AI Generatif adalah bidang yang baru dibangunkan dengan pesat dengan peluang pekerjaan. Syarikat mencari calon dengan kebolehan teknikal yang diperlukan dan pengalaman dunia sebenar membina model AI. Senarai soalan wawancara ini termasuk soalan jawapan deskriptif, soalan jawapan pendek, dan MCQ yang akan menyediakan anda dengan baik untuk sebarang wawancara AI generasi. Soalan -soalan ini meliputi segala -galanya dari asas -asas AI untuk meletakkan algoritma rumit ke dalam amalan. Oleh itu, mari kita mulakan dengan soalan wawancara AI generatif!
Ketahui segala -galanya yang ada untuk mengetahui tentang AI generatif dan menjadi pakar genai dengan genaipinnacleprogram kami.
Inilah senarai soalan dan jawapan kami yang komprehensif mengenai AI generatif yang mesti anda ketahui sebelum wawancara seterusnya.
Jawapan: Transformer adalah sejenis seni bina rangkaian saraf yang diperkenalkan dalam kertas 2017 "Perhatian adalah semua yang anda perlukan" oleh Vaswani et al. Ia telah menjadi tulang belakang bagi banyak model pemprosesan bahasa semulajadi yang canggih.
Berikut adalah perkara utama mengenai Transformers:
Transformers telah merevolusikan NLP dan terus menjadi komponen penting dalam pembangunan model AI canggih.
Jawapan: Perhatian adalah teknik yang digunakan dalam rangkaian AI generatif dan saraf yang membolehkan model memberi tumpuan kepada kawasan input tertentu apabila menghasilkan output. Ia membolehkan model secara dinamik memastikan kepentingan relatif setiap komponen input dalam urutan dan bukannya mempertimbangkan semua komponen input yang sama.
Juga dirujuk sebagai intra-perhatian, penunjuk diri membolehkan model memberi tumpuan kepada pelbagai titik dalam urutan input. Ia memainkan peranan penting dalam seni bina pengubah.
Bagaimana ia berfungsi?
Faedah:
Teknik ini membolehkan model untuk menghadiri data dari banyak ruang perwakilan dengan melaksanakan banyak proses perhatian secara serentak.
Bagaimana ia berfungsi?
Faedah:
Teknik ini membolehkan model untuk memproses satu urutan semasa menghadiri maklumat dari yang lain dan sering digunakan dalam sistem pengekod-decoder.
Bagaimana ia berfungsi?
Faedah:
Juga disebut sebagai perhatian yang terselubung, perhatian kausal adalah teknik yang digunakan dalam model autoregressive untuk menghentikan model daripada memfokuskan pada token yang dibentangkan pada masa akan datang.
Bagaimana ia berfungsi?
Faedah:
Bagaimana perhatian tempatan berfungsi?
Faedah perhatian tempatan:
Proses perhatian ini mempunyai kelebihan dan berfungsi dengan baik dengan tugas tertentu atau arkitek model. Keperluan khusus tugas, kuasa pemprosesan yang ada, dan perdagangan yang dimaksudkan antara prestasi model dan kecekapan biasanya faktor yang mempengaruhi pilihan mekanisme perhatian.
Jawapan: Transformers sebahagian besarnya menggantikan seni bina rangkaian saraf berulang (RNN) dalam banyak tugas pemprosesan bahasa semulajadi. Inilah penjelasan bagaimana dan mengapa transformer umumnya dianggap lebih baik daripada RNN:
Bagaimana: Transformers memproses keseluruhan urutan selari.
Mengapa lebih baik:
Bagaimana: Transformers menggunakan perhatian diri untuk secara langsung model hubungan antara semua pasang token dalam urutan.
Mengapa lebih baik:
Bagaimana: Transformer menggunakan perhatian multi-kepala, membolehkan mereka memberi tumpuan kepada bahagian-bahagian input yang berlainan untuk tujuan yang berbeza secara serentak.
Mengapa lebih baik:
Bagaimana: Transformer menggunakan pengekodan pos untuk menyuntik maklumat urutan urutan.
Mengapa lebih baik:
Bagaimana: Senibina Transformer dapat dengan mudah ditingkatkan dengan meningkatkan bilangan lapisan, kepala perhatian, atau dimensi model.
Mengapa lebih baik:
Bagaimana: Model pengubah pra-terlatih boleh disesuaikan dengan pelbagai tugas hiliran.
Mengapa lebih baik:
Bagaimana: Transformers mengekalkan prestasi untuk kedua -dua urutan pendek dan panjang.
Mengapa lebih baik:
RNN masih mempunyai peranan, walaupun Transformers telah menggantikannya dalam banyak aplikasi. Hal ini terutama berlaku apabila sumber pengiraan adalah terhad atau watak berurutan data adalah penting. Walau bagaimanapun, Transformers kini merupakan reka bentuk yang disyorkan untuk beban kerja NLP yang paling besar kerana prestasi dan kecekapan mereka yang lebih baik.
Jawapan: Model -model ini adalah kemajuan yang signifikan dalam pemprosesan bahasa semulajadi, semuanya dibina di atas seni bina pengubah.
Jawapan: Model bahasa yang besar (LLM) adalah jenis program kecerdasan buatan (AI) yang dapat mengenali dan menjana teks, antara tugas lain. LLM dilatih pada set data yang besar - oleh itu nama "besar." LLMS dibina di atas pembelajaran mesin; Khususnya, sejenis rangkaian saraf yang dipanggil model pengubah.
Untuk meletakkannya lebih mudah, LLM adalah program komputer yang telah diberi makan yang cukup untuk mengenal pasti dan memahami data rumit, seperti bahasa manusia. Beribu -ribu atau berjuta -juta megabait teks dari internet digunakan untuk melatih sejumlah besar LLM. Walau bagaimanapun, pengaturcara LLM boleh memilih untuk menggunakan set data yang lebih berhati -hati kerana berkaliber sampel mempengaruhi bagaimana berjaya LLM mempelajari bahasa semula jadi.
LLM asas (model bahasa besar) adalah model pra-terlatih yang terlatih pada korpus besar dan pelbagai data teks untuk memahami dan menjana bahasa manusia. Pra-latihan ini membolehkan model untuk mempelajari struktur, nuansa, dan corak bahasa tetapi dalam erti kata umum, tanpa disesuaikan dengan sebarang tugas atau domain tertentu. Contohnya termasuk GPT-3 dan GPT-4.
LLM yang disempurnakan adalah LLM asas yang telah menjalani latihan tambahan pada dataset khusus yang lebih kecil untuk meningkatkan prestasinya untuk aplikasi atau domain tertentu. Proses penalaan halus ini menyesuaikan parameter model untuk mengendalikan tugas tertentu, seperti analisis sentimen, terjemahan mesin, atau menjawab soalan, menjadikannya lebih berkesan dan tepat.
Jawapan: Banyak tugas boleh dilatih untuk LLMS. Penggunaan mereka dalam AI generatif, di mana mereka boleh menjana teks sebagai tindak balas kepada arahan atau soalan, adalah salah satu aplikasi yang paling terkenal. Sebagai contoh, CHATGPT LLM yang boleh diakses secara umum boleh menghasilkan puisi, esei, dan format teks lain berdasarkan input dari pengguna.
Mana -mana set data yang besar dan kompleks boleh digunakan untuk melatih LLM, termasuk bahasa pengaturcaraan. Sesetengah LLM boleh membantu pengaturcara menulis kod. Mereka boleh menulis fungsi atas permintaan - atau, diberi beberapa kod sebagai titik permulaan, mereka dapat menyelesaikan menulis program. LLMS juga boleh digunakan dalam:
Contoh-contoh LLM dunia nyata termasuk CHATGPT (dari OpenAI), Gemini (Google), dan Llama (META). Copilot Github adalah satu lagi contoh, tetapi untuk pengekodan bukan bahasa manusia semulajadi.
Jawapan: Ciri utama LLMS adalah keupayaan mereka untuk bertindak balas terhadap pertanyaan yang tidak dapat diramalkan. Program komputer tradisional menerima arahan dalam sintaks yang diterima atau dari set input tertentu dari pengguna. Permainan video mempunyai set butang terhingga; Aplikasi mempunyai set terhingga yang pengguna boleh mengklik atau menaip, dan bahasa pengaturcaraan terdiri daripada tepat jika/kemudian pernyataan.
Sebaliknya, LLM boleh menggunakan analisis data dan tindak balas bahasa semulajadi untuk memberikan respons logik kepada prompt atau pertanyaan yang tidak berstruktur. LLM mungkin menjawab soalan seperti "Apakah empat kumpulan funk terbesar dalam sejarah?" Dengan senarai empat band tersebut dan hujah yang kuat untuk mengapa mereka adalah yang terbaik, tetapi program komputer standard tidak akan dapat mengenal pasti segera.
Walau bagaimanapun, ketepatan maklumat yang diberikan oleh LLMS hanya sebaik data yang mereka makan. Jika mereka diberi maklumat yang salah, mereka akan bertindak balas terhadap pertanyaan pengguna dengan maklumat yang mengelirukan. LLMS juga boleh "halusinasi" kadang -kadang, fakta fakta apabila mereka tidak dapat memberikan respons yang tepat. Sebagai contoh, syarikat berita 2022 Fast Company mempersoalkan Chatgpt mengenai suku kewangan Tesla yang paling terkini. Walaupun Chatgpt bertindak balas dengan sekeping berita yang dapat dipahami, sebahagian besar maklumat itu dibuat.
Jawapan: Senibina Transformer digunakan secara meluas untuk LLMS kerana kebolehpasaran dan kapasiti, membolehkan skala model bahasa kepada berbilion atau bahkan trilion parameter.
LLM yang sedia ada boleh diklasifikasikan secara meluas kepada tiga jenis: pengekod-decoder, penyahkod kausal, dan decoder awalan.
Berdasarkan model transformer vanila, seni bina pengekod-decoder terdiri daripada dua susunan blok pengubah-pengekod dan penyahkod.
Encoder menggunakan lapisan penangkapan diri pelbagai kepala yang disusun untuk menyandarkan urutan input dan menghasilkan perwakilan laten. Decoder melakukan penentuan silang pada perwakilan ini dan menghasilkan urutan sasaran.
PLM pengekod-decoder seperti T5 dan BART telah menunjukkan keberkesanan dalam pelbagai tugas NLP. Walau bagaimanapun, hanya beberapa LLM, seperti Flan-T5, dibina menggunakan seni bina ini.
Senibina penyahkod kausal menggabungkan topeng perhatian unidirectional, yang membolehkan setiap token input hanya menghadiri token masa lalu dan dirinya sendiri. Decoder memproses kedua -dua token input dan output dengan cara yang sama.
Model siri GPT, termasuk GPT-1, GPT-2, dan GPT-3, adalah model bahasa perwakilan yang dibina di atas seni bina ini. GPT-3 telah menunjukkan keupayaan pembelajaran dalam konteks yang luar biasa.
Pelbagai LLM, termasuk OPT, Bloom, dan Gopher telah menggunakan penyahkod kausal secara meluas.
Senibina decoder awalan, yang juga dikenali sebagai penyahkod bukan kausal, mengubah mekanisme pelekat penyahkod kausal untuk membolehkan perhatian dua arah terhadap token awalan dan perhatian unidirectional pada token yang dihasilkan.
Seperti seni bina pengekod-dekoder, decoder awalan boleh mengodkan urutan awalan bidirection dan meramalkan token output secara autoregressif menggunakan parameter yang dikongsi.
Daripada latihan dari awal, pendekatan praktikal adalah untuk melatih penyahkod kausal dan mengubahnya menjadi decoder awalan untuk penumpuan yang lebih cepat. LLMS berdasarkan decoder awalan termasuk GLM130B dan U-PALM.
Ketiga jenis seni bina boleh diperluaskan dengan menggunakan teknik skala campuran-of-experts (MOE), yang jarang mengaktifkan subset berat rangkaian saraf untuk setiap input.
Pendekatan ini telah digunakan dalam model seperti pengubah suis dan glam, dan meningkatkan bilangan pakar atau saiz parameter total menunjukkan peningkatan prestasi yang signifikan.
Senibina encoder-only hanya menggunakan timbunan encoder blok pengubah, yang memberi tumpuan kepada pemahaman dan mewakili data input melalui mekanisme perhatian diri. Senibina ini sesuai untuk tugas -tugas yang memerlukan menganalisis dan menafsirkan teks dan bukannya menghasilkannya.
Ciri -ciri utama:
Contoh model encoder sahaja:
Jawapan: Model bahasa besar (LLM) diketahui mempunyai "halusinasi." Ini adalah tingkah laku di mana model itu bercakap pengetahuan palsu seolah -olah ia adalah tepat. Model bahasa yang besar adalah model pembelajaran mesin terlatih yang menjana teks berdasarkan arahan anda. Latihan model memberikan pengetahuan yang diperoleh daripada data latihan yang kami berikan. Sukar untuk memberitahu pengetahuan apa model ingat atau apa yang tidak. Apabila model menghasilkan teks, ia tidak dapat memberitahu jika generasi adalah tepat.
Dalam konteks LLM, "halusinasi" merujuk kepada fenomena di mana model menghasilkan teks yang salah, tidak masuk akal, atau tidak nyata. Oleh kerana LLMs bukan pangkalan data atau enjin carian, mereka tidak akan memetik di mana tindak balas mereka didasarkan. Model -model ini menjana teks sebagai ekstrapolasi dari petikan yang anda berikan. Hasil ekstrapolasi tidak semestinya disokong oleh mana -mana data latihan, tetapi yang paling berkorelasi dari prompt.
Halusinasi di LLMS tidak jauh lebih kompleks daripada ini, walaupun model itu lebih canggih. Dari tahap yang tinggi, halusinasi disebabkan oleh pemahaman kontekstual yang terhad kerana model mesti mengubah prompt dan data latihan ke dalam abstraksi, di mana beberapa maklumat mungkin hilang. Selain itu, bunyi dalam data latihan juga boleh memberikan corak statistik yang miring yang membawa model untuk bertindak balas dengan cara yang anda tidak jangkakan.
Jawapan: Halusinasi dapat dilihat sebagai ciri model bahasa yang besar. Jika anda mahu model menjadi kreatif, anda ingin melihat mereka mempunyai halusinasi. Sebagai contoh, jika anda meminta ChatGPT atau model bahasa besar lain untuk memberikan anda plot cerita fantasi, anda mahu ia mencipta watak baru, adegan, dan jalan cerita daripada menyalin yang sudah sedia ada. Ini hanya boleh dilaksanakan jika model tidak mencari melalui data latihan.
Anda juga boleh mahu halusinasi apabila mencari kepelbagaian, seperti ketika meminta idea. Ia serupa dengan meminta model untuk menghasilkan idea untuk anda. Walaupun tidak tepat sama, anda ingin menawarkan variasi pada konsep semasa yang anda akan dapati dalam set latihan. Halusinasi membolehkan anda mempertimbangkan pilihan alternatif.
Banyak model bahasa mempunyai parameter "suhu". Anda boleh mengawal suhu di CHATGPT menggunakan API dan bukannya antara muka web. Ini adalah parameter rawak. Suhu yang lebih tinggi dapat memperkenalkan lebih banyak halusinasi.
Jawapan: Model bahasa bukan pangkalan data atau enjin carian. Ilusi tidak dapat dielakkan. Apa yang menjengkelkan saya ialah model menghasilkan kesilapan yang sukar dicari dalam teks.
Sekiranya khayalan itu dibawa oleh data latihan yang tercemar, anda boleh membersihkan data dan melatih semula model. Walau bagaimanapun, majoriti model terlalu besar untuk melatih secara bebas. Menggunakan perkakasan komoditi boleh menjadikannya mustahil untuk menyempurnakan model yang ditetapkan. Sekiranya ada sesuatu yang salah, meminta model untuk menjana semula dan termasuk manusia dalam hasilnya akan menjadi langkah pengurangan yang terbaik.
Penciptaan terkawal adalah satu lagi cara untuk mencegah halusinasi. Ia melibatkan memberikan model maklumat dan batasan yang mencukupi dalam prompt. Oleh itu, keupayaan model untuk halusinasi adalah terhad. Kejuruteraan segera digunakan untuk menentukan peranan dan konteks untuk model, membimbing generasi dan menghalang halusinasi yang tidak terkawal.
Juga baca: 7 strategi teratas untuk mengurangkan halusinasi di LLMS
Jawapan: Kejuruteraan segera adalah amalan dalam bidang pemprosesan bahasa semulajadi kecerdasan buatan di mana teks menerangkan apa yang diminta oleh AI. Dipandu oleh input ini, AI menghasilkan output. Output ini boleh mengambil bentuk yang berbeza, dengan niat untuk menggunakan teks yang dapat dimengerti oleh manusia untuk berkomunikasi dengan model. Oleh kerana keterangan tugas tertanam dalam input, model melakukan lebih fleksibel dengan kemungkinan.
Jawapan: Prompt adalah penerangan terperinci mengenai output yang dikehendaki dari model. Mereka adalah interaksi antara pengguna dan model AI. Ini harus memberi kita pemahaman yang lebih baik tentang kejuruteraan apa.
Jawapan: Kualiti prompt adalah kritikal. Ada cara untuk memperbaikinya dan mendapatkan model anda untuk meningkatkan output. Mari lihat beberapa petua di bawah:
Juga Baca: 17 Teknik Menggalakkan untuk Meningkatkan LLM anda
Jawapan: Teknik yang berbeza digunakan secara bertulis. Mereka adalah tulang belakang.
Zero-shot memberikan petunjuk yang bukan sebahagian daripada latihan namun masih berfungsi seperti yang dikehendaki. Ringkasnya, LLM boleh umum.
Contohnya: Jika prompt adalah: mengklasifikasikan teks ke dalam neutral, negatif, atau positif. Dan teksnya: Saya fikir persembahan itu hebat.
Sentimen:
Output: Positif
Pengetahuan tentang makna "sentimen" membuat model sifar-tembakan bagaimana untuk mengklasifikasikan soalan walaupun ia belum diberikan sekumpulan klasifikasi teks untuk berfungsi. Mungkin terdapat perangkap kerana tiada data deskriptif disediakan dalam teks. Kemudian kita boleh menggunakan beberapa tembakan yang mendorong.
Dalam pemahaman asas, beberapa tembakan menggunakan beberapa contoh (tembakan) apa yang mesti dilakukan. Ini mengambil sedikit pandangan dari demonstrasi untuk dilakukan. Daripada hanya bergantung pada apa yang dilatih, ia dibina pada tembakan yang ada.
COT membolehkan model untuk mencapai pemikiran yang kompleks melalui langkah -langkah penaakulan pertengahan. Ia melibatkan mewujudkan dan meningkatkan langkah -langkah pertengahan yang disebut "rantai pemikiran" untuk memupuk pemahaman dan output bahasa yang lebih baik. Ia boleh menjadi seperti hibrid yang menggabungkan beberapa tembakan pada tugas yang lebih kompleks.
Jawapan: Generasi Retrieval-Augmented (RAG) adalah proses mengoptimumkan output model bahasa yang besar, jadi ia merujuk asas pengetahuan yang berwibawa di luar sumber data latihannya sebelum menghasilkan respons. Model bahasa besar (LLMS) dilatih dengan jumlah data yang luas dan menggunakan berbilion parameter untuk menjana output asal untuk tugas seperti menjawab soalan, menterjemahkan bahasa, dan menyelesaikan ayat. RAG memanjangkan keupayaan LLM yang sudah berkuasa ke domain tertentu atau asas pengetahuan dalaman organisasi, semuanya tanpa perlu melatih semula model. Ia adalah pendekatan kos efektif untuk meningkatkan output LLM sehingga tetap relevan, tepat, dan berguna dalam pelbagai konteks.
Jawapan: Chatbots pintar dan aplikasi lain yang melibatkan pemprosesan bahasa semulajadi (NLP) bergantung kepada LLMS sebagai teknik kecerdasan buatan asas (AI). Objektifnya adalah untuk membangunkan bot yang, melalui sumber pengetahuan yang boleh dipercayai, dapat bertindak balas terhadap pertanyaan pengguna dalam pelbagai senario. Secara menyesal, balasan LLM menjadi tidak dapat diramalkan kerana sifat teknologi LLM. Data latihan LLM juga memperkenalkan tarikh pemotongan pada maklumat yang dimilikinya dan tidak berubah.
Cabaran LLM yang diketahui termasuk:
Model bahasa yang besar dapat dibandingkan dengan sewa baru yang berlebihan yang enggan bersaing dengan urusan semasa tetapi akan selalu bertindak balas terhadap pertanyaan dengan jaminan lengkap. Malangnya, anda tidak mahu chatbots anda mengamalkan minda sedemikian kerana ia mungkin merosakkan kepercayaan pengguna!
Satu kaedah untuk menangani beberapa isu ini adalah kain. Ia mengarahkan LLM untuk mendapatkan data yang berkaitan dari sumber pengetahuan yang boleh dipercayai dan terpilih. Pengguna mempelajari bagaimana LLM mewujudkan tindak balas, dan organisasi mempunyai lebih banyak kawalan ke atas output teks yang dihasilkan.
Jawapan: Teknologi Rag dalam Pelaksanaan AI Generatif
Jawapan: Rangka kerja sumber terbuka yang dipanggil Langchain mencipta aplikasi berdasarkan model bahasa besar (LLMS). Model pembelajaran mendalam yang besar yang dikenali sebagai LLMS terlebih dahulu terlatih pada sejumlah besar data dan boleh menghasilkan jawapan kepada permintaan pengguna, seperti menghasilkan imej dari arahan berasaskan teks atau memberikan jawapan kepada pertanyaan. Untuk meningkatkan kaitan, ketepatan, dan tahap penyesuaian data yang dihasilkan oleh model, Langchain menawarkan abstraksi dan alat. Sebagai contoh, pemaju boleh membuat rantaian prompt baru atau mengubah templat yang sedia ada menggunakan komponen Langchain. Di samping itu, Langchain mempunyai bahagian yang membolehkan LLM menggunakan set data segar tanpa perlu melatih semula.
Jawapan: Langchain: Meningkatkan Aplikasi Pembelajaran Mesin
Jawapan: Rangka kerja data untuk aplikasi berdasarkan model bahasa besar (LLMS) dipanggil Llamaindex. Dataset awam berskala besar digunakan untuk melatih LLMs seperti GPT-4, yang memberi mereka kemahiran pemprosesan bahasa semula jadi yang luar biasa dari kotak. Walau bagaimanapun, kegunaan mereka terhad jika tiada maklumat peribadi anda.
Menggunakan penyambung data yang boleh disesuaikan, Llamaindex membolehkan anda mengimport data dari pangkalan data, PDF, API, dan banyak lagi. Pengindeksan data ini menghasilkan perwakilan perantaraan yang dioptimumkan LLM. Selepas itu, Llamaindex membolehkan pertanyaan bahasa semulajadi dan komunikasi dengan data anda melalui antara muka sembang, enjin pertanyaan, dan ejen data dengan keupayaan LLM. LLM anda boleh mengakses dan menganalisis data sulit secara besar -besaran dengannya, semuanya tanpa perlu melatih semula model menggunakan data yang dikemas kini.
Jawapan: Llamaindex menggunakan teknologi generasi pengambilan semula (RAG). Ia menggabungkan asas pengetahuan peribadi dengan model bahasa yang besar. Peringkat pengindeksan dan pertanyaan biasanya dua fasa.
Semasa peringkat pengindeksan, Llamaindex akan mengindeks data peribadi dengan berkesan ke dalam indeks vektor. Tahap ini membantu dalam membina asas pengetahuan yang boleh dicari domain. Dokumen teks, penyertaan pangkalan data, graf pengetahuan, dan jenis data lain boleh dimasukkan.
Pada dasarnya, pengindeksan mengubah data ke dalam embeddings berangka atau vektor yang mewakili kandungan semantiknya. 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!
Want to learn generative AI in 6 months? Check out our GenAI Roadmap to get there!
Atas ialah kandungan terperinci 50 soalan wawancara AI generatif - Analytics Vidhya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Cara menghidupkan mod selamat Word
Pengenalan kepada penggunaan fungsi MySQL ELT
Apa yang perlu dilakukan jika sambungan win8wifi tidak tersedia
Cara menggunakan fungsi baris
Apakah yang termasuk platform e-dagang?
Cara mendaftar e-mel perniagaan
Bagaimana untuk menyediakan memori maya
Bagaimana untuk membulatkan dalam Matlab
penggunaan fungsi mul
![[Web front-end] Permulaan pantas Node.js](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
