High 20 LLM Engineer -Interviewfragen für 2025

Versuchen Sie, das Vorstellungsgespräch des LLM Engineer zu knacken? Sie sind sich nicht sicher, wo Sie Ihre Mette testen sollen. Betrachten Sie diesen Artikel dann als Ihren Nachweis. Selbst wenn Sie neu in diesem Bereich sind, sollte Ihnen dieser Artikel eine Vorstellung davon geben, welche Fragen Sie erwarten können, während Sie für ein Interview für die Place eines LLM -Ingenieurs auftreten. Die Fragen reichen von den Grundstücken bis hin zu den fortgeschrittenen und bieten eine vielfältige Berichterstattung über Themen. Lassen Sie uns additionally ohne weiteres zu den Fragen springen.

Interviewfragen

Die Fragen wurden anhand ihres Schwierigkeitsgrades in 3 Kategorien eingeteilt.

Anfängerfragen

Q1. Was ist a Großes Sprachmodell (LLM)?
A. Stellen Sie sich LLMs als huge neuronale Netzwerke vor, die auf Milliarden von Wörtern ausgebildet sind, um den Kontext tief genug zu verstehen, um einen menschlichen Textual content vorherzusagen oder zu erzeugen. GPT-4 oder Zwillinge sind Beispiele. Die meisten LLMs basieren auf der Transformatorarchitektur.

Q2. Wie würden Sie das erklären Transformator Architektur an jemanden, der neu ist?
A. Es ist eine Architektur eines neuronalen Netzwerks, die den Kontext lernt, indem sie sich auf die Relevanz jedes Wortes in einem Satz konzentriert, durch einen Mechanismus, der als Selbstbeziehung bezeichnet wird. Im Gegensatz zu Rnnses verarbeitet Wörter parallel und macht es schneller und besser darin, den Kontext zu erfassen.

Q3. Warum tat es Aufmerksamkeitsmechanismen so wichtig werden?
A. Aufmerksamkeitsmechanismen wurden von entscheidender Bedeutung, da sie bei der Erzeugung jeder Ausgabe alle Teile der Eingangssequenz direkt zugreifen und sie wiegen, anstatt Daten streng Schritt für Schritt wie RNNs zu verarbeiten. Dies löst wichtige Probleme wie die Schwierigkeit, Fernabhängigkeiten und das Downside der Verschwandungsgradienten zu erfassen, und ermöglicht ein effizienteres Coaching und ein besseres Verständnis des Kontextes über lange Texte. Infolgedessen verbesserte die Aufmerksamkeit die Leistung von Sprachmodellen dramatisch und ebnete den Weg für Architekturen wie Transformatoren.

This fall. Wie können Sie „Halluzinationen“ in erzeugten Outputs praktisch reduzieren?
A. durch die Grundlage von Antworten in externen Wissensbasen (wie LAPPEN), Verstärkungslernen mit menschlichem Suggestions (RLHF) und sorgfältige Erstellung von Erstellen, um die Ausgaben realistisch und sachlich zu halten.

Q5. Unterschied zwischen Transformator, Bert, LLM und GPT?
A. Hier sind die Unterschiede:

• Der Transformator ist die zugrunde liegende Architektur. Es verwendet Selbstbekämpfung, um Sequenzen parallel zu verarbeiten, die unsere Umgang mit Sprachaufgaben veränderten.
• Bert ist ein spezifisches Modell, das auf der Transformatorarchitektur basiert. Es ist für das Verständnis des Kontextes durch das Lesen von Textual content bidirektional konzipiert, wodurch es für Aufgaben wie Fragen zur Beantwortung von Fragen und die Analyse von Stimmungen hervorragend ist.
• LLM (großes Sprachmodell) Bezieht sich auf ein großes Modell, das auf massiven Textdaten geschult ist, um Sprache zu generieren oder zu verstehen. Bert und GPT sind Beispiele für LLMs, aber LLM ist eine breitere Kategorie.
• Gpt ist eine andere Artwork von transformatorbasiertem LLM, aber es ist autoregressiv, was bedeutet, dass es von hyperlinks nach rechts Textual content ein Token generiert, was es bei der Textgenerierung stark macht.

Im Wesentlichen ist Transformator die Grundlage, Bert und GPT sind Modelle, die auf sie basieren und LLM sind die breite Klasse, von der sie beide gehören.

Q6. Was ist RLHF und warum ist es wichtig?
A. Rlhf (Verstärkungslernen aus menschlichem Suggestions) trainiert Modelle, die auf expliziten menschlichen Anleitungen basieren und LLMs helfen, sich besser an menschlichen Werten, Ethik und Vorlieben auszurichten.

Q7. Wie würden Sie einen LLM auf begrenzte Ressourcen effizient einstellen?
A. Verwenden Sie Methoden wie Lora oder Qloradie eine kleine Anzahl von Parametern einstellen und gleichzeitig den größten Teil des ursprünglichen Modells gefroren hält, was es kostengünstig macht, ohne viel Qualität zu beeinträchtigen.

Zwischenfragen

Q8. Was ist Ihr Prozess, um ein LLM über traditionelle Metriken hinaus zu bewerten?
A. kombinieren automatisierte Metriken wie BleuAnwesend ROUGEund Verwirrung mit menschlichen Bewertungen. Messen Sie auch reale Faktoren wie Usability, sachliche Genauigkeit und ethische Ausrichtung.

Q9. Was sind gemeinsame Methoden, um die Inferenzgeschwindigkeit zu optimieren?
A. Verwenden Sie die Quantisierung (Reduzierung der numerischen Präzision), das Beschneiden unnötiger Gewichte, Batching -Eingänge und Zwischenfragen zwischen gemeinsamen Abfragen. Die Beschleunigung der {Hardware} wie GPUs oder TPUs hilft auch erheblich.

Q10. Wie erkennen Sie praktisch Verzerrungen in LLM -Ausgängen?
A. Führen Sie Audits mit verschiedenen Testfällen aus, messen Sie die Ausgangsdiskrepanzen und fein das Modell mithilfe ausgeglichener Datensätze.

Q11. Welche Techniken tragen dazu bei, externes Wissen in LLMs zu integrieren?
A. A. RELIEVAL-AUGmented Era (LAB), Wissensbettendings oder externe APIs für Reside-Datenabruf sind beliebte Entscheidungen.

Q12. Erklären „SchnelltechnikPraktisch.
A. Erstellen Sie Eingaben sorgfältig, damit das Modell klarere und genauere Antworten bietet. Dies kann bedeuten, Beispiele (wenige Schüsse), Anweisungen oder Strukturaufforderungen zur Anleitung von Ausgängen zu liefern.

Q13. Wie gehen Sie mit Modelldrift um?
A. Kontinuierliche Überwachung, geplante Umschulung mit jüngsten Daten und das Einbeziehen von Reside -Benutzer -Suggestions, um die allmähliche Leistungsrücknahme zu korrigieren.

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Erweiterte Fragen

Q14. Warum könnten Sie Lora-Feinabstimmung über die volle Feinabstimmung bevorzugen?
A. Es ist schneller, billiger, erfordert weniger Berechnungsressourcen und erzielt in der Regel eine eng kompetente Leistung.

Q15. Was ist Ihr Ansatz für die Behandlung von veralteten Informationen in LLMs?
A. Verwenden Sie Abrufsysteme mit frischen Datenquellen, aktualisieren Sie häufig die fein abgestimmten Datensätze oder geben Sie mit jeder Abfrage einen expliziten Kontext an.

Q16. Können Sie mithilfe von LLMs einen autonomen Agenten aufbauen?
AN Langchain) und externe Instruments zur Aktionsausführung.

Q17. Was ist eine parametereffiziente Feinabstimmung und warum ist es wichtig?
A. Anstatt das gesamte Modell umzusetzen, passen Sie nur eine kleine Teilmenge von Parametern an. Es ist effizient, wirtschaftlich und lässt kleinere Groups Feinabstimmung riesige Modelle ohne huge Infrastruktur.

Q18. Wie halten Sie große Modelle mit der menschlichen Ethik ausgerichtet?
A. Menschen in der Schleife, kontinuierliche Rückkopplungsschleifen, konstitutionelle KI (Fashions kritisieren sich selbst) und ethisches promptes Design.

Q19. Wie würden Sie praktisch inkohärente Ausgaben aus einem LLM debuggen?
A. Überprüfen Sie Ihre Eingabeaufforderungsstruktur, überprüfen Sie die Qualität Ihrer Trainings- oder Feinabstimmungsdaten, untersuchen Sie Aufmerksamkeitsmuster und testen Sie systematisch über mehrere Eingabeaufforderungen hinweg.

Q20. Wie können Sie die Sicherheit der Modell mit Fähigkeiten ausgleichen?
A. Es geht um Kompromisse. Strenge Richtlinien für die Suggestions- und Sicherheitsrichtlinien für menschliche Rückkopplungen helfen jedoch, aber Sie müssen kontinuierlich testen, um diesen Candy Spot zwischen der Einschränkung der schädlichen Outputs und der Aufrechterhaltung des Modells der Modellnutzung zu ermitteln.

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Q21. Wann sollten Sie welches verwenden: Lappen, Feinabstimmung, Peft und Pre-Coaching?
A. Hier ist eine kurze Anleitung, wann Sie jeweils verwendet werden sollen:

• Lumpen (Retrieval-Augmented-Era): Wenn Sie möchten, dass das Modell externer Wissen dynamisch verwendet. Es wird während der Inferenz relevante Informationen aus einer Datenbank oder Dokumenten abgerufen, sodass sie auf aktuelle oder domänenspezifische Informationen verarbeiten können, ohne dass die Rückverformung erforderlich ist.
• Vorausbildung: Wenn Sie ein Sprachmodell von Grund auf erstellen oder ein starkes Basismodell auf einem riesigen Datensatz erstellen möchten. Es ist ressourcenintensiv und wird in der Regel von großen Labors durchgeführt.
• Feinabstimmung: Wenn Sie ein vorgebildetes Modell haben und es an eine bestimmte Aufgabe oder Domäne mit gekennzeichneten Daten anpassen möchten. Dies passt das gesamte Modell an, kann aber teuer und langsamer sein.
• PEFT (parametereffiziente Feinabstimmung): Wenn Sie ein großes Modell an eine neue Aufgabe anpassen möchten, jedoch mit weniger Ressourcen und weniger Daten. Es ist nur ein kleiner Teil des Modells, was es schneller und billiger macht.

Professional-Tipps

Mit den Fragen vertraut zu sein, ist ein guter Ausgangspunkt. Sie können jedoch nicht erwarten, dass sie sie entweder für die Linie bei der Linie beibehalten oder im Interview auftauchen. Es ist besser, ein solides Fundament zu haben, das Sie auf alles einräumen würde, was folgt. Um besonders darauf vorbereitet zu sein, können Sie die folgenden Tipps nutzen:

• Verstehen Sie den Zweck hinter jeder Frage.
• Improvisieren! Als ob etwas Out-of-the-Field gefragt wird, könnten Sie Ihr Wissen berücksichtigen, um etwas Believable zu erfassen.
• Bleiben Sie über die neuesten LLM -Forschung und -Instruments auf dem Laufenden. Dies ist nicht alles, was LLM Engineering gibt. Bleiben Sie additionally auf der Suche nach neuen Entwicklungen.
• Seien Sie bereit, Kompromisse (Geschwindigkeit vs. Genauigkeit, Kosten vs. Leistung) zu besprechen. Es gibt kein Allheilmittel in LLMs – es gibt immer Kompromisse.
• Heben Sie praktische Erfahrung hervor, nicht nur die Theorie. Erwarten Sie Comply with-ups zu theoretischen Fragen.
• Erklären Sie komplexe Ideen klar und einfach. Je mehr Sie sprechen, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass Sie etwas falsch plätschern.
• Kennen Sie ethische Herausforderungen wie Voreingenommenheit und Privatsphäre. Eine häufige Frage, die heutzutage in Interviews gestellt wurde.
• Spalten sich fließend mit wichtigen Rahmenbedingungen (PytorchUmarme Gesicht usw.). Kennen Sie die Grundlagen.

Abschluss

Mit den Fragen und einigen Zeigern sind Sie intestine gerüstet, um Ihre Vorbereitung auf das LLM -Ingenieur -Interview zu starten. Hoffentlich haben Sie etwas gelernt, von dem Sie sich nicht bewusst waren (und die Fragen zeigen im Interview!). Die Liste warfare nicht erschöpfend und es gibt noch viel mehr zu erkunden. Erstellen Sie etwas aus den Informationen, die Sie aus dem Artikel gelernt haben. Weitere Informationen zum Thema finden Sie auf den folgenden Artikeln:

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