입니다. 이 사전 훈련을 통해 모델은 언어의 구조, 뉘앙스 및 패턴을 배울 수 있지만 특정 작업이나 영역에 맞게 조정되지 않고 일반적인 의미에서 일반적으로 배울 수 있습니다. 그 예는 GPT-3 및 GPT-4를 포함합니다.
미세 조정 된 LLM은 특정 응용 프로그램 또는 도메인의 성능을 향상시키기 위해 더 작은 작업 별 데이터 세트에 대한 추가 교육을받은 기본 LLM입니다. 이 미세 조정 프로세스는 모델의 매개 변수를 조정하여 감정 분석, 기계 번역 또는 질문 응답과 같은 특정 작업을보다 효과적으로 처리하여보다 효과적이고 정확하게 만듭니다.
답변 : LLMS를 위해 수많은 작업이 훈련 가능합니다. 프롬프트 나 질문에 대한 응답으로 텍스트를 생성 할 수있는 생성 AI에서의 사용은 가장 잘 알려진 응용 프로그램 중 하나입니다. 예를 들어, 공개적으로 액세스 할 수있는 LLM Chatgpt는 사용자의 입력을 기반으로시, 에세이 및 기타 텍스트 형식을 생성 할 수 있습니다.
모든 규모의 복잡한 데이터 세트는 프로그래밍 언어를 포함하여 LLM을 훈련시키는 데 사용될 수 있습니다. 일부 LLM은 프로그래머가 코드를 작성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 요청시 기능을 작성하거나 일부 코드를 시작점으로 주어지면 프로그램 작성을 마칠 수 있습니다. LLM은 다음에 사용될 수 있습니다.
실제 LLM의 예로는 Chatgpt (OpenAi), Gemini (Google) 및 Llama (Meta)가 있습니다. Github의 Copilot은 또 다른 예이지만 자연 인간 언어 대신 코딩을위한 것입니다.
답변 : LLM의 주요 특징은 예측할 수없는 쿼리에 응답하는 능력입니다. 전통적인 컴퓨터 프로그램은 허용 된 구문 또는 사용자로부터 특정 입력 세트로부터 명령을받습니다. 비디오 게임에는 유한 한 버튼 세트가 있습니다. 응용 프로그램에는 사용자가 클릭하거나 입력 할 수있는 유한 한 것들이 있으며 프로그래밍 언어는 정확한/then 문으로 구성됩니다.
반면에 LLM은 데이터 분석 및 자연어 응답을 활용하여 구조화되지 않은 프롬프트 또는 쿼리에 대한 논리적 응답을 제공 할 수 있습니다. LLM은 "역사상 가장 큰 펑크 밴드는 무엇입니까?"와 같은 질문에 응답 할 수 있습니다. 4 개의 밴드 목록과 왜 최고가되는지에 대한 강한 논쟁이지만 표준 컴퓨터 프로그램은 그러한 프롬프트를 식별 할 수 없습니다.
그러나 LLM이 제공 한 정보의 정확도는 소비하는 데이터만큼 좋습니다. 잘못된 정보가 주어지면 오해의 소지가있는 사용자 문의에 응답합니다. LLM은 또한 때때로 "환각"할 수 있으며, 정확한 반응을 제공 할 수 없을 때 사실을 제작할 수 있습니다. 예를 들어, 2022 뉴스 아울렛 Fast Company는 Tesla의 가장 최근의 파이낸셜 쿼터에 대해 Chatgpt에 의문을 제기했습니다. Chatgpt가 이해할 수있는 뉴스 작품으로 응답했지만 정보의 상당 부분이 구성되었습니다.
답변 : 변압기 아키텍처는 병렬화 가능성과 용량으로 인해 LLM에 널리 사용되므로 언어 모델을 수십억 또는 수조 개의 매개 변수로 확장 할 수 있습니다.
기존 LLM은 인코더 디코더, 인과 디코더 및 접두사 디코더의 세 가지 유형으로 광범위하게 분류 될 수 있습니다.
바닐라 변압기 모델을 기반으로, 인코더 디코더 아키텍처는 두 개의 트랜스포머 블록 스택-인코더와 디코더로 구성됩니다.
인코더는 스택 된 다중 헤드 자체 변환 레이어를 사용하여 입력 순서를 인코딩하고 잠재적 인 표현을 생성합니다. 디코더는 이러한 표현에 대한 상호 설명을 수행하고 대상 순서를 생성합니다.
T5 및 BART와 같은 인코더 디코더 PLM은 다양한 NLP 작업에서 효과를 보여주었습니다. 그러나 FLAN-T5와 같은 몇 개의 LLM만이 아키텍처를 사용하여 구축됩니다.
인과 관계 디코더 아키텍처는 단방향주의 마스크를 통합하여 각 입력 토큰이 과거의 토큰과 그 자체에만 참석할 수 있도록합니다. 디코더는 동일한 방식으로 입력 및 출력 토큰을 모두 처리합니다.
GPT-1, GPT-2 및 GPT-3을 포함한 GPT 시리즈 모델은이 아키텍처를 기반으로하는 대표적인 언어 모델입니다. GPT-3은 현저한 텍스트 내 학습 기능을 보여주었습니다.
Opt, Bloom 및 Gopher를 포함한 다양한 LLM이 인과 적 디코더를 널리 채택했습니다.
비-경고 디코더로도 알려진 접두사 디코더 아키텍처는 인과 관계 디코더의 마스킹 메커니즘을 수정하여 생성 된 토큰에 대한 접두사 토큰과 단방향주의에 대한 양방향주의를 가능하게합니다.
인코더 디코더 아키텍처와 마찬가지로 접두사 디코더는 접두사 시퀀스를 양방향으로 인코딩하고 공유 매개 변수를 사용하여 출력 토큰을 자동으로 예측할 수 있습니다.
처음부터 훈련하는 대신, 실질적인 접근 방식은 인과 적 디코더를 훈련시키고 접두사 디코더로 변환하여 더 빠른 수렴을위한 것입니다. 접두사 디코더에 기초한 LLM에는 GLM130B 및 U-PALM이 포함됩니다.
세 가지 아키텍처 유형은 모두 MOE (Mix-of-Experts) 스케일링 기술을 사용하여 확장 할 수 있으며, 이는 각 입력에 대한 신경망 가중치의 서브 세트를 드물게 활성화합니다.
이 접근법은 스위치 변압기 및 글램과 같은 모델에서 사용되었으며 전문가의 수를 늘리거나 총 매개 변수 크기가 상당한 성능 향상을 보여주었습니다.
인코더 전용 아키텍처는 변압기 블록의 인코더 스택 만 사용하여 자체 변환 메커니즘을 통한 입력 데이터를 이해하고 표현하는 데 중점을 둡니다. 이 아키텍처는 텍스트를 생성하는 대신 분석 및 해석이 필요한 작업에 이상적입니다.
주요 특성 :
인코더 전용 모델의 예 :
답 : 대형 언어 모델 (LLM)에는 "환각"이있는 것으로 알려져 있습니다. 이것은 모델이 정확한 것처럼 잘못된 지식을 말하는 행동입니다. 큰 언어 모델은 프롬프트를 기반으로 텍스트를 생성하는 훈련 된 기계 학습 모델입니다. 이 모델의 교육은 우리가 제공 한 교육 데이터에서 파생 된 몇 가지 지식을 제공했습니다. 모델이 어떤 지식을 기억하는지 또는 그렇지 않은지를 말하기는 어렵습니다. 모델이 텍스트를 생성하면 생성이 정확한지 알 수 없습니다.
LLM의 맥락에서, "환각"은 모델이 잘못, 무의미하거나 비현실적인 텍스트를 생성하는 현상을 나타냅니다. LLM은 데이터베이스 나 검색 엔진이 아니기 때문에 응답이 기반을 둔 위치를 인용하지 않습니다. 이 모델은 제공 한 프롬프트에서 외삽 법으로 텍스트를 생성합니다. 외삽의 결과는 반드시 교육 데이터에 의해 뒷받침되는 것은 아니지만 프롬프트와 가장 상관 관계가 있습니다.
LLM의 환각은 모델이 훨씬 더 정교하더라도 이것보다 훨씬 더 복잡하지 않습니다. 높은 수준에서 환각은 모델이 프롬프트와 훈련 데이터를 추상화로 변환해야하므로 일부 정보가 손실 될 수 있기 때문에 상황에 따른 이해에 의해 발생합니다. 또한 훈련 데이터의 노이즈는 또한 비뚤어진 통계 패턴을 제공하여 모델이 예상치 못한 방식으로 응답하도록 이끌 수 있습니다.
답 : 환각은 거대한 언어 모델의 특징으로 볼 수 있습니다. 모델이 창의적이되기를 원한다면 환각이있는 것을보고 싶습니다. 예를 들어, Chatgpt 또는 기타 대형 언어 모델에 판타지 스토리 플롯을 제공하도록 요청하면 이미 존재하는 것을 복사하지 않고 신선한 캐릭터, 장면 및 스토리 라인을 만들려고합니다. 모델이 교육 데이터를 통해 검색하지 않는 경우에만 가능합니다.
아이디어를 요청할 때와 같은 다양성을 찾을 때 환각을 원할 수도 있습니다. 모델에 아이디어를 내놓도록 요청하는 것과 비슷합니다. 정확히 동일하지는 않지만 훈련 세트에서 찾을 수있는 현재 개념에 대한 변형을 제공하려고합니다. 환각을 통해 대체 옵션을 고려할 수 있습니다.
많은 언어 모델에는 "온도"매개 변수가 있습니다. 웹 인터페이스 대신 API를 사용하여 Chatgpt의 온도를 제어 할 수 있습니다. 이것은 임의의 매개 변수입니다. 더 높은 온도는 더 많은 환각을 일으킬 수 있습니다.
답변 : 언어 모델은 데이터베이스 나 검색 엔진이 아닙니다. 환상은 불가피합니다. 저를 자극하는 것은 모델이 텍스트에서 찾기 어려운 오류를 생성한다는 것입니다.
오염 된 훈련 데이터로 망상이 발생하면 데이터를 정리하고 모델을 재교육 할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고, 대부분의 모델은 독립적으로 훈련하기에는 너무 큽니다. 상품 하드웨어를 사용하면 확립 된 모델을 미세 조정할 수 없습니다. 무언가가 잘못 되었다면 모델에 재생성을 요청하고 결과에 인간을 포함시키는 것이 가장 좋은 완화 조치가 될 것입니다.
통제 된 창조는 환각을 예방하는 또 다른 방법입니다. 프롬프트에서 모델에 충분한 정보와 한계를 제공하는 것이 수반됩니다. 따라서 모델의 환각 능력은 제한됩니다. 프롬프트 엔지니어링은 모델의 역할과 컨텍스트를 정의하고 생성을 안내하고 무한 환각을 방지하는 데 사용됩니다.
또한 읽기 : LLM의 환각을 완화하기위한 상위 7 개 전략
답변 : Prompt Engineering은 자연 언어 가공 인공 지능 분야에서 AI가 요구하는 내용을 설명하는 관행입니다. 이 입력에 따라 AI는 출력을 생성합니다. 이 출력은 서로 다른 형태를 취할 수 있으며, 사람을 이해할 수있는 텍스트를 사용하여 모델과 의사 소통 할 수 있습니다. 작업 설명이 입력에 포함되므로 모델은 가능성으로보다 유연하게 수행됩니다.
답변 : 프롬프트는 모델에서 기대되는 출력에 대한 자세한 설명입니다. 사용자와 AI 모델의 상호 작용입니다. 이것은 우리에게 엔지니어링이 무엇인지 더 잘 이해할 수 있어야합니다.
답변 : 프롬프트의 품질이 중요합니다. 이를 개선하고 모델이 출력을 개선 할 수있는 방법이 있습니다. 아래 몇 가지 팁을 보자.
또한 읽기 : 17 LLM을과 충전하기위한 17 프롬프트 기술
답 : 프롬프트를 서면으로 사용하는 데 다른 기술이 사용됩니다. 그들은 백본입니다.
Zero-Shot은 훈련의 일부가 아니라 여전히 원하는대로 수행하는 프롬프트를 제공합니다. 간단히 말해서 LLM은 일반화 할 수 있습니다.
예를 들면 : 프롬프트가 : 텍스트를 중립, 음수 또는 양수로 분류하십시오. 그리고 텍스트는 다음과 같습니다. 프레젠테이션이 굉장하다고 생각합니다.
감정:
출력 : 양성
“정서”의 의미에 대한 지식은 모델이 문제를 분류하는 방법을 제로 샷으로 만들었습니다. 텍스트에 설명 데이터가 제공되지 않기 때문에 함정이있을 수 있습니다. 그런 다음 소수의 프롬프트를 사용할 수 있습니다.
기본 이해에서 소수의 샷은해야 할 일에 대한 몇 가지 예 (샷)를 사용합니다. 이것은 시연에서 공연을 위해 약간의 통찰력을 가져옵니다. 훈련 된 내용에만 의존하는 대신 사용 가능한 샷을 바탕으로합니다.
COT는 모델이 중간 추론 단계를 통해 복잡한 추론을 달성 할 수 있도록합니다. 여기에는 더 나은 언어 이해와 출력을 촉진하기 위해“추론 사슬”이라는 중간 단계를 만들고 개선하는 것이 포함됩니다. 더 복잡한 작업에서 거의 샷을 결합한 하이브리드와 같을 수 있습니다.
답변 : RAG (Restrieval-Augmented Generation)는 큰 언어 모델의 출력을 최적화하는 프로세스이므로 응답을 생성하기 전에 교육 데이터 소스 외부의 권위있는 지식 기반을 참조합니다. 대형 언어 모델 (LLM)은 방대한 양의 데이터로 교육을 받고 수십억 개의 매개 변수를 사용하여 질문에 응답, 언어 번역 및 문장 완료와 같은 작업에 대한 원래 출력을 생성합니다. RAG는 이미 LLM의 강력한 기능을 모델을 재교육 할 필요없이 특정 도메인 또는 조직의 내부 지식 기반으로 확장합니다. LLM 출력을 개선하기위한 비용 효율적인 접근 방식으로 다양한 상황에서 관련성 있고 정확하며 유용합니다.
답변 : NLP (Natural Language Processing)와 관련된 지능형 챗봇 및 기타 응용 프로그램은 기본 인공 지능 (AI) 기술로 LLM에 의존합니다. 목표는 신뢰할 수있는 지식 소스를 통해 상호 참조를 통해 다양한 시나리오에서 사용자 문의에 응답 할 수있는 봇을 개발하는 것입니다. 유감스럽게도 LLM 대답은 LLM 기술의 특성으로 인해 예측할 수 없게됩니다. LLM 교육 데이터는 또한 보유하고 있고 정체 된 정보에 대한 컷오프 날짜를 소개합니다.
LLM의 알려진 과제는 다음과 같습니다.
대형 언어 모델은 시사를 거부하지 않지만 항상 완전한 보증으로 문의에 응답하는 과도한 새로운 고용인과 비교할 수 있습니다. 불행히도, 당신은 챗봇이 소비자 신뢰에 해를 끼칠 수 있기 때문에 그러한 사고 방식을 채택하는 것을 원하지 않습니다!
이러한 문제 중 일부를 해결하는 한 가지 방법은 Rag입니다. 신뢰할 수 있고 사전 선택된 지식 소스로부터 관련 데이터를 얻기 위해 LLM을 다시 경주합니다. 사용자는 LLM이 응답을 만드는 방법을 배우고 조직은 결과 텍스트 출력을 더 많이 제어 할 수 있습니다.
답 : 생성 AI 구현의 래그 기술
답변 : Langchain이라는 오픈 소스 프레임 워크는 LLM (Lange Language Model)을 기반으로 응용 프로그램을 만듭니다. LLM으로 알려진 대형 딥 러닝 모델은 방대한 양의 데이터로 미리 훈련되며 텍스트 기반 프롬프트에서 이미지를 생성하거나 문의에 대한 답변을 제공하는 등 사용자 요청에 대한 답변을 만들 수 있습니다. Langchain은 모델에서 생성 된 데이터의 관련성, 정확성 및 사용자 정의 정도를 높이기 위해 추상화 및 도구를 제공합니다. 예를 들어, 개발자는 Langchain 구성 요소를 사용하여 새로운 프롬프트 체인을 만들거나 기존 템플릿을 변경할 수 있습니다. 또한 Langchain에는 LLM이 재교육하지 않고도 신선한 데이터 세트를 사용할 수있는 부품이 있습니다.
답변 : Langchain : 기계 학습 응용 프로그램 향상
답변 : LLMS (Lange)를 기반으로 한 응용 프로그램의 데이터 프레임 워크를 llamaindex라고합니다. 대규모 공개 데이터 세트는 GPT-4와 같은 LLM을 사전 트레인하는 데 사용되며, 이로 인해 놀라운 자연어 처리 기술이 바로 나옵니다. 그럼에도 불구하고, 개인 정보가 없을 때 유용성이 제한됩니다.
적응 형 데이터 커넥터를 사용하여 LlamainDex를 사용하면 데이터베이스, PDF, API 등에서 데이터를 가져올 수 있습니다. 이 데이터의 색인화는 LLM에서 최적화 된 중간 표현을 초래합니다. 그 후 Llamaindex는 채팅 인터페이스, 쿼리 엔진 및 LLM 기능을 갖춘 데이터 에이전트를 통해 자연어 쿼리 및 데이터와 통신을 가능하게합니다. LLM은 업데이트 된 데이터를 사용하여 모델을 재교육하지 않고도 대규모 규모로 기밀 데이터에 액세스하고 분석 할 수 있습니다.
답변 : Llamaindex는 검색-구역 세대 (RAG) 기술을 사용합니다. 개인 지식 기반과 거대한 언어 모델을 결합합니다. 인덱싱 및 쿼리 스테이지는 일반적으로 두 단계입니다.
인덱싱 단계에서 Llamaindex는 개인 데이터를 벡터 인덱스에 효과적으로 색인화합니다. 이 단계는 도메인 별 검색 가능한 지식 기반을 구축하는 데 도움이됩니다. 텍스트 문서, 데이터베이스 항목, 지식 그래프 및 기타 종류의 데이터를 모두 입력 할 수 있습니다.
본질적으로 인덱싱은 데이터를 시맨틱 컨텐츠를 나타내는 수치 임베딩 또는 벡터로 변환합니다. 콘텐츠 전체에서 유사성을 빠르게 검색 할 수 있습니다.
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
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