Grundlegende Fragen zu generativer KI im Interview

Beginnen wir mit einigen grundlegenden Fragen zum Thema Generative KI. Hier wird dein Verständnis der wichtigsten Konzepte und Prinzipien geprüft.

Was sind die wichtigsten Unterschiede zwischen diskriminativen und generativen Modellen?

Diskriminative Modelle lernen die Entscheidungsgrenze zwischen Klassen und Mustern, die sie voneinander unterscheiden. Sie schätzen die Wahrscheinlichkeit P(y|x), d. h. die Wahrscheinlichkeit für ein bestimmtes Label y, wenn die Eingabedaten x vorliegen. Diese Modelle konzentrieren sich auf die Unterscheidung zwischen verschiedenen Kategorien.

Generative Modelle lernen die Verteilung der Daten selbst, indem sie die gemeinsame Wahrscheinlichkeit P(x,y)modellieren , wobei Datenpunkte aus dieser Verteilung gesampelt werden. Nachdem sie auf Tausende von Ziffernbildern trainiert wurde, konnte dieses Sampling ein neues Bild einer Ziffer erzeugen.

Lies mehr in diesem Blog auf Generative vs. diskriminative Modelle: Unterschiede & Anwendungsfälle.

Kannst du die Grundprinzipien von Generative Adversarial Networks (GANs) erklären?

GANs bestehen aus zwei neuronalen Netzen, die miteinander konkurrieren (daher der Name Adversarial): einem Generator und einem Diskriminator.

Der Generator erstellt gefälschte Datenproben, während der Diskriminator sie anhand der echten Trainingsdaten auswertet. Die beiden Netze werden gleichzeitig trainiert:

• Der Generator zielt darauf ab, Bilder zu erzeugen, die von den echten Daten so wenig zu unterscheiden sind, dass der Diskriminator den Unterschied nicht erkennen kann.
• Der Diskriminator zielt darauf ab, genau zu erkennen, ob ein bestimmtes Bild echt oder erzeugt ist.

Durch dieses konkurrierende Lernen wird der Generator geschickt darin, sehr realistische Daten zu produzieren, die den Trainingsdaten ähnlich sind.

Was sind beliebte Anwendungen von generativer KI in der realen Welt?

• Bilderzeugung: Produziere realistische Bilder für Kunst oder Design. (Stabile Diffusion)
• Textgenerierung: Wird in Chatbots, bei der Erstellung von Inhalten oder bei der Übersetzung verwendet. (ChatGPT, Claude)
• Medikamentenentwicklung: Entwerfen neuer Molekularstrukturen für Medikamente.
• Datenerweiterung: Ausweitung von Datensätzen mit wenigen Daten für maschinelles Lernen.

Welche Herausforderungen sind mit dem Training und der Auswertung generativer KI-Modelle verbunden?

• Berechnungsaufwand: Hohe Rechenleistung und Hardwareanforderungen für das Training komplexerer Modelle.
• Komplexität der Ausbildung: Das Training von generativen Modellen kann eine Herausforderung sein und viele Nuancen enthalten.
• Bewertungsmetriken: Es ist schwierig, die Qualität und Vielfalt der Modellergebnisse quantitativ zu bewerten.
• Datenanforderungen: Generative Modelle benötigen oft große Mengen an Daten mit hoher Qualität und Vielfalt. Die Erhebung solcher Daten könnte zeitaufwändig und teuer sein.
• Voreingenommenheit und Fairness: Ungeprüfte Modelle können die Verzerrungen die in den Trainingsdaten vorhanden sind, verstärken, was zu unlauteren Ergebnissen führt.

Welche ethischen Überlegungen gibt es zum Einsatz von generativer KI?

Der weit verbreitete Einsatz von GenAI und ihre Anwendungsfälle erfordern eine gründliche Bewertung ihrer Leistung in Bezug auf Ethik. Einige Beispiele sind:

• Deepfakes: Die Erstellung gefälschter, aber hyperrealistischer Medien kann Fehlinformationen verbreiten oder Personen diffamieren.
• Verzerrte Generation: Verstärkung historischer und gesellschaftlicher Verzerrungen in den Trainingsdaten.
• Geistiges Eigentum: Unerlaubte Verwendung von urheberrechtlich geschütztem Material in den Daten.

Wie kann generative KI genutzt werden, um die menschliche Kreativität zu erweitern oder zu verbessern?

Obwohl die Halluzinationen von KI-Modellen zu fehlerhaften Ergebnissen führen können, sind diese generativen Modelle in vielerlei Hinsicht hilfreich und nützlich. Sie können als kreative Inspiration für die Experten in verschiedenen Bereichen dienen:

• Kunst und Design: Inspiration in Kunst und Design.
• Schreibhilfe: Vorschlagen von Titeln und Schreibideen oder Vervollständigen von Texten.
• Musik: Beats und Harmonien komponieren.
• Programmierung: Optimieren von bestehendem Code oder Anbieten von Möglichkeiten, ein Implementierungsproblem anzugehen.

Generative KI-Interviewfragen für Fortgeschrittene

Nachdem wir nun die Grundlagen behandelt haben, wollen wir uns einige Zwischenfragen zu generativer KI ansehen.

Was ist der "Modus-Kollaps" in GANs und wie können wir ihn angehen?

Genau wie ein Inhaltsersteller, der feststellt, dass ein bestimmtes Format von Videos zu mehr Reichweite und Interaktionen führt, könnte sich das generative Modell eines GAN auf eine begrenzte Vielfalt von Outputs fixieren, die das Unterscheidungsmodell täuschen. Das führt dazu, dass der Generator nur eine kleine Menge an Ausgaben produziert, was die Vielfalt und Flexibilität der erzeugten Daten kostet.

Mögliche Lösungen hierfür sind die Fokussierung auf Trainingstechniken durch Anpassung der Hyperparameter und verschiedener Optimierungsalgorithmen, die Anwendung von Regularisierungen, die die Diversität fördern, oder die Kombination mehrerer Generatoren, um verschiedene Arten der Datenerzeugung abzudecken.

Wie funktioniert ein Variational Autoencoder (VAE)?

A Variationaler Autoencoder (VAE) ist eine Art generatives Modell, das lernt, Eingabedaten in einen latenten Raum zu kodieren und sie wieder zu dekodieren, um die ursprünglichen Eingabedaten zu rekonstruieren. VAEs sind Encoder-Decoder-Modelle:

• Der Encoder bildet die Eingabedaten auf eine Verteilung über den latenten Raum ab.
• Der Decoder nimmt Stichproben aus dieser latenten Raumverteilung und rekonstruiert die Eingangsdaten.

Die Struktur eines Variationalen Autoencoders. (Quelle: Wikimedia Commons)

VAEs unterscheiden sich von traditionellen Autocodierern dadurch, dass VAE den latenten Raum dazu anregt, einer bekannten Verteilung zu folgen (z. B. Gauß). Das macht sie nützlicher für die Generierung neuer Daten durch Stichproben aus diesem latenten Raum.

Kannst du den Unterschied zwischen Variational Autoencoders (VAEs) und GANs erklären?

• Architektur: VAEs verwenden eine Encoder-Decoder-Architektur, um in einen latenten Raum hinein und aus diesem heraus zu mappen, während GANs aus zwei Netzwerken mit zwei verschiedenen Zwecken bestehen - einem Generator und einem Diskriminator -, die gegeneinander konkurrieren.
• Herangehensweise: Mithilfe eines probabilistischen Ansatzes lernt die VAE, Eingabedaten auf eine ganze Reihe möglicher Darstellungen abzubilden. Das macht sie zu einem flexiblen Modell, um neue Daten zu generieren. GANs hingegen verfolgen einen kontradiktorischen Ansatz, bei dem zwei Netzwerke gegeneinander antreten. Dadurch wird der Generator so optimiert, dass er im Vergleich zu den Trainingsdaten realistischere Bilder erzeugt.

Wie bewertest du die Qualität und Vielfalt der generierten Proben eines generativen Modells?

Die Bewertung der erzeugten Proben ist eine komplexe Aufgabe, die von der Modalität der Daten (Bild, Text, Video usw.) abhängt und erfordert eine Kombination verschiedener Bewertungsmaßstäben. Hier sind einige Beispiele für verschiedene Ansätze:

• Inception Score (IS): Misst die Qualität und Vielfalt der erzeugten Bilder mithilfe eines vorab trainierten Inceptionv3-Klassifikatormodells. Ein höherer IS bedeutet, dass die Bilder sowohl qualitativ hochwertig (der Klassifikator ist sicher) als auch vielfältig (die Bilder werden in viele verschiedene Klassen eingeteilt) sind.
• Fréchet Inception Distance (FID): Er baut auf dem Inception Score auf, indem er auch die Verteilung der generierten Bilder mit der Verteilung der echten Bilder (der Ground Truth) vergleicht. Im Gegensatz zum IS-Score, bei dem eine höhere Punktzahl eine bessere Qualität bedeutet, wird der FID-Score als "besser" interpretiert, wenn er niedrig ist.
• Perplexität: Er wird in Sprachmodellen und NLP-Aufgaben verwendet und misst, wie sicher ein Modell den nächsten Token auf der Grundlage des Kontexts der vorherigen Token vorhersagen kann. Eine Perplexität von 1 bedeutet eine perfekte Vorhersage, und höhere Werte zeigen eine geringere Kompetenz bei der Erstellung der Ergebnisse. Dieser Wert kann auch verwendet werden, um KI-generierte Texte von menschlichen Texten zu unterscheiden, da KI-generierte Texte einen niedrigen Perplexitätswert aufweisen, während von Menschen geschriebene Texte aufgrund ihrer Komplexität in der Regel in den höheren Bereichen des Perplexitätswerts liegen.
• Menschliche Bewertung: Subjektive Beurteilung durch menschliche Kommentatoren. Dies kann in Form von Blindtests geschehen, um zwischen echten und gefälschten Daten zu unterscheiden, in Form von paarweisen Vergleichen oder in Form von Skalenbewertungen für eine Reihe von Kriterien.

Welche Techniken gibt es, um die Stabilität und Konvergenz des GAN-Trainings zu verbessern?

Die Verbesserung der Stabilität und Konvergenz des GAN-Trainings ist wichtig, um einen Zusammenbruch des Modus zu vermeiden, ein effizientes Training zu gewährleisten und gute Ergebnisse zu erzielen. Hier sind einige Techniken, um die Stabilität und Konvergenz des GAN-Trainings zu verbessern:

• Wasserstein GAN (WGAN): Verwendet die Wasserstein-Distanz als Verlustfunktion, was die Stabilität des Trainings verbessert und glattere Gradienten liefert.
• Two-Timescale Update Rule (TTUR): Die Verwendung separater Lernraten für den Generator und den Diskriminator.
• Etikett glätten: Weicht die Etiketten auf, um Überheblichkeit zu vermeiden.
• Adaptive Lernraten: Mit Optimierern wie Adam kannst du die Lernrate dynamisch steuern.
• Gradientenstrafe: Bestraft große Gradienten im Diskriminator, um Lipschitz-Kontinuität für ein stabileres Training zu erzwingen.

Wie kannst du mit generativen KI-Modellen den Stil oder die Eigenschaften der generierten Inhalte steuern?

Es gibt mehrere gängige Techniken, um den Stil der GenAI-Ausgaben zu steuern:

• Prompt Technik: Lege den gewünschten Ausgabestil fest, indem du ausführliche Anweisungen gibst, die den Stil oder den Ton der Inhaltserstellung hervorheben. Dies ist eine effektive und einfache Methode sowohl für Text-zu-Text- als auch für Text-zu-Bild-Modelle. Es ist eine viel effektivere Methode, wenn du sie an den spezifischen Anforderungen oder der Dokumentation des jeweiligen Modells ausrichtest.
• Temperatur- und Probenahmekontrolle: Der Parameter Temperatur legt fest, wie zufällig die Ausgaben sein sollen. Niedrigere Temperaturen bedeuten eine konservativere und berechenbarere Token-Auswahl, während höhere Temperaturen eine kreativere Generierung ermöglichen. Andere Parameter wie top-k und top-p können auch steuern, wie kreativ das Modell während der Generierung mögliche nächste Token auswählt.
• Stilübertragung (Bilder): Eine weitere Technik, die während der Inferenz für die Modelle, die dies unterstützen, verwendet werden kann, ist die Anwendung des Stils eines Bildes (Referenzbild) auf ein Eingabebild.
• Feinabstimmung: Wir können ein vortrainiertes Modell verwenden und es an einem bestimmten Datensatz, der den gewünschten Stil oder Ton enthält, feinabstimmen. Das bedeutet, dass das Modell mit zusätzlichen Daten weiter trainiert wird, um weitere spezifische Stile oder Attribute zu lernen.
• Verstärkungslernen: Wir können das Modell dazu bringen, bestimmte Ergebnisse zu bevorzugen und andere zu meiden, indem wir ihm Feedback geben. Dieses Feedback wird genutzt, um das Modell durch Verstärkungslernen zu verändern. Im Laufe der Zeit wird das Modell an die Präferenzen der Nutzer/innen bzw. an die Präferenzdatensätze angepasst. Ein Beispiel dafür ist das Verstärkungslernen aus menschlichem Feedback (RLHF) im Zusammenhang mit LLMs.

Welche Möglichkeiten gibt es, das Problem der Verzerrung in generativen KI-Modellen anzugehen?

Um sicherzustellen, dass das Modell unvoreingenommen und fair ist, müssen in jeder Phase iterative Anpassungen und Kontrollen vorgenommen werden.

Erstens müssen wir sicherstellen, dass die Trainingsdaten so vielfältig und umfassend wie möglich sind. Während des Trainings können wir das Modell zu einer faireren Generation führen, indem wir Fairness-Ziele in die Verlustfunktion einbeziehen.

Die Modellergebnisse müssen regelmäßig auf Verzerrungen überprüft werden. Um das Vertrauen der Öffentlichkeit zu stärken, ist es hilfreich, den Entscheidungsprozess des Modells, die Details des Datensatzes und die Vorverarbeitungsschritte so transparent wie möglich zu machen.

Kannst du das Konzept des "Latent Space" in generativen Modellen und seine Bedeutung erläutern?

Im Zusammenhang mit generativen Modellen ist der latente Raum ein niederdimensionaler Raum, der die wesentlichen Merkmale der Daten so erfasst, dass ähnliche Eingaben näher beieinander abgebildet werden. Die Stichproben aus diesem latenten Raum ermöglichen es den Modellen, neue Daten zu erzeugen und bestimmte Attribute oder Merkmale zu manipulieren (Variationen von Bildern zu erzeugen).

Latente Räume sind der Schlüssel zur Generierung von Ergebnissen, die kontrollierbar sind, den Trainingsdaten entsprechen und vielfältig sind.

Welche Rolle spielt das selbstüberwachte Lernen bei der Entwicklung von generativen KI-Modellen?

Der Grundgedanke des selbstüberwachten Lernens ist es, einen großen Bestand an unmarkierten Daten zu nutzen, um nützliche Repräsentationen zu lernen, ohne dass man sie manuell markieren muss. Modelle wie BERT und GPT werden durch selbstüberwachte Methoden wie die Vorhersage des nächsten Tokens und das Lernen der Struktur und Semantik von Sprachen trainiert. Dies verringert die Abhängigkeit von markierten Daten, deren Beschaffung kostspielig und zeitaufwändig ist, und ermöglicht es den Modellen, riesige unmarkierte Datensätze für das Training zu nutzen.

Erweiterte generative KI Interviewfragen

Für diejenigen, die eine höhere Position anstreben oder ihr tiefes Verständnis von generativer KI unter Beweis stellen wollen, haben wir einige fortgeschrittene Interviewfragen zusammengestellt.

Erkläre das Konzept der "Diffusionsmodelle" und wie sie sich von GANs und VAEs unterscheiden.

Diffusionsmodelle funktionieren in erster Linie dadurch, dass sie einem Bild nach und nach Rauschen hinzufügen, bis nur noch Rauschen übrig bleibt - und dann lernen, wie man diesen Prozess umkehrt, um aus dem Rauschen neue Muster zu erzeugen. Dieser Prozess wird diffusion genannt. Diese Modelle haben an Beliebtheit gewonnen, weil sie qualitativ hochwertige und sehr detaillierte Bilder liefern.

Erzeugung eines Bildes durch Diffusionsschritte. (Quelle: Wikimedia Commons)

Der Prozess der Ausbildung dieser Modelle umfasst zwei Schritte:

1. Der Vorwärtsprozess (Diffusion): Man nimmt ein Eingangsbild und fügt in mehreren Schritten schrittweise Rauschen hinzu, bis die Daten in reines Rauschen umgewandelt sind.
2. Der umgekehrte Prozess (Entrauschung): Lernen, wie man die ursprünglichen Daten aus dem Rauschen herausfindet. Dazu wird ein neuronales Netzwerk trainiert, das das Rauschen vorhersagt und dann das Bild Schritt für Schritt entrauscht, bis die ursprünglichen Daten aus dem Rauschen wiederhergestellt sind.

GANs leiden oft unter Trainingsinstabilität und Moduszusammenbruchund Diffusionsmodelle entschärfen dieses Problem und bieten eine robustere Alternative.

VAEs hingegen werden oft dafür kritisiert, dass sie keine scharfen und detaillierten Bilder erzeugen können, sondern in der Regel eher unscharfe Ergebnisse liefern.

Der Nachteil von Diffusionsmodellen ist der hohe Rechenaufwand aufgrund ihres iterativen Entrauschungsprozesses. Bei Aufgaben, bei denen es wichtig ist, die ursprünglichen Datenmerkmale und -details zu erhalten, sind Diffusionsmodelle eine zuverlässige Lösung.

Wie trägt die Transformer-Architektur zu Fortschritten in der generativen KI bei?

Die Transformator-Architektur die in dem Artikel "Aufmerksamkeit ist alles, was du brauchst"vorgestellte Transformator-Architektur hat den Bereich der generativen KI revolutioniert, insbesondere die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP).

Im Gegensatz zu traditionellen rekurrenten neuronalen Netzen (RNNs), die Daten sequentiell verarbeiten, nutzen Transformatoren den Mechanismus der Selbstaufmerksamkeit, um verschiedenen Teilen der Eingabedaten gleichzeitig Gewichte zuzuweisen. So kann das Modell kontextbezogene Beziehungen effektiv erfassen.

Transformers haben in vielerlei Hinsicht zur Weiterentwicklung von GenAI beigetragen, unter anderem:

• Parallelisierung und Geschwindigkeit: Im Gegensatz zu RNNs verarbeiten Transformers ganze Sequenzen parallel, was zu einer erheblichen Beschleunigung des Trainings führt.
• Skalierbarkeit: Transformers skalieren gut mit großen Datensätzen und Modellgrößen und ermöglichen das Training großer Sprachmodelle in der Größenordnung von Hunderten von Milliarden Parametern.
• Flexibel einsetzbar: Die Architektur wurde für verschiedene generative Aufgaben genutzt, darunter Text, Bild und Sprache.

Wie kannst du generative KI für Aufgaben wie Bild-zu-Bild-Übersetzung oder Text-zu-Bild-Generierung nutzen?

Generative KI-Modelle haben bemerkenswerte Fähigkeiten bei der Umwandlung von Bildern und der Erzeugung von Bildern aus Textbeschreibungen gezeigt. Hier sind einige beliebte Ansätze:

• Bild-zu-Bild-Übersetzung:
• Pix2Pix: Verwendet bedingte GANs (CGAN) für Aufgaben wie die Übertragung von Bildstilen.
• CycleGAN: Ermöglicht eine ungepaarte Bild-zu-Bild-Übersetzung durch den Verlust der Zykluskonsistenz.
• Text-zu-Bild-Generierung:
• Aufmerksamkeits-GANs: Integriere Aufmerksamkeitsmechanismen, um Textbeschreibungen mit Bildern abzugleichen.
• Transformers: Nutze Mechanismen der Selbstbeobachtung, um Bilder aus Textbeschreibungen zu erzeugen.

Kannst du etwas zu den Herausforderungen sagen, die bei der Erstellung von hochauflösenden oder langen Inhalten mit generativer KI auftreten?

Wenn du die Komplexität der KI-Generierung erhöhst, solltest du dich auch damit auseinandersetzen:

• Berechnungsaufwand: Hochauflösende Ergebnisse erfordern größere Netzwerke und mehr Rechenleistung.
• Multi-GPU-Training: Größere Modelle passen möglicherweise nicht auf einen einzelnen Grafikprozessor, sodass ein Training mit mehreren GPUs erforderlich ist. Online-Plattformen können die Komplexität der Implementierung solcher Systeme verringern.
• Stabilität im Training: Größere Netzwerke und komplexere Architekturen machen es schwieriger, ein stabiles Trainingsverfahren aufrechtzuerhalten.
• Datenqualität: Höhere Auflösungen und längerfristige Inhalte erfordern eine höhere Qualität der Daten.

Welche neuen Trends und Forschungsrichtungen gibt es im Bereich der generativen KI?

Das Feld der GenAI entwickelt und verändert sich in rasantem Tempo. Dazu gehören:

• Multimodale Modelle: Integration verschiedener Datenformate wie Text, Audio und Bilder.
• Kleine Sprachmodelle (SLMs): Im Gegensatz zu großen Sprachmodellen gewinnen SLMs aufgrund ihrer Effizienz und Anpassungsfähigkeit immer mehr an Bedeutung. Diese Modelle benötigen weniger Rechenressourcen und eignen sich daher für den Einsatz in Umgebungen mit begrenzten Möglichkeiten - mehr dazu in diesem Blog über KI.
• Ethische KI: Entwicklung von Rahmenwerken, um die Leistung von generativen Modellen zu gewährleisten.
• Generative Modelle für Video: Fortschritte bei der Erstellung ultrarealistischer und konsistenter Videos durch GenAI. Zu den neuesten Beispielen gehören Sora AI, Meta Movie Genund Runway Act-One.

Wie würdest du ein System entwickeln, das generative KI für die Erstellung personalisierter Inhalte in einer bestimmten Branche wie dem Gesundheitswesen einsetzt?

Ein System zu entwickeln, das generative KI für branchenspezifische Anwendungsfälle nutzt, ist ein gründlicher Ansatz. Die allgemeinen Richtlinien können auch in anderen Branchen angepasst und verändert werden.

1. Die Bedürfnisse der Branche verstehen: Das Fachwissen einer Branche hat einen großen Einfluss auf die Entscheidungen, die zur Gestaltung eines solchen Systems führen. Der erste Schritt besteht darin, ein allgemeines und praktisches Wissen über die Branche, die Grundlagen, Konzepte, Ziele und Anforderungen zu erwerben.
2. Datenerhebung und -verwaltung: Identifiziere mögliche Datenanbieter. Im Gesundheitswesen bedeutet dies, Daten von Gesundheitsdienstleistern über Behandlungsdetails, Patienteninformationen, medizinische Richtlinien usw. zu sammeln. Die branchenspezifischen Leitplanken von Datenschutz und -sicherheit müssen erkannt und beachtet werden. Stelle sicher, dass die Daten qualitativ hochwertig, genau, aktuell und repräsentativ für die verschiedenen Gruppen sind.
3. Modellauswahl: Entscheide, ob du die trainierten Modelle verfeinern oder deine Architekturen von Grund auf neu entwerfen willst. Je nach Art des Projekts können die optimalen generativen KI-Modelle variieren. Ein Modell wie das GPT-4o könnte eine gute Plug-and-Play-Lösung sein. Einige Domänen benötigen aus Datenschutzgründen Modelle, die lokal gehostet werden. In diesem Fall sind Open-Source-Modelle der richtige Weg. Überlege dir, ob du diese Modelle anhand der branchenspezifischen Daten, die du zuvor gesammelt hast, verfeinern kannst.
4. Ausgangsprüfung: Führe einen gründlichen Evaluierungsprozess ein, bei dem Experten und Fachleute die erstellten Inhalte validieren, bevor sie in die Praxis umgesetzt werden.
5. Skalierbarkeit: Entwirf eine skalierbare Cloud-basierte Infrastruktur, um die erforderlichen Lasten zu bewältigen, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.
6. Rechtliche und ethische Überlegungen: Lege klare ethische Richtlinien für den Einsatz von KI fest und kommuniziere die möglichen Grenzen deines Modells transparent. Respektiere die Rechte an geistigem Eigentum und sprich alle damit verbundenen Fragen an.
7. Kontinuierliche Verbesserung: Überprüfe regelmäßig die Leistung des Systems und die Bewertung der generierten Inhalte durch die Experten. Sammle weitere Erkenntnisse und Daten, um das Modell zu verbessern.

Erkläre das Konzept des "kontextbezogenen Lernens" im Zusammenhang mit LLMs.

In-Context-Lernen bezieht sich auf die Fähigkeit von LLMs, ihren Stil und ihre Ergebnisse basierend auf dem gegebenen Kontext zu verändern, ohne dass eine zusätzliche Feinabstimmung erforderlich ist.

Man könnte es auch bezeichnen als Lernen mit wenigen Schüssen oder Sofortengineering. Dies kann erreicht werden, indem du ein oder mehrere Beispiele für die gewünschte Reaktion angibst oder klar beschreibst, wie sich das Modell verhalten soll.

Das Lernen im Kontext hat auch seine Grenzen. Sie ist kurzfristig und aufgabenspezifisch, da das Modell in anderen Sitzungen, in denen es diese Technik anwendet, nicht wirklich Wissen speichert.

Wenn der geforderte Output komplex ist, benötigt das Modell außerdem möglicherweise eine große Anzahl von Beispielen. Wenn die Beispiele nicht klar genug sind oder die Aufgabe schwieriger ist, als das Modell bewältigen kann, kann es manchmal falsche oder inkohärente Ergebnisse erzeugen.

Wie können Aufforderungen strategisch so gestaltet werden, dass sie die gewünschten Verhaltensweisen oder Ergebnisse des Modells hervorrufen? Was sind die besten Praktiken für ein effektives Prompt Engineering?

Aufforderungen sind wichtig, um LLMs dazu zu bringen, auf bestimmte Aufgaben zu reagieren. Wirksame Prompts können sogar die Notwendigkeit der Feinabstimmung von Modellen verringern, indem sie Techniken wie das Lernen mit wenigen Schüssen, die Aufgabenzerlegung und Prompt-Vorlagen nutzen.

Einige beste Praktiken für ein effektives, zeitnahes Engineering sind:

1. Sei klar und prägnant: Gib genaue Anweisungen, damit das Modell genau weiß, welche Aufgabe es erfüllen soll. Sei geradlinig und auf den Punkt.
2. Verwende Beispiele: Beim kontextbezogenen Lernen hilft es dem Modell, die Aufgabe so zu verstehen, wie du sie gerne hättest, wenn du ein paar Input-Output-Paare zeigst.
3. Komplexe Aufgaben aufschlüsseln: Wenn die Aufgabe kompliziert ist, kann die Aufteilung in kleinere Schritte die Qualität der Antwort verbessern.
4. Beschränkungen oder Formate festlegen: Wenn du einen bestimmten Ausgabestil, ein bestimmtes Format oder eine bestimmte Länge benötigst, gib diese Anforderungen in der Aufforderung deutlich an.

Lies mehr in diesem Blog über Prompt-Optimierungstechniken.

Welche Techniken gibt es, um die Inferenzgeschwindigkeit von generativen KI-Modellen zu optimieren?

• Modellbeschneidung: Entfernen von unnötigen Gewichten/Layern, um die Modellgröße zu reduzieren.
• Quantisierung: Reduziere die Genauigkeit der Modellgewichte auf fp16/int8.
• Wissen destillieren: Ein kleineres Modell trainieren, um ein größeres zu imitieren.
• GPU-Beschleunigung: Verwendung spezieller Hardware.

Kannst du das Konzept der "Conditional Generation" erklären und wie es in Modellen wie Conditional GANs (cGANs) angewendet wird?

Bei der bedingten Generierung erzeugt das Modell Outputs auf der Grundlage bestimmter Bedingungen oder Kontexte. So hast du mehr Kontrolle über die generierten Inhalte. Bei bedingten GANs (cGANs) sind sowohl der Generator als auch der Diskriminator von zusätzlichen Informationen abhängig, z. B. von den Klassenbezeichnungen. So funktioniert es:

• Generator: Empfängt sowohl Rauschen als auch bedingte Informationen (z. B. ein Klassenlabel), um Daten zu produzieren, die mit der Bedingung übereinstimmen.
• Diskriminierungsmerkmal: Bewertet die Authentizität der erzeugten Daten und berücksichtigt dabei auch die bedingten Informationen.

Generative KI Interviewfragen für einen KI-Ingenieur

Wenn du dich für eine Stelle als KI-Ingenieur/in mit dem Schwerpunkt generative KI bewirbst, solltest du dich auf Fragen gefasst machen, die deine Fähigkeiten bei der Entwicklung, Implementierung und dem Einsatz generativer Modelle bewerten.

Diskutiere die Herausforderungen und möglichen Lösungen, um die Sicherheit und Robustheit von LLMs während des Einsatzes zu gewährleisten.

Die Gewährleistung der Sicherheit und Robustheit von LLMs ist mit einigen Herausforderungen verbunden. Eine der größten Herausforderungen besteht darin, dass die Ergebnisse schädlich oder verzerrt sein können, da diese Modelle auf umfangreichen oder sogar ungefilterten Datenquellen trainiert werden und giftige oder irreführende Inhalte produzieren können.

Ein weiteres großes Problem bei LLM-generierten Inhalten ist die Gefahr von Halluzinationen, bei denen das Modell selbstbewusst klingende Inhalte generiert, die in Wirklichkeit falsche Informationen sind. Eine weitere Herausforderung ist die Sicherheit vor gegnerischen Aufforderungen, die die Sicherheitsmaßnahmen des Modells verletzen und schädliche oder unethische Antworten hervorrufen, wie sich bei verschiedenen Modellen bereits mehrfach gezeigt hat.

Die Integration von Sicherheitsfiltern und Moderationsebenen kann dabei helfen, schädliche Inhalte zu erkennen und zu entfernen, die generiert werden. Die ständige Überwachung durch Menschen erhöht die Sicherheit des Modells weiter. Auch wenn diese Herausforderungen gemildert werden können, gibt es derzeit keine strikten Lösungen, die das Potenzial von Gefängnisausbruchs oder Halluzinationen ausschließen.

Beschreibe ein herausforderndes Projekt mit generativer KI, das du in Angriff genommen hast. Was waren die größten Herausforderungen, und wie hast du sie gemeistert?

Die Beantwortung dieser Frage ist wirklich abhängig von deinen Projekten und Erfahrungen. Du kannst jedoch diese Punkte beachten, wenn du Fragen wie diese beantwortest:

• Wähle ein bestimmtes Projekt mit klaren KI-Herausforderungen wie Verzerrungen, Modellgenauigkeit oder Halluzinationen.
• Erkläre die Herausforderung und erkläre die technische oder betriebliche Schwierigkeit.
• Zeige deinen Ansatz indem du wichtige Strategien wie Datenerweiterung, Modelloptimierung oder die Zusammenarbeit mit Experten erwähnst.
• Ergebnisse hervorheben und quantifiziere die Auswirkungen - verbesserte Genauigkeit, bessere Nutzerbindung oder die Lösung eines Geschäftsproblems.

Kannst du über deine Erfahrungen mit der Implementierung und dem Einsatz von generativen KI-Modellen in Produktionsumgebungen sprechen?

Genau wie die obige Frage kann auch diese Frage auf der Grundlage deiner Erfahrung beantwortet werden, aber du musst auch Folgendes beachten:

• Fokus auf den Einsatz: Erwähne die Infrastruktur (Cloud Dienste, MLOps Tools) und wichtige Bereitstellungsaufgaben (Skalierung, Optimierung niedriger Latenzzeiten). Es ist nicht nötig, ins Detail zu gehen. Es reicht, wenn du zeigst, dass du auf dem neuesten Stand bist.
• Erwähne eine Herausforderung: Es lohnt sich, ein oder zwei gängige Herausforderungen zu erwähnen, die du vermeiden solltest, um dein Fachwissen zu zeigen.
• Deckung nach dem Einsatz: Enthalte Überwachungs- und Wartungsstrategien, um eine gleichbleibende Leistung zu gewährleisten.
• Adresse Sicherheit: Erwähne alle Maßnahmen, die zur Vermeidung von Vorurteilen oder zur Sicherheit während der Einführung getroffen wurden.

Wie würdest du die Aufgabe angehen, ein neues generatives KI-Modell für eine bestimmte Anwendung zu entwickeln?

Die Erstellung eines neuen generativen KI-Modells für eine bestimmte Anwendung erfordert einen systematischen Ansatz. Hier erfährst du, wie du diese Aufgabe bewältigen kannst: 

• Fachwissen: Verstehe den Bereich, in dem du arbeiten willst.
• Datenerhebung: Sammle einen hochwertigen gefilterten Datensatz.
• Modellauswahl: Wähle eine geeignete Architektur (GANs, VAEs, etc.).
• Ausbildungsstrategie: Plane den Trainingsprozess, einschließlich der Abstimmung der Hyperparameter und umfangreicher Experimente.
• Bewertungsmaßstäbe: Lege fest, wie du den Erfolg messen willst.
• Einsatzplan: Überlege, wie das Modell in die Anwendung integriert werden soll. Entscheide über die Infrastruktur und das Einführungsverfahren.

Welche offenen Forschungsfragen oder Bereiche findest du im Bereich der generativen KI am spannendsten?

Die Antwort hängt auch hier von deinen persönlichen Vorlieben ab, aber hier sind einige Themen, die du nennen kannst:

• Verbesserung der Interpretierbarkeit von Modellen: Generative Modelle transparenter und interpretierbar machen.
• Ethische Rahmenbedingungen: Entwicklung von Richtlinien für verantwortungsvolle KI.
• Modalübergreifende Erzeugung: Generierung von Inhalten durch verschiedene Datentypen (Bild, Text usw.).
• Robustheit gegenüber Angreifern: Modelle widerstandsfähig gegen Angriffe von außen machen.
• Argumentationsfähigkeit: Steigerung der Argumentationsfähigkeit von LLMs.

Fazit

Da Generative KI immer mehr Wege findet, verschiedene Aspekte unseres Lebens und unserer Karriere zu beeinflussen, ist es wichtig, ein neugieriges Auge auf die wesentlichen Themen zu haben. Die möglichen GenAI-Fragen, die während eines Vorstellungsgesprächs gestellt werden können, hängen zwar von der jeweiligen Stelle und dem Unternehmen ab, aber ich habe versucht, 30 Fragen und Antworten zusammenzustellen, um dir den Einstieg in die Vorbereitung auf dein Vorstellungsgespräch zu erleichtern.

Wenn du mehr Fragen zum Vorstellungsgespräch wissen willst, empfehle ich dir diese Blogs:

• Top 30 LLM-Interview-Fragen und Antworten für 2024
• Die 30 besten RAG-Interview-Fragen und Antworten für 2024
• Die 30 besten KI-Interview-Fragen und -Antworten für alle Qualifikationsniveaus