Top 20 LLM Ingeniería de las preguntas de la entrevista para 2025

¿Intentando descifrar la entrevista de trabajo del ingeniero de LLM? No estoy seguro de dónde probar su temple. Luego considere este artículo como su circunscripción de prueba. Incluso si es nuevo en el campo, este artículo debería darle una idea de qué preguntas puede esperar al aparecer para una entrevista para el puesto de un ingeniero de LLM. Las preguntas van desde las básicas hasta las avanzadas, que ofrecen una cobertura diversa de temas. Entonces, sin más preámbulos, saltemos a las preguntas.

Preguntas de entrevista

Las preguntas se han clasificado en función de su nivel de dificultad en 3 categorías.

Preguntas para principiantes

Q1. ¿Qué es un Maniquí de estilo conspicuo (LLM)?
A. Piense en LLM como redes neuronales masivas entrenadas en miles de millones de palabras, diseñadas para comprender el contexto lo suficientemente profundo como para predecir o producir texto humano. GPT-4 o Géminis son ejemplos. La mayoría de los LLM se basan en la edificio del transformador.

Q2. ¿Cómo explicarías el transformador edificio para alguno nuevo?
R. Es una edificio de la red neuronal que aprende el contexto al centrarse en la relevancia de cada palabra en una oración, a través de un mecanismo llamado autoatimiento. A diferencia de Rnnsprocesa palabras en paralelo, lo que lo hace más rápido y mejor para capturar el contexto.

Q3. Por qué mecanismos de atención volverse tan importante?
R. Los mecanismos de atención se volvieron cruciales porque permiten que los modelos accedan directamente y sopesen todas las partes de la secuencia de entrada al producir cada salida, en ocupación de procesar datos estrictamente paso a paso como RNN. Esto resuelve problemas esencia como la dificultad de capturar dependencias de grande inteligencia y el problema de gradiente de desaparición inherente a las RNN, lo que permite una capacitación más efectivo y una mejor comprensión del contexto en textos largos. Como resultado, la atención mejoró drásticamente el rendimiento de los modelos de idiomas y allanó el camino para arquitecturas como transformadores.

Q4. ¿Cómo puede prácticamente dominar las «alucinaciones» en horizontes generadas?
A. Mediante las respuestas a almohadilla de bases de conocimiento externas (como TRAPO), El educación de refuerzo con comentarios humanos (RLHF) y la elaboración de la creación cuidadosamente para ayudar los resultados realistas y objetivos.

Q5. ¿Diferencia entre Transformer, Bert, LLM y GPT?
A. Aquí están las diferencias:

• El transformador es la edificio subyacente. Utiliza la autoatención para procesar secuencias en paralelo, lo que cambió la forma en que manejamos las tareas del estilo.
• Bert es un maniquí específico basado en la edificio del transformador. Está diseñado para comprender el contexto leyendo el texto bidireccional, lo que lo hace excelente para tareas como la respuesta a las preguntas y el observación de sentimientos.
• LLM (maniquí de estilo conspicuo) se refiere a cualquier gran maniquí capacitado en datos de texto masivos para producir o comprender el estilo. Bert y GPT son ejemplos de LLM, pero LLM es una categoría más amplia.
• GPT es otro tipo de LLM basado en transformadores, pero es autorregresivo, lo que significa que genera texto un token a la vez de izquierda a derecha, lo que lo hace cachas en la engendramiento de texto.

Esencialmente, Transformer es la Fundación, Bert y GPT son modelos construidos sobre él con diferentes enfoques, y LLM es la clase amplia a la que los dos pertenecen.

Q6. ¿Qué es RLHF y por qué importa?
A. RLHF (Reforzamiento del educación de la feedback humana) Entrena los modelos basados en la orientación humana explícita, ayudando a los LLM a alinearse mejor con los títulos, la ética y las preferencias humanas.

Q7. ¿Cómo ajustaría eficientemente un LLM en posibles limitados?
A. Use métodos como Lora o Qloraque sintonizan un pequeño número de parámetros mientras mantiene la decano parte del maniquí flamante congelado, lo que lo hace rentable sin martirizar mucha calidad.

Preguntas intermedias

Q8. ¿Cuál es su proceso para evaluar una LLM más allá de las métricas tradicionales?
A. Combinar métricas automatizadas como Bleu, COLORETEy perplejidad con evaluaciones humanas. Además mida factores del mundo verdadero como la usabilidad, la precisión objetiva y la alineamiento ética.

Q9. ¿Cuáles son los métodos comunes para optimizar la velocidad de inferencia?
A. Use la cuantización (reducción de la precisión numérica), la poda de pesos innecesarios, las entradas por lotes y las consultas comunes de almacenamiento en elegancia. La apresuramiento de hardware, como las GPU o las TPU, además ayuda significativamente.

Q10. ¿Cómo se detecta prácticamente el sesgo en las horizontes de LLM?
A. Ejecute auditorías utilizando diversos casos de prueba, mida las discrepancias de salida y ajuste el maniquí utilizando conjuntos de datos equilibrados.

Q11. ¿Qué técnicas ayudan a integrar el conocimiento forastero en LLM?
A. Reproducción de recuperación aumentada (RAG), incrustaciones de conocimiento o API externos para la recuperación de datos en vivo son opciones populares.

Q12. Explicar «ingeniería rápida«En términos prácticos.
A. La elaboración de entradas cuidadosamente para que el maniquí proporcione respuestas más claras y precisas. Esto puede significar proporcionar ejemplos (pocos disparos), instrucciones o indicaciones de orden para llevar las horizontes.

Q13. ¿Cómo se comercio con la deriva del maniquí?
A. Monitoreo continuo, reentrenamiento programado con datos recientes e incorporación de comentarios de los usuarios en vivo para corregir la disminución progresivo de rendimiento.

Acertar más: Importancia en la detección de deriva del maniquí

Preguntas avanzadas

Q14. ¿Por qué podría preferir el ajuste de Lora sobre el ajuste completo?
R. Es más rápido, más de ocasión, requiere menos posibles de cuenta y generalmente logra un rendimiento cercano a comparable.

Q15. ¿Cuál es su enfoque para manejar información obsoleta en LLM?
R. Use sistemas de recuperación con fuentes de datos frescos, actualice con frecuencia los conjuntos de datos ajustados o proporcione un contexto manifiesto con cada consulta.

Q16. ¿Puedes desglosar cómo construiría un agente autónomo usando LLM?
A. Combine una LLM para la toma de decisiones, módulos de memoria para la retención de contexto, marcos de descomposición de tareas (como Langchain), y herramientas externas para la ejecución de la bono.

Q17. ¿Qué es el ajuste fino efectivo de los parámetros y por qué importa?
R. En ocupación de retornar a capacitar todo el maniquí, ajusta solo un pequeño subconjunto de parámetros. Es efectivo, financiero y deja que los equipos más pequeños afinar Enormes modelos sin infraestructura masiva.

Q18. ¿Cómo mantienes modelos grandes alineados con la ética humana?
A. Entrenamiento humano en el caracolillo, bucles de feedback continua, IA constitucional (los modelos se critican a sí mismos) y un diseño ético rápido.

Q19. ¿Cómo depuraría prácticamente los resultados incoherentes de un LLM?
R. Verifique su estructura rápida, verifique la calidad de sus datos de capacitación o ajuste fino, examine los patrones de atención y pruebe sistemáticamente en múltiples indicaciones.

Q20. ¿Cómo equilibra la seguridad del maniquí con capacidad?
A. Se comercio de compensaciones. Los bucles de feedback humana rigurosos y las pautas de seguridad ayudan, pero debe probar continuamente para encontrar ese punto inmejorable entre restringir los resultados nocivos y ayudar la utilidad del maniquí.

Acertar más: LLM Safety

Q21. ¿Cuándo debe usar cuál: trapo, ajuste, PEFT y pretruento?
R. Aquí hay una tutor rápida sobre cuándo usar cada uno:

• Trapo (engendramiento de recuperación y azotación): Cuando desea que el maniquí use el conocimiento forastero dinámicamente. Recupera información relevante de una almohadilla de datos o documentos durante la inferencia, lo que le permite manejar información actualizada o específica del dominio sin requerir el reentrenamiento.
• Pre-entrenamiento: Cuando está construyendo un maniquí de idioma desde cero o desea crear un maniquí almohadilla sólido en un gran conjunto de datos. Es intensivo en posibles y típicamente realizado por grandes laboratorios.
• Sintonia FINA: Cuando tiene un maniquí previamente capacitado y desea adaptarlo a una tarea o dominio específico con datos etiquetados. Esto ajusta todo el maniquí, pero puede ser costoso y más paulatino.
• PEFT (ajuste fino de los parámetros): Cuando desea adaptar un maniquí conspicuo a una nueva tarea, pero con menos posibles y menos datos. Ajunta solo una pequeña parte del maniquí, lo que lo hace más rápido y más de ocasión.

Puta

Estar familiarizado con las preguntas es un buen punto de partida. Pero, no puede esperar retenerlos en término o para que se presenten en la entrevista. Es mejor tener una almohadilla sólida que lo prepare para lo que siga. Entonces, para estar más preparado para lo que se avecina, puede utilizar los siguientes consejos:

• Comprender el propósito detrás de cada pregunta.
• ¡Improvisar! Como si se le pregunte poco fuera de la caja, podría tener en cuenta su conocimiento para inventar poco plausible.
• Manténgase actualizado sobre las últimas investigaciones y herramientas de LLM. Esto no es todo lo que hay para LLM Engineering, así que mantente en escudriñamiento de nuevos desarrollos.
• Esté preparado para discutir las compensaciones (velocidad contra precisión, costo contra rendimiento). No hay panacea en LLMS, siempre hay compensaciones.
• Destaca la experiencia ejercicio, no solo la teoría. Espere seguimientos a preguntas teóricas con práctico.
• Explique ideas complejas de forma clara y simple. Cuanto más hablas, decano será la probabilidad de que te hiras de poco incorrectamente.
• Conozca desafíos éticos como el sesgo y la privacidad. Una pregunta global en las entrevistas hoy en día.
• Estar fluido con los marcos esencia (PytorchAbrazando la cara, etc.). Conocer los fundamentos.

Conclusión

Con las preguntas y algunos consejos a su disposición, está acertadamente equipado para iniciar su preparación para la entrevista de ingeniero de LLM. Con suerte, aprendiste poco que no sabías (¡y las preguntas aparecen en la entrevista!). La serie no fue exhaustiva, y todavía hay mucho más que explorar. Continúe y cree poco a partir de la información que haya aprendido del artículo. Para adivinar más sobre el tema, puede consultar los siguientes artículos: