20 Fragen zur technischen Interviewfragen

Schnelltechnik ist die Kunst und Wissenschaft, Eingaben zu entwerfen, um die bestmöglichen Ausgaben aus einem Sprachmodell zu erhalten. Es kombiniert kreatives Denken, technisches Bewusstsein, sprachliche Präzision und iterative Problemlösung. Es ist zu einer der gefragtesten Fähigkeiten in der modernen KI-Landschaft geworden. In Interviews für Rollen, die LLMs betreffen, werden Kandidaten häufig auf ihre Fähigkeit getestet, Aufforderungen zu erstellen und zu verbessern. In diesem Artikel werden wir untersuchen, welche Artwork von Jobrollen schnelle technische Fähigkeiten erfordern und einige Beispielfragen beantworten, um Ihnen bei Ihrer Interviewvorbereitung zu helfen. Additionally fangen wir an.

Wer sind schnelle Ingenieure?

Schnellingenieure sind Fachleute, die Eingaben für generative KI -Modelle entwerfen, testen und optimieren. Während einige Jobtitel ausdrücklich „sofortiger Ingenieur“ sagen, erwarten viele Rollen in Bezug auf Technik-, Produkt- und Content material -Groups jetzt Kenntnisse in der schnellen Engineering.

Welche Jobs erfordern schnelle technische Fähigkeiten?

Hier sind einige gemeinsame Rollen, bei denen eine schnelle Technik von entscheidender Bedeutung ist:

1. Einsprechender Ingenieur / KI -Eingabeaufforderung Designer: Eingabeingenieure konzentrieren sich ausschließlich auf das Erstellen von Eingabeaufforderungen für bestimmte Anwendungsfälle wie Erstellung von Inhalten, Datenanalyse oder Codegenerierung. Es erfordert ein tiefes Verständnis von Sprachstrukturen, Tokenisierung und Modellverhalten, um zuverlässige Ergebnisse zu liefern.
2. Maschinenlerningenieur (LLM/NLP -Fokus): Diese Ingenieure bauen AI-Pipelines und Feinsteuermodelle. Durch Proportion Engineering hilft ihnen, mit Basismodellen während der Entwicklung, Debug-Outputs und Feinabstimmungsverhalten ohne Umschulung zu interagieren.
3. KI -Produktmanager / technischer PM: PMS benötigen sofortige technische Fähigkeiten, um Merkmale zu prototypen, die LLM -Leistung zu bewerten und Halluzinationen zu reduzieren. Sie arbeiten auch mit technischen Groups zusammen, um das Verhalten des Programs durch Enter -Design zu verfeinern.
4. Konversations -AI / Chatbot -Entwickler: Diese Rolle beinhaltet das Entwerfen von schnellen Flüssen, die Aufrechterhaltung des Benutzerkontexts und die Gewährleistung der Dialogkonsistenz. Das schnelle Engineering hilft bei der strukturellen Strukturinteraktionen, die genau, related und sicher sind.
5. Generatives KI -Inhaltsspezialist / KI -Schriftsteller: Diese kreativen Spezialisten erstellen Aufforderungen, hochwertige Inhalte für Blogs, Advertising oder Videoskripte zu generieren. Die Meisterschaft über die schnelle Struktur hilft ihnen, die Tonkontrolle, Fakten und Bearbeitungseffizienz zu verbessern.
6. UX -Designer für KI -Schnittstellen: Diese Fachkräfte verwenden Eingabeaufforderungen, um die Benutzer-AI-Interaktionen zu verbessern. Sie konzentrieren sich darauf, das Modell klar zu unterweisen und gleichzeitig sicherzustellen, dass die generierten Ausgänge den Usability- und Tonrichtlinien übereinstimmen.
7. AI -Forscher / Datenwissenschaftler: Das schnelle Engineering ist der Schlüssel zum Entwerfen von Evaluierungs -Setups, zur Durchführung von Benchmark -Exams und zum Generieren von synthetischen Datensätzen. Es hilft AI -Forschern und Datenwissenschaftlern bei der Reproduzierbarkeit und Präzision in LLM -Experimenten.
8. KI -Sicherheits- und Ethikanalyst: Diese Rolle verwendet die Aufforderung zum Testen auf unsichere, voreingenommene oder schädliche Ausgänge. Fähigkeiten in Bezug auf die kontroverse Aufforderung und die Ausgabeprüfung sind von entscheidender Bedeutung, um die Sicherheit und Einhaltung von LLM zu gewährleisten.

20 Fragen und Antworten zum Ingenieurwesen von Ingenieurberechtigten

Q1. Was ist schnelle Engineering und warum ist es wichtig?

Antwort: Umkämpfte Engineering ist der Prozess des Entwerfens von Eingaben, die Sprachmodelle für die Erzeugung der gewünschten Ausgaben leiten. Es ist wichtig, weil dasselbe Modell basierend auf der Anforderung drastisch unterschiedliche Antworten liefern kann. Die Meisterschaft bedeutet, dass Sie genaue, relevante und sichere Ergebnisse erzielen können, ohne das Modell direkt optimieren zu müssen.

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Q2. Wie nähern Sie sich mit dem Entwerfen einer effektiven Eingabeaufforderung?

Antwort: Ich folge normalerweise einem Rahmen. Ich definiere zuerst die Rolle des Modells und biete dann eine klare Aufgabe und füge relevante Kontext oder Einschränkungen hinzu. Ich spezifiziere auch das gewünschte Format, in dem ich die Antwort möchte. Schließlich teste ich die Eingabeaufforderung und verbessere sie iterativ auf der Grundlage der Reaktion des Modells.

Q3. Was ist der Unterschied zwischen Null-Shot, One-Shot und Few-Shot-Aufforderung?

Antwort: Zero-Shot-Aufforderung gibt keine Beispiele an und erwartet, dass das Modell die Antwort verallgemeinert wird. Die One-Shot-Methode enthält ein einzelnes Beispiel für die Referenz des Modells. Nur wenige Schüsse enthält 2-5 Beispiele, um das Modell klar zu verstehen, die die Anforderungen zu verstehen. Nur wenige Schussanforderungen verbessert die Leistung im Allgemeinen, indem das Modell mit Mustern führt, insbesondere bei komplexen Aufgaben.

Erfahren Sie mehr: Verschiedene Arten von schnellen technischen Techniken

This fall. Können Sie die Aufforderung der Kette des Gedankens erklären und warum sie nützlich ist?

Antwort: Kette der Gedanken (COT), die das Modell dazu veranlasst, Schritt für Schritt vor der Antwort zu begründen. Ich verwende es in Aufgaben wie Mathematik-, Logik- und Multi-Hop-Fragen, bei denen strukturiertes Denken die Genauigkeit verbessert.

Erfahren Sie mehr: Was ist ein Gedanke und seine Vorteile?

Q5. Wie messen Sie die Qualität einer Eingabeaufforderung?

Antwort: Ich betrachte die Relevanz, Kohärenz und die sachliche Genauigkeit der Antwort. Ich überprüfe auch, ob die Eingabeaufforderung in einem Go -Abschluss auf Aufgaben führt. Gegebenenfalls verwende ich Metriken wie Bleu oder ROUGE. Ich sammle auch Benutzer -Suggestions und teste über Kantenfälle hinweg, um die Zuverlässigkeit zu validieren.

Q6. Erzählen Sie uns von einer Zeit, in der Sie die Ausgabe eines Modells durch bessere Aufforderung verbessert haben.

Antwort: In einem Chatbot -Projekt waren die anfänglichen Ausgänge generisch. Daher habe ich die Eingabeaufforderungen umstrukturiert, die Particular person des Bots, den hinzugefügten Aufgabenkontext hinzuzufügen, und gab Ausgabebeschränkungen an. Dies erhöhte die Relevanz und die Rückfallreaktionen um 40%.

Q7. Welche Instruments verwenden Sie für eine schnelle Entwicklung und Exams?

Antwort: Ich benutze Spielplätze wie OpenAI, Claude Console und Notebooks über APIs. Für die Skalierung integriere ich Eingabeaufforderungen in Jupyter + Langchain -Pipelines mit schnellen Protokollierungs- und Batch -Take a look at -Setups.

Q8. Wie reduzieren Sie Halluzinationen in Modellantworten?

Antwort: Ich beschränke die Eingabeaufforderungen, nur überprüfbare Daten zu verwenden, den Erdungskontext bereitzustellen und vage Anweisungen neu zu gestalten. Für Hochrisiko-Anwendungsfälle teste ich auch die Ausgaben gegen agebrauch-ausgelöste Eingänge.

Q9. Wie beeinflussen Temperatur und Top_p die Ausgänge?

Antwort: Temperatur steuert die Zufälligkeit der Antwort. Ein Wert in der Nähe von 0 ergibt deterministischere, sachliche Ergebnisse. TOP_P passt an, wie viel der Wahrscheinlichkeitsmasse zu berücksichtigen ist. Für kreative Aufgaben verwende ich höhere Werte. Für sachliche Aufgaben halte ich sie niedrig.

Q10. Was ist eine schnelle Injektion und wie schützen Sie sich dagegen?

Antwort: Umkämpfe Injektion ist, wenn die Eingabe eines Benutzers die Eingabeaufforderung beauftragt oder überschreibt. Um dagegen zu schützen, sanfte ich Eingaben, separate Benutzeranfragen von Systemanforderungen und verwende strenge Abgrenzer und Codierung.

Q11. Wie würden Sie einen LLM dazu veranlassen, einen langen Textual content zusammenzufassen, ohne kritische Informationen zu verlieren?

Antwort: Ich würde den Eingang zerlegen, das Modell bitten, wichtige Punkte professional Abschnitt zu extrahieren und diese dann zusammenzuführen. Ich spreche auch an, welche Artwork von Informationen, z. B. Namen, Zahlen oder Schlussfolgerungen, beibehalten werden soll.

Q12. Wie passen Sie Eingabeaufforderungen für mehrsprachige oder interkulturelle Kontexte an?

Antwort: Ich verwende übersetzte Eingabeaufforderungen, lokale Redewendungen und kulturell relevante Beispiele. Ich teste auch das Verhalten des Modells über Sprachen hinweg und passe Ton und Formalität an, die auf kulturellen Normen basieren.

Q13. Welche ethischen Überlegungen berücksichtigen Sie beim Entwerfen von Eingabeaufforderungen?

Antwort: Ich vermeide eine geladene Sprache, stelle sicher, dass die Eingabeaufforderungen demografisch impartial sind, und teste sie auf Verzerrungen. In Fällen mit hoher Auswirkung biete ich eine menschliche Überprüfung zur Validierung von Sicherheit und Equity.

Q14. Wie dokumentieren und Versionen Eingabeaufentwicklungen und Versionen?

Antwort: Ich verwahre eine schnelle Bibliothek mit Metadaten (Ziel, Modell, Model, Ausgabeprobe, zuletzt getestetes Datum). Die Versionskontrolle hilft bei der Verfolgung von Iterationen, insbesondere bei der Zusammenarbeit zwischen Groups.

Q15. Was ist die relieval-ausgereifte Technology (LAG) und wie wirkt sich dies auf die Aufforderung aus?

Antwort: Rag holt relevante Dokumente ab, bevor das Modell auffordert. Eingabeaufforderungen müssen die abgerufenen Informationen klar kontextualisieren. Dies verbessert die sachliche Genauigkeit und eignet sich hervorragend für die Beantwortung zeitempfindlicher oder domänenspezifischer Fragen.

Q16. Wie würden Sie einen Junior -Teamkollegen in immediate Engineering ausbilden?

Antwort: Ich würde mit einfachen Aufgaben beginnen – Anweisungen umformulieren, mit Ton experimentieren und Ausgänge analysieren. Dann wechseln wir zu Bibliotheken, Testmethoden und Kettungstechniken-alles mit Echtzeit-Suggestions.

Q17. Beschreiben Sie einen schnellen Fehler und wie Sie ihn behoben haben.

Antwort: Ich habe einmal eine vage Eingabeaufforderung in einer Datenextraktionsaufgabe verwendet. Das Modell verpasste Schlüsselfelder. Ich habe es mit kugelspitzen Anweisungen und Feldbeispielen umstrukturiert. Die Genauigkeit verbesserte sich um über 30%.

Q18. Was ist der größte Fehler, den die Menschen beim Schreiben von Aufforderungen machen?

Antwort: Zu vage oder offen sein. Modelle interpretieren Dinge wörtlich, daher müssen die Eingabeaufforderungen spezifisch sein. Außerdem ist es eine verpasste Gelegenheit, über Edge -Fälle hinweg zu testen, um sofortige Schwächen zu entdecken.

Q19. Wie fordern Sie strukturierte Ausgänge auf (wie JSON oder Tabellen)?

Antwort: Ich spezifiziere das Format ausdrücklich in der Eingabeaufforderung. Zum Beispiel: „Zurück das Ergebnis in diesem JSON -Format…“ Ich füge auch Beispiele ein. Und für APIs wickle ich manchmal Anweisungen in Codeblöcke ein, um Formatierungsfehler zu vermeiden.

Q20. Wo sehen Sie die Zukunft des schnellen Ingenieurwesens?

Antwort: Ich denke, es wird mehr in Produkt- und Entwickler -Workflows integriert. Wir werden Instruments sehen, die die Eingabeaufforderungen automatisch generieren oder optimieren, und das schnelle Engineering wird mit dem UI-Design, der Modellfeineinstellung und der KI-Sicherheitsvorgänge mischen.

Tipps zu Ace fordert Engineering -Interviewfragen

Hier finden Sie einige praktische Tipps, wie Sie besser beantworten und Ihr promptes Engineering -Interview beantworten können:

1. Denken Sie immer iterativ nach: Erklären Sie, wie Sie beim ersten Versuch nicht die perfekte Ausgabe erwarten. Demonstrieren Sie Ihre Fähigkeit zum Testen, Verfeinern und Iterieren mit kleinen Änderungen und strukturierten Experimenten.
2. Verwenden Sie echte Beispiele aus früheren Arbeiten oder Experimenten: Auch wenn Sie nicht direkt in KI gearbeitet haben, zeigen Sie, wie Sie Instruments wie Chatgpt, Claude oder andere verwendet haben, um Aufgaben zu automatisieren, Ideen zu generieren oder bestimmte Probleme durch Eingabeaufforderungen zu lösen.
3. Konzentrieren Sie sich auf Frameworks und Struktur: Interviewer lieben strukturiertes Denken. Verwenden Sie Frameworks wie: Rollen + Process + Einschränkungen + Ausgangsformat. Erklären Sie, wie Sie sich auf wiederholbare und logische Weise an das Eingabeaufentscheidungsdesign nähern.
4. Bewusstsein für LLM -Einschränkungen zeigen: Erwähnen Sie Token -Grenzen, Halluzinationen, schnelle Injektionsangriffe oder Zufälligkeit durch die Temperatur. Wenn Sie zeigen, dass Sie die Macken des Modells verstehen, klingen Sie wie ein Profi.
5. Betonung Ethik, Take a look at und Vielfalt: Gute schnelle Ingenieure betrachten Equity und Sicherheit. Sprechen Sie darüber, wie Sie Eingabeaufforderungen über demografische Daten hinweg testen, Verzerrungen verhindern oder verschiedene Beispiele einfügen.

Abschluss

Proportion Engineering ist eine grundlegende Fähigkeit für die Zusammenarbeit mit den KI -Modellen von heute und morgen. Unabhängig davon, ob Sie Code schreiben, Produkte bauen, Schnittstellen entwerfen oder Inhalte generieren, wissen, wie die Eingabeaufforderungen strukturiert werden, ist der Schlüssel, um das vollständige Potenzial der generativen KI freizuschalten. Durch die Erstellung von Antworten auf sofortige technische Fragen wie die 20 oben aufgeführten, werden Sie in einem Interview für eine verwandte Rolle sicher intestine abschneiden. Konzentrieren Sie sich einfach darauf, Ihre Antworten in realen Beispielen, strukturiertem Denken und ethischem Bewusstsein zu ergründen, und ich bin sicher, dass Sie sich als fähiger, nachdenklicher und zukünftiger KI-Profi hervorheben. Wenn Sie additionally Ihr nächstes KI -Interview führen möchten, mit diesen Fragen zu üben, neugierig zu bleiben und weiter aufzufordern!

Sabreena ist Genai -Enthusiastin und Tech -Redakteurin, die sich leidenschaftlich darum kümmern, die neuesten Fortschritte zu dokumentieren, die die Welt prägen. Derzeit erkundet sie die Welt der KI und Information Science als Managerin für Inhalt und Wachstum bei Analytics Vidhya.