20 preguntas de entrevista de ingeniería rápida

La ingeniería rápida es el arte y la ciencia del diseño de entradas para obtener los mejores resultados posibles de un maniquí de idioma. Combina pensamiento creativo, conciencia técnica, precisión filología y resolución iterativa de problemas. Se ha convertido en una de las habilidades más buscadas en el panorama flamante de IA. Y así, en entrevistas para roles que involucran LLM, los candidatos a menudo se prueban sobre su capacidad para crear y mejorar las indicaciones. En este artículo, exploraremos qué tipo de roles laborales exigen habilidades de ingeniería rápidas y practicaremos reponer algunas preguntas de muestra para ayudarlo con la preparación de su entrevista. Entonces, comencemos.

¿Quiénes son los ingenieros rápidos?

Los ingenieros rápidos son profesionales que diseñan, prueban y optimizan las entradas para modelos de IA generativos. Mientras que algunos títulos de trabajo dicen explícitamente «ingeniero rápido», muchos roles entre tecnología, productos y contenido ahora esperan competencia en ingeniería rápida.

¿Qué trabajos requieren habilidades rápidas de ingeniería?

Aquí hay algunos roles comunes donde la ingeniería rápida es crucial:

1. Ingeniero rápido / diseñador de inmediato: AI: Los ingenieros rápidos se centran por completo en la elaboración de indicaciones para casos de uso específicos como creación de contenido, prospección de datos o concepción de código. Requiere una comprensión profunda de las estructuras del jerigonza, la tokenización y el comportamiento del maniquí para ofrecer resultados confiables.
2. Ingeniero de enseñanza forzoso (Focus LLM/NLP): Estos ingenieros construyen tuberías de IA y modelos de tune fino. La ingeniería rápida les ayuda a interactuar con los modelos pulvínulo durante el avance, las expectativas de depuración y el comportamiento de ajuste fino sin capacitar.
3. Directivo de producto de IA / PM técnico: El PMS necesita habilidades de ingeniería rápidas para prototipos de características, evaluar el rendimiento de LLM y ceñir las alucinaciones. Asimismo colaboran con equipos de ingeniería en el comportamiento del sistema de refinación a través del diseño de entrada.
4. Desarrollador de IA / chatbot conversacional: Este rol consiste en diseñar flujos rápidos, persistir el contexto del adjudicatario y respaldar la consistencia del diálogo. La ingeniería rápida ayuda a distribuir interacciones que sean precisas, relevantes y seguras.
5. Diestro en contenido de IA generativo / escritor de IA: Estos especialistas creativos crean indicaciones para suscitar contenido de adhesión calidad para blogs, marketing o guiones de video. El dominio sobre la estructura rápida les ayuda a mejorar el control del tono, la verdad y la eficiencia de publicación.
6. Diseñador de UX para interfaces de IA: Estos profesionales usan indicaciones para mejorar las interacciones de usuario-AI. Se centran en instruir claramente al maniquí al tiempo que garantiza que las expectativas generadas se alineen con la usabilidad y las pautas de tono.
7. Investigador / estudiado de datos de IA: La ingeniería rápida es esencia para diseñar configuraciones de evaluación, realizar pruebas de narración y suscitar conjuntos de datos sintéticos. Ayuda a los investigadores y científicos de datos de IA a respaldar la reproducibilidad y la precisión en los experimentos de LLM.
8. Analista de seguridad y ética de IA: Este rol usa indicaciones para probar expectativas inseguras, sesgadas o dañinas. Las habilidades en la auditoría adversaria y la auditoría de producción son vitales para respaldar la seguridad y el cumplimiento de LLM.

20 preguntas y respuestas de entrevista de ingeniería rápida

Q1. ¿Qué es la ingeniería rápida y por qué es importante?

Respuesta: Ingeniería rápida es el proceso de diseño de entradas que guían los modelos de idiomas para producir las expectativas deseadas. Es importante porque el mismo maniquí puede dar respuestas drásticamente diferentes en función de cómo se solicita. El dominio en TI significa que puede obtener resultados precisos, relevantes y seguros sin tener que ajustar directamente el maniquí.

Aprenda más: Ingeniería rápida: definición, ejemplos, consejos y más

Q2. ¿Cómo se acerca al diseño de un aviso efectivo?

Respuesta: Por lo militar, sigo un situación. Primero defino el papel del maniquí y luego proporciono una tarea clara y agrego contexto o restricciones relevantes. Asimismo especifico el formato deseado en el que quiero la respuesta. Finalmente, pruebo el aviso y lo mejoré iterativamente en función de cómo rebate el maniquí.

Q3. ¿Cuál es la diferencia entre la solicitud de disparo cero, de un solo disparo y pocos disparos?

Respuesta: La solicitud de disparo cero no da ejemplos y paciencia que el maniquí generalice la respuesta. El método de un solo disparo incluye un solo ejemplo para la narración del maniquí. Peque-shot incluye 2-5 ejemplos para ayudar al maniquí a comprender claramente el requisito. Peque indicación del shot generalmente restablecimiento el rendimiento al mandar el maniquí con patrones, especialmente en tareas complejas.

Aprenda más: Diferentes tipos de técnicas de ingeniería rápida

Q4. ¿Puedes explicar la solicitud de la prisión de pensamiento y por qué es útil?

Respuesta: La prisión de pensamiento (COT) solicita guías al maniquí para razonar paso a paso ayer de dar una respuesta. Lo uso en tareas como las preguntas de matemáticas, método y múltiples saltos donde el pensamiento estructurado restablecimiento la precisión.

Aprenda más: ¿Qué es lo que impulsa la prisión de pensamiento y sus beneficios?

Q5. ¿Cómo se mide la calidad de un aviso?

Respuesta: Miro la relevancia, la coherencia y la precisión objetiva de la respuesta. Asimismo verifico si el mensaje da como resultado la finalización de la tarea de una vez. Si corresponde, utilizo métricas como Bleu o COLORETE. Asimismo recopilo comentarios de los usuarios y pruebo los casos de borde para validar la confiabilidad.

Q6. Cuéntanos sobre una vez que mejoró la salida de un maniquí a través de una mejor solicitud.

Respuesta: En un plan de chatbot, las expectativas iniciales fueron genéricas. Entonces, reestructuré las indicaciones para incluir la personalidad del bot, sumar contexto de tareas y dar restricciones de salida. Esto aumentó la relevancia y la reducción de las respuestas alternativas en un 40%.

Q7. ¿Qué herramientas usas para el avance rápido y las pruebas?

Respuesta: Uso parques infantiles como OpenAi, Claude Console y Notebooks a través de API. Para la escalera, integro las indicaciones en las tuberías Jupyter + Langchain con configuraciones de registro y pruebas de lotes de inmediato.

Q8. ¿Cómo se reduce las alucinaciones en las respuestas del maniquí?

Respuesta: Restringo las indicaciones para usar solo datos verificables, proporcionar un contexto de pulvínulo y replantear instrucciones vagas. Para casos de uso de detención aventura, además pruebo las expectativas contra las entradas acuáticas de recuperación.

Q9. ¿Cómo influyen la temperatura y la influencia TOP_P?

Respuesta: La temperatura controla la aleatoriedad de la respuesta. Un valía cercano a 0 da resultados más deterministas y objetivos. TOP_P ajusta cuánto de la masa de probabilidad a considerar. Para tareas creativas, uso títulos más altos; Para tareas objetivas, las mantengo bajas.

Q10. ¿Qué es la inyección rápida y cómo se protege contra ella?

Respuesta: La inyección rápida es cuando la entrada de un adjudicatario manipula o anula instrucciones de inmediato. Para protegerlo, desinfectamiento de entradas, separar consultas de los usuarios de las indicaciones del sistema y uso delimitadores estrictos y codificación.

Q11. ¿Cómo le pediría a un LLM que resumiera el texto dilatado sin perder información crítica?

Respuesta: Daría la entrada, le pediría al maniquí que extraiga puntos esencia por sección y luego los fusione. Asimismo especifico qué tipo de información retener, por ejemplo, nombres, figuras o conclusiones.

Q12. ¿Cómo se adaptan las indicaciones para contextos multilingües o interculturales?

Respuesta: Utilizo indicaciones traducidas, modismos locales y ejemplos culturalmente relevantes. Asimismo pruebo el comportamiento del maniquí en los idiomas y adapto el tono y la formalidad basados ​​en las normas culturales.

Q13. ¿Qué consideraciones éticas tienes en cuenta al diseñar indicaciones?

Respuesta: Evito el jerigonza cargado, me aseguro de que las indicaciones sean demográficamente neutrales y las prueben para el sesgo. En casos de detención impacto, involucro una revisión humana para validar la seguridad y la equidad.

Q14. ¿Cómo se documenta y la interpretación indica diseños?

Respuesta: Mantengo una biblioteca rápida con metadatos (objetivo, maniquí, interpretación, muestra de salida, última término probada). El control de versiones ayuda a rastrear iteraciones, especialmente cuando se colabora entre los equipos.

Q15. ¿Qué es la concepción de recuperación de la concepción (RAG) y cómo afecta la solicitud?

Respuesta: Rag obtiene documentos relevantes ayer de solicitar el maniquí. Las indicaciones deben contextualizar la información recuperada claramente. Esto restablecimiento la precisión objetiva y es excelente para reponer preguntas sensibles al tiempo o específicas de dominio.

Q16. ¿Cómo entrenarías a un compañero de equipo junior en ingeniería rápida?

Respuesta: Comenzaría con tareas simples: reformulación de instrucciones, intentar con tono y analizar expectativas. Luego nos moveríamos a bibliotecas, métodos de prueba y técnicas de encadenamiento, todo con comentarios en tiempo vivo.

Q17. Describa una equivocación rápida y cómo lo arregló.

Respuesta: Una vez usé un aviso ingrávido en una tarea de procedencia de datos. El maniquí se perdió los campos esencia. Lo reestructuré con instrucciones puntiagudas y ejemplos de campo. La precisión mejoró en más del 30%.

Q18. ¿Cuál es el decano error que la muchedumbre comete al escribir indica?

Respuesta: Ser demasiado ingrávido o campechano. Los modelos interpretan las cosas textualmente, por lo que las indicaciones deben ser específicas. Adicionalmente, no probar los casos de borde es una oportunidad perdida para descubrir debilidades rápidas.

Q19. ¿Cómo se solicita expectativas estructuradas (como JSON o Tablas)?

Respuesta: Especifico el formato explícitamente en el aviso. Por ejemplo: «Devuelve el resultado en este formato JSON …» Asimismo incluyo ejemplos. Y para las API, a veces envuelvo instrucciones en bloques de código para evitar errores de formateo.

Q20. ¿Dónde ves el futuro de la ingeniería rápida?

Respuesta: Creo que se integrará más en los flujos de trabajo de productos y avance. Veremos herramientas que generan o optimizan automáticamente las indicaciones, y la ingeniería rápida se combinará con el diseño de la interfaz de adjudicatario, el ajuste de modelos de fino y las operaciones de seguridad de IA.

Consejos para las preguntas de entrevista de ingeniería rápida de ACE

Aquí hay algunos consejos prácticos sobre cómo puede reponer mejor y as su pronta entrevista de ingeniería:

1. Siempre piense iterativamente: Explique cómo no paciencia la salida perfecta en el primer intento. Demuestre su capacidad para probar, refinar e iterar indicaciones utilizando pequeños cambios y experimentación estructurada.
2. Use ejemplos reales del trabajo o experimentos pasados: Incluso si no ha trabajado directamente en AI, muestre cómo ha utilizado herramientas como ChatGPT, Claude u otros para automatizar tareas, suscitar ideas o resolver problemas específicos a través de indicaciones.
3. Centrarse en los marcos y la estructura: Los entrevistadores aman el pensamiento estructurado. Use marcos como: rol + tarea + restricciones + formato de salida. Explique cómo aborda el diseño rápido de una modo repetible y método.
4. Mostrar conciencia de las limitaciones de LLM: Mencione límites de token, alucinaciones, ataques de inyección inmediatos o aleatoriedad de la temperatura. Mostrar que comprende las peculiaridades del maniquí te hace sonar como un profesional.
5. Subrayar la ética, las pruebas y la complejidad: Los buenos ingenieros rápidos consideran la rectitud y la seguridad. Hable sobre cómo evalúa las indicaciones a través de la demografía, previene el sesgo o incluya diversos ejemplos.

Conclusión

La ingeniería rápida es una tiento fundamental para trabajar con los modelos de IA de hoy y mañana. Ya sea que esté escribiendo código, creando productos, diseñando interfaces o generando contenido, memorizar cómo distribuir indicaciones es esencia para desbloquear todo el potencial de IA generativa. Al preparar respuestas a preguntas de ingeniería rápidas como las 20 enumeradas anteriormente, seguramente le irá proporcionadamente en una entrevista para cualquier rol relacionado. Simplemente concéntrese en fundamentar sus respuestas en ejemplos del mundo vivo, pensamiento estructurado y conciencia ética, y estoy seguro de que se destacará como un profesional de IA capaz, ponderado y despierto para el futuro. Entonces, si desea obtener su próxima entrevista de IA, comience a practicar con estas preguntas, ¡manténgase extraño y siga indicando!