Top 30 LLM-Interview-Fragen und Antworten für 2024

Was ist Feinabstimmung im Zusammenhang mit LLMs und warum ist sie wichtig?

Die Feinabstimmung im Zusammenhang mit LLMs bedeutet, dass ein vortrainiertes Modell auf einem kleineren, aufgabenspezifischen Datensatz weiter trainiert wird. Dieser Prozess hilft dem Modell, sein allgemeines Sprachverständnis an die Feinheiten der jeweiligen Anwendung anzupassen und so die Leistung zu verbessern.

Dies ist eine wichtige Technik, weil sie das breite Sprachwissen, das beim Vortraining erworben wurde, nutzt und gleichzeitig das Modell so modifiziert, dass es für bestimmte Anwendungen wie Sentiment-Analyse, Textzusammenfassung oder Fragenbeantwortung gut funktioniert.

Was sind die häufigsten Herausforderungen bei der Nutzung von LLMs?

Der Einsatz von LLMs bringt einige Herausforderungen mit sich, darunter:

• Rechnerische Ressourcen: LLMs benötigen viel Rechenleistung und Speicherplatz, was Training und Einsatz ressourcenintensiv macht.
• Voreingenommenheit und Fairness: LLMs können versehentlich Verzerrungen in den Trainingsdaten lernen und weitergeben, was zu unfairen oder verzerrten Ergebnissen führt.
• Interpretierbarkeit: Es kann schwierig sein, die Entscheidungen der LLMs zu verstehen und zu erklären, da sie komplex und undurchsichtig sind.
• Datenschutz: Die Verwendung großer Datensätze für das Training kann Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und der Datensicherheit aufwerfen.
• Kosten: Die Entwicklung, Schulung und der Einsatz von LLMs kann teuer sein, was ihre Zugänglichkeit für kleinere Organisationen einschränkt.

Wie gehen LLMs mit Wörtern oder Token um, die aus dem Vokabular verschwunden sind (OOV)?

LLMs behandeln Wörter oder Token, die nicht zum Vokabular gehören, mit Techniken wie der Tokenisierung von Teilwörtern (z. B. Byte Pair Encoding oder BPE und WordPiece). Diese Techniken zerlegen unbekannte Wörter in kleinere, bekannte Unterworteinheiten, die das Modell verarbeiten kann. 

Dieser Ansatz stellt sicher, dass das Modell auch dann, wenn ein Wort beim Training nicht vorkommt, den Text anhand seiner Bestandteile verstehen und generieren kann, was die Flexibilität und Robustheit erhöht.

Was sind Einbettungsschichten, und warum sind sie in LLMs wichtig?

Einbettungsschichten sind eine wichtige Komponente in LLMs, die dazu dienen, kategoriale Daten, wie z. B. Wörter, in dichte Vektordarstellungen umzuwandeln. Diese Einbettungen erfassen semantische Beziehungen zwischen Wörtern, indem sie sie in einem kontinuierlichen Vektorraum darstellen, in dem ähnliche Wörter eine größere Nähe aufweisen. Die Bedeutung der Einbettung von Schichten in LLMs umfasst:

• Dimensionalitätsreduktion: Sie reduzieren die Dimensionalität der Eingabedaten, so dass sie für das Modell leichter zu verarbeiten sind.
• Semantisches Verständnis: Einbettungen erfassen nuancierte semantische Bedeutungen und Beziehungen zwischen Wörtern und verbessern so die Fähigkeit des Modells, menschenähnlichen Text zu verstehen und zu generieren.
• Transferlernen: Vorgefertigte Einbettungen können für verschiedene Modelle und Aufgaben verwendet werden und bieten eine solide Grundlage für das Sprachverständnis, die für bestimmte Anwendungen fein abgestimmt werden kann.

LLM-Interview-Fragen für Fortgeschrittene

Aufbauend auf den grundlegenden Konzepten befassen sich die Fragen auf mittlerer Ebene mit den praktischen Techniken zur Optimierung der LLM-Leistung und mit den Herausforderungen im Zusammenhang mit der Recheneffizienz und der Interpretierbarkeit der Modelle.

Erkläre das Konzept der Aufmerksamkeit in LLMs und wie es umgesetzt wird.

Das Konzept der Aufmerksamkeit in LLMs ist eine Methode, die es dem Modell ermöglicht, sich bei seinen Vorhersagen auf verschiedene Teile der Eingangssequenz zu konzentrieren. Es ordnet anderen Token in der Eingabe dynamisch Gewichte zu und hebt die für die aktuelle Aufgabe relevantesten hervor. 

Dies wird mit Hilfe der Selbstaufmerksamkeit umgesetzt, bei der das Modell Aufmerksamkeitswerte für jedes Token relativ zu allen anderen Token in der Sequenz berechnet, so dass es Abhängigkeiten unabhängig von ihrer Entfernung erfassen kann.

Der Selbstbeobachtungsmechanismus ist eine Kernkomponente der Transformer-Architektur, die es ermöglicht, Informationen effizient zu verarbeiten und weitreichende Beziehungen zu erfassen.

Welche Rolle spielt die Tokenisierung bei der LLM-Verarbeitung?

Tokenisierung wandelt Rohtext in kleinere Einheiten um, die Token genannt werden und aus Wörtern, Unterwörtern oder Zeichen bestehen können.

Die Rolle der Tokenisierung bei der LLM-Verarbeitung ist entscheidend, da sie den Text in ein Format umwandelt, das das Modell verstehen und verarbeiten kann. 

Eine effektive Tokenisierung stellt sicher, dass das Modell eine Vielzahl von Eingaben, einschließlich seltener Wörter und verschiedener Sprachen, verarbeiten kann, indem es sie in handhabbare Teile zerlegt. Dieser Schritt ist für optimales Training und Inferenz notwendig, da er die Eingabe standardisiert und dem Modell hilft, sinnvolle Muster in den Daten zu lernen.

Wie misst du die Leistung eines LLM?

Forscher/innen und Praktiker/innen haben zahlreiche Bewertungsmaßstäbe entwickelt, um die Leistung eines LLM zu messen. Zu den gängigen Messgrößen gehören:

• Perplexität: Misst, wie gut das Modell eine Stichprobe vorhersagt; wird häufig bei Sprachmodellierungsaufgaben verwendet.
• Genauigkeit: Wird für Aufgaben wie die Textklassifizierung verwendet, um den Anteil der richtigen Vorhersagen zu messen.
• F1 Ergebnis: Ein harmonisches Mittel aus Precision und Recall, das für Aufgaben wie die Named-Entity-Erkennung verwendet wird.
• BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) Ergebnis: Misst die Qualität des maschinell erstellten Textes im Vergleich zu Referenzübersetzungen, die üblicherweise in der maschinellen Übersetzung verwendet werden.
• ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation): Eine Reihe von Metriken, die die Überschneidung zwischen dem generierten Text und dem Referenztext bewerten und oft bei Zusammenfassungsaufgaben verwendet werden. Sie helfen dabei, die Wirksamkeit des Modells zu quantifizieren und weitere Verbesserungen vorzunehmen.

Welche Techniken gibt es, um die Leistung eines LLMs zu kontrollieren?

Es gibt verschiedene Techniken, um die Leistung eines LLM zu kontrollieren, darunter:

• Temperatur: Wenn du diesen Parameter während der Probenahme einstellst, kannst du die Zufälligkeit der Ausgabe steuern. Niedrigere Temperaturen führen zu deterministischeren Ergebnissen, während höhere Werte zu vielfältigeren Ergebnissen führen.
• Top-K-Probenahme: Begrenzt den Stichprobenpool auf die obersten K wahrscheinlichsten Token, wodurch die Wahrscheinlichkeit verringert wird, dass weniger relevante oder unsinnige Texte erzeugt werden.
• Top-P (Nukleus) Probenahme: Wählt Token aus der kleinsten Menge aus, deren kumulative Wahrscheinlichkeit einen Schwellenwert P übersteigt, wobei Vielfalt und Kohärenz ausgeglichen werden.
• Prompt Technik: Formulierung spezifischer Aufforderungen, um das Modell durch die Bereitstellung von Kontext oder Beispielen zu den gewünschten Ergebnissen zu führen.
• Kontrollmünzen: Verwendung spezieller Token, die dem Modell signalisieren, dass es Text in einem bestimmten Stil, Format oder Inhaltstyp erzeugen soll.

Welche Ansätze gibt es, um die Rechenkosten von LLMs zu reduzieren?

Um die Rechenkosten von LLMs zu reduzieren, können wir sie einsetzen:

• Modellbeschneidung: Entfernen von weniger wichtigen Gewichten oder Neuronen aus dem Modell, um dessen Größe und Rechenaufwand zu verringern.
• Quantisierung: Die Umwandlung der Modellgewichte von höherer Genauigkeit (z. B. 32-Bit-Gleitkomma) in niedrigere Genauigkeit (z. B. 8-Bit-Ganzzahl) reduziert den Speicherbedarf und beschleunigt die Schlussfolgerungen.
• Destillation: Ein kleineres Modell (Schüler) wird so trainiert, dass es das Verhalten eines größeren, bereits trainierten Modells (Lehrer) nachahmt, um mit weniger Ressourcen eine ähnliche Leistung zu erzielen.
• Spärliche Aufmerksamkeit: Der Einsatz von Techniken wie Sparse Transformers, die den Aufmerksamkeitsmechanismus auf eine Teilmenge von Token beschränken, reduziert den Rechenaufwand.
• Effiziente Architekturen: Entwicklung und Einsatz effizienter Modellarchitekturen, die speziell darauf ausgelegt sind, den Rechenaufwand zu minimieren und gleichzeitig die Leistung zu erhalten, wie z. B. der Reformer oder Longformer.

Welche Bedeutung hat die Interpretierbarkeit von Modellen in LLMs und wie kann sie erreicht werden?

Die Interpretierbarkeit des Modells ist wichtig, um zu verstehen, wie ein LLM Entscheidungen trifft. Das ist wichtig, um Vertrauen aufzubauen, Verantwortlichkeit zu gewährleisten und Voreingenommenheit zu erkennen und abzuschwächen. Um die Interpretierbarkeit zu erreichen, gibt es verschiedene Ansätze, wie zum Beispiel:

• Achtung Visualisierung: Analyse der Aufmerksamkeitsgewichte, um zu sehen, auf welche Teile des Inputs sich das Modell konzentriert.
• Salienzkarten: Hervorhebung der Input-Merkmale, die den größten Einfluss auf den Output des Modells haben.
• Modell-Agnostische Methoden: Verwendung von Techniken wie LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations), um einzelne Vorhersagen zu erklären.
• Schichtweise Ausbreitung der Relevanz: Aufschlüsselung der Vorhersagen des Modells in die Beiträge der einzelnen Schichten oder Neuronen.

Wie gehen LLMs mit langfristigen Abhängigkeiten im Text um?

LLMs behandeln langfristige Abhängigkeiten im Text durch ihre Architektur, insbesondere durch den Selbstbeobachtungsmechanismus, der es ihnen ermöglicht, alle Token in der Eingabesequenz gleichzeitig zu berücksichtigen. Diese Fähigkeit, auf entfernte Token zu achten, hilft LLMs, Beziehungen und Abhängigkeiten über lange Kontexte zu erfassen. 

Außerdem wurden fortschrittliche Modelle wie der Transformer-XL und der Longformer speziell dafür entwickelt, das Kontextfenster zu erweitern und längere Sequenzen effektiver zu verwalten, um eine bessere Handhabung langfristiger Abhängigkeiten zu gewährleisten.

LLM-Interview-Fragen für Fortgeschrittene 

Das Verständnis fortgeschrittener Konzepte in LLMs ist nützlich für Fachkräfte, die die Grenzen dessen, was diese Modelle leisten können, erweitern wollen. Dieser Abschnitt befasst sich mit komplexen Themen und gemeinsamen Herausforderungen in der Praxis.

Erkläre das Konzept des "few-shot learning" in LLMs und seine Vorteile.

Few-shot learning in LLMs bezieht sich auf die Fähigkeit des Modells, neue Aufgaben mit nur wenigen Beispielen zu lernen und auszuführen. Diese Fähigkeit nutzt das umfangreiche, vortrainierte Wissen des LLM und ermöglicht es ihm, aus einer kleinen Anzahl von Instanzen zu verallgemeinern. 

Zu den wichtigsten Vorteilen des "few-shot"-Lernens gehören ein geringerer Datenbedarf, da der Bedarf an großen aufgabenspezifischen Datensätzen minimiert wird, eine höhere Flexibilität, die es dem Modell ermöglicht, sich mit minimaler Feinabstimmung an verschiedene Aufgaben anzupassen, und Kosteneffizienz, da ein geringerer Datenbedarf und kürzere Trainingszeiten zu erheblichen Kosteneinsparungen bei der Datenerfassung und den Rechenressourcen führen.

Was sind die Unterschiede zwischen autoregressiven und maskierten Sprachmodellen?

Autoregressive und maskierte Sprachmodelle unterscheiden sich vor allem in ihrem Vorhersageansatz und ihrer Aufgabeneignung. Autoregressive Modelle, wie GPT-3 und GPT-4, sagen das nächste Wort in einer Sequenz auf der Grundlage der vorangegangenen Wörter voraus und generieren den Text ein Token nach dem anderen. 

Diese Modelle eignen sich besonders gut für Aufgaben der Texterstellung. Im Gegensatz dazu sind maskierte Sprachmodelle, wie zum Beispiel BERTnach dem Zufallsprinzip Wörter in einem Satz und trainieren das Modell, diese maskierten Wörter anhand des umgebenden Kontexts vorherzusagen. Dieser bidirektionale Ansatz hilft dem Modell, den Kontext aus beiden Richtungen zu verstehen, was es ideal für die Textklassifizierung und die Beantwortung von Fragen macht.

Wie kannst du externes Wissen in ein LLM-Studium einbringen?

Die Einbindung von externem Wissen in ein LLM kann durch verschiedene Methoden erreicht werden:

• Integration von Wissensgraphen: Ergänzung der Modelleingabe mit Informationen aus strukturierten Wissensgraphen, um kontextbezogene Informationen bereitzustellen.
• Retrieval-Augmented Generation (RAG): Kombiniert Retrieval-Methoden mit generativen Modellen, um während der Texterstellung relevante Informationen aus externen Quellen zu holen.
• Feinabstimmung mit bereichsspezifischen Daten: Training des Modells auf zusätzlichen Datensätzen, die das erforderliche Wissen enthalten, um es für bestimmte Aufgaben oder Bereiche zu spezialisieren.
• Promptes Engineering: Entwerfen von Prompts, die das Modell anleiten, externes Wissen während der Inferenz effektiv zu nutzen.

Was sind die Herausforderungen beim Einsatz von LLMs in der Produktion?

Der Einsatz von LLMs in der Produktion bringt verschiedene Herausforderungen mit sich:

• Skalierbarkeit: Um sicherzustellen, dass das Modell große Mengen von Anfragen effizient bearbeiten kann, sind oft erhebliche Rechenressourcen und eine optimierte Infrastruktur erforderlich.
• Latenzzeit: Für Anwendungen wie Chatbots und virtuelle Assistenten ist es wichtig, die Reaktionszeit zu minimieren, um Echtzeit- oder echtzeitnahe Ergebnisse zu liefern.
• Überwachung und Wartung: Um die Leistung des Modells kontinuierlich zu überwachen und es an sich verändernde Daten und Aufgaben anzupassen, sind robuste Überwachungssysteme und regelmäßige Aktualisierungen erforderlich.
• Ethische und rechtliche Überlegungen: Die Auseinandersetzung mit Fragen der Voreingenommenheit, des Datenschutzes und der Einhaltung von Vorschriften ist wichtig, um ethische Fallstricke und rechtliche Konsequenzen zu vermeiden.
• Ressourcenmanagement: Die Verwaltung der erheblichen Rechenressourcen, die für die Inferenz erforderlich sind, gewährleistet Kosteneffizienz und erfordert die Optimierung von Hardware- und Softwarekonfigurationen.

Wie gehst du mit der Verschlechterung des Modells im Laufe der Zeit um, wenn du LLMs einsetzt?

Eine Modellverschlechterung tritt ein, wenn die Leistung eines LLM im Laufe der Zeit aufgrund von Veränderungen in der zugrunde liegenden Datenverteilung abnimmt. Um die Leistung eines Modells aufrechtzuerhalten, muss es regelmäßig mit aktuellen Daten neu trainiert werden. Eine kontinuierliche Überwachung ist notwendig, um die Leistung des Modells zu verfolgen und Anzeichen einer Verschlechterung zu erkennen. 

Inkrementelle Lerntechniken ermöglichen es dem Modell, aus neuen Daten zu lernen, ohne zuvor gelernte Informationen zu vergessen. Außerdem vergleicht das A/B-Testing die Leistung des aktuellen Modells mit neuen Versionen und hilft dabei, mögliche Verbesserungen vor der vollständigen Einführung zu ermitteln.

Welche Techniken gibt es, um die ethische Nutzung von LLMs zu gewährleisten?

Um sicherzustellen, dass die ethische Nutzung von LLMszu gewährleisten, können verschiedene Techniken eingesetzt werden:

• Entschärfung von Vorurteilen: Anwendung von Strategien zur Identifizierung und Reduzierung von Verzerrungen in den Trainingsdaten und den Modellergebnissen, wie z.B. die Verwendung ausgeglichener Datensätze und Tools zur Erkennung von Verzerrungen.
• Transparenz und Erklärbarkeit: Entwicklung von Modellen, die interpretierbare und erklärbare Ergebnisse liefern, um Vertrauen und Verantwortlichkeit zu fördern, einschließlich der Verwendung von Aufmerksamkeitsvisualisierung und Salienzkarten.
• Zustimmung der Nutzer/innen und Datenschutz: Sicherstellen, dass die für Schulungen und Rückschlüsse verwendeten Daten mit den Datenschutzbestimmungen übereinstimmen, und gegebenenfalls die Zustimmung der Nutzer einholen.
• Fairness-Prüfungen: Führe regelmäßig Audits durch, um die Fairness und die ethischen Auswirkungen des Verhaltens des Modells zu bewerten.
• Verantwortlicher Einsatz: Festlegung von Leitlinien und Richtlinien für verantwortungsvollen KI Einsatz, einschließlich des Umgangs mit schädlichen oder unangemessenen Inhalten, die durch das Modell erzeugt werden.

Wie kannst du die Sicherheit der mit LLMs verwendeten Daten gewährleisten?

Die Sicherung von Daten, die mit LLMs verwendet werden, erfordert die Umsetzung verschiedener Maßnahmen. Dazu gehört die Verwendung von Verschlüsselungstechniken für Daten im Ruhezustand und bei der Übertragung, um sie vor unbefugtem Zugriff zu schützen. Strenge Zugangskontrollen sind notwendig, um sicherzustellen, dass nur befugtes Personal auf sensible Daten zugreifen kann. 

Die Anonymisierung von Daten, um persönlich identifizierbare Informationen (PII) zu entfernen, bevor sie für Schulungen oder Schlussfolgerungen verwendet werden, ist ebenfalls entscheidend. Außerdem ist die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie GDPR oder CCPA wichtig, um rechtliche Probleme zu vermeiden. 

Diese Maßnahmen helfen, die Integrität, Vertraulichkeit und Verfügbarkeit von Daten zu schützen. Dieser Schutz ist wichtig, um das Vertrauen der Nutzerinnen und Nutzer zu erhalten und die gesetzlichen Vorschriften einzuhalten.

Kannst du erklären, wie Techniken wie "Reinforcement Learning from Human Feedback" (RLHF) eingesetzt werden können, um die Qualität und Sicherheit der LLM-Ergebnisse zu verbessern, und welche Herausforderungen mit diesem Ansatz verbunden sind?

RLHF ist eine Technik, bei der ein LLM so trainiert wird, dass es seine Ergebnisse mit den menschlichen Präferenzen abgleicht, indem es das Feedback von menschlichen Bewertern berücksichtigt. Durch diesen iterativen Prozess lernt das Modell, Antworten zu geben, die nicht nur genau, sondern auch sicher, unvoreingenommen und hilfreich sind.

RLHF ist jedoch mit Herausforderungen verbunden. Eine Herausforderung ist die mögliche Verzerrung des menschlichen Feedbacks, da verschiedene Bewerter unterschiedliche Präferenzen und Interpretationen haben können.

Eine weitere Herausforderung ist die Skalierbarkeit des Feedback-Prozesses, denn das Sammeln und Einbeziehen großer Mengen an menschlichem Feedback kann zeitaufwändig und teuer sein. Außerdem kann es schwierig sein, sicherzustellen, dass das in RLHF verwendete Belohnungsmodell die gewünschten Verhaltensweisen und Werte genau erfasst.

Trotz dieser Herausforderungen hat RLHF vielversprechende Ergebnisse bei der Verbesserung der Qualität und Sicherheit von LLM-Ergebnissen gezeigt, was es zu einem wichtigen Forschungs- und Entwicklungsbereich im Bereich der Souffleurtechnik macht.

In jüngster Zeit hat sich eine Alternative zu RLHF entwickelt: Reinforcement Learning From AI Feedback (RLAIF).

LLM-Interview-Fragen für Prompt-Ingenieure 

Zeitnahe Technik ist ein wichtiger Aspekt bei der Nutzung von LLMs. Es geht darum, präzise und effektive Aufforderungen zu formulieren, um die gewünschten Antworten des Modells zu erhalten. In diesem Abschnitt geht es um die wichtigsten Fragen, auf die Souffleure stoßen können.

Was ist Prompt-Engineering, und warum ist es für die Arbeit mit LLMs so wichtig?

Beim Prompt-Engineering geht es darum, Prompts zu entwerfen und zu verfeinern, um LLMs dabei zu unterstützen, genaue und relevante Ergebnisse zu erzielen. Sie ist für die Arbeit mit LLMs unerlässlich, denn die Qualität des Prompts wirkt sich direkt auf die Leistung des Modells aus. 

Wirksame Aufforderungen können die Fähigkeit des Modells verbessern, die Aufgabe zu verstehen, genaue und relevante Antworten zu geben und die Wahrscheinlichkeit von Fehlern zu verringern.

Um den Nutzen von LLMs in verschiedenen Anwendungen zu maximieren, von der Texterstellung bis hin zu komplexen Problemlösungsaufgaben, ist eine zeitnahe Entwicklung unerlässlich.

Kannst du Beispiele für verschiedene Souffleurtechniken nennen (Zero-Shot, Some-Shot, Chain-of-Thought) und erklären, wann sie eingesetzt werden sollten?

• Null-Schuss-Aufforderung: Stellt dem Modell eine Aufgabenbeschreibung ohne Beispiele zur Verfügung. Wird in der Regel verwendet, wenn es keine Beispiele gibt oder wenn wir das allgemeine Verständnis und die Flexibilität des Modells testen wollen.
• Wenige Schüsse Souffleuse: Liefert ein paar Beispiele zusammen mit der Aufgabenbeschreibung, um das Modell anzuleiten. Das ist nützlich, wenn das Modell Kontext oder Beispiele braucht, um die Aufgabe besser zu verstehen.
• Gedankenkette als Aufforderung: Zerlegt eine komplexe Aufgabe in kleinere, aufeinanderfolgende Schritte, denen das Modell folgen kann. Das kann bei Aufgaben, die logisches Denken und mehrstufiges Problemlösen erfordern, von Vorteil sein.

Wie bewertest du die Wirksamkeit einer Aufforderung?

Zur Bewertung der Wirksamkeit einer Aufforderung gehören:

• Ausgabequalität: Bewertung der Relevanz, Kohärenz und Genauigkeit der Antworten des Modells.
• Konsistenz: Prüfen, ob das Modell bei verschiedenen Inputs konsistent hochwertige Ergebnisse liefert.
• Aufgabenspezifische Metriken: Verwendung aufgabenspezifischer Bewertungsmetriken wie BLEU für die Übersetzung oder ROUGE für die Zusammenfassung, um die Leistung zu messen.
• Menschliche Bewertung: Die Einbeziehung von menschlichen Prüfern, die qualitatives Feedback zu den Ergebnissen des Modells geben.
• A/B-Tests: Vergleich verschiedener Aufforderungen, um festzustellen, welche die beste Leistung bringt.

Welche Strategien gibt es, um häufige Fallstricke bei der Gestaltung von Aufforderungen zu vermeiden (z. B. Suggestivfragen, zweideutige Anweisungen)?

• Vermeide Suggestivfragen: Achte darauf, dass die Aufforderungen keine bestimmte Antwort vorgeben, denn das kann die Antwort des Modells verfälschen.
• Klare und prägnante Anweisungen: Gib unmissverständliche und einfache Anweisungen, um Verwirrung zu vermeiden.
• Kontextbezogene Bereitstellung: Füge relevanten Kontext ein, damit das Modell die Aufgabe versteht, ohne es mit unnötigen Informationen zu überfrachten.
• Iteratives Testen: Teste und verbessere die Aufforderungen kontinuierlich anhand der Ergebnisse und der Leistung des Modells.

Wie gehst du an die iterative Verfeinerung von Prompten heran, um die LLM-Leistung zu verbessern?

Die iterative Verfeinerung der Souffleure beinhaltet:

• Ursprünglicher Entwurf: Beginne mit einer einfachen Aufforderung, die auf den Anforderungen der Aufgabe basiert.
• Prüfung und Bewertung: Beurteile die Leistung des Prompts anhand verschiedener Kennzahlen und hole Feedback ein.
• Analyse: Identifiziere Schwächen oder verbesserungswürdige Bereiche in der Aufforderung.
• Verfeinerung: Nimm Anpassungen am Prompt vor, um festgestellte Probleme zu lösen.
• Wiederholen: Wiederhole den Test- und Verfeinerungsprozess, bis die gewünschte Leistung erreicht ist.

Welche Tools oder Frameworks nutzt du, um den Prompt-Engineering-Prozess zu optimieren?

Verschiedene Tools und Frameworks können den Prompt-Engineering-Prozess rationalisieren:

• Interaktive Entwicklungsumgebungen (IDEs): IDEs wie Jupyter Notebook zum einfachen Experimentieren und Visualisieren verwenden.
• APIs und SDKs: Nutzung von APIs und SDKs, die von LLM-Anbietern zur Verfügung gestellt werden (z. B. OpenAI API), um sie umgehend zu testen und einzusetzen.
• Automatisierte Test-Frameworks: Implementierung von automatisierten Testverfahren, um die Leistung von Prompt in verschiedenen Szenarien und mit unterschiedlichen Eingaben zu bewerten.
• Versionskontrollsysteme: Verwendung von Versionskontrollsystemen (z.B. Git) zur Verfolgung von Änderungen und zur Zusammenarbeit bei zeitnahen Entwicklungsprojekten.
• Visualisierungstools: Einsatz von Visualisierungstools zur Analyse der Modellergebnisse und zur Identifizierung von Mustern oder verbesserungswürdigen Bereichen.

Wie gehst du mit Herausforderungen wie Halluzinationen oder Verzerrungen in LLM-Ergebnissen durch Prompt Engineering um?

Diese Frage befasst sich mit den ethischen und praktischen Aspekten von Inhalten, die im Rahmen des LLM erstellt werden. Eine aussagekräftige Antwort würde zeigen, dass du dir dieser Probleme bewusst bist und auf Techniken wie:

• Aufforderungen zur Faktenüberprüfung: Aufforderungen, die das Modell dazu ermutigen, seine Informationen anhand zuverlässiger Quellen zu überprüfen.
• Aufforderungen zur Eindämmung von Vorurteilen: Das Modell soll verschiedene Perspektiven berücksichtigen und diskriminierende Sprache vermeiden.
• Kontrafaktische Aufforderungen: Das Modell auffordern, alternative Szenarien oder Perspektiven zu entwickeln, um seine ursprünglichen Annahmen zu hinterfragen.

Kannst du erklären, welche Rolle Prompt-Vorlagen spielen und wie sie bei der Prompt-Entwicklung eingesetzt werden?

Prompt-Vorlagen bieten ein strukturiertes Format für Prompts und enthalten oft Platzhalter für bestimmte Informationen oder Anweisungen. Sie können für verschiedene Aufgaben und Szenarien wiederverwendet werden, was die Konsistenz und Effizienz bei der Erstellung von Prompts verbessert.

Eine gute Antwort würde erklären, wie Prompt-Vorlagen verwendet werden können, um Best Practices zu kapseln, domänenspezifisches Wissen einzubeziehen und den Prozess der Erstellung effektiver Prompts für verschiedene Anwendungen zu optimieren.

Wie wirkt sich die Wahl eines Tokenizers auf das Prompt Engineering und die Leistung des Modells aus?

Der Tokenizer spielt eine entscheidende Rolle dabei, wie der LLM die Eingabeaufforderung interpretiert und verarbeitet. Verschiedene Tokenizer haben unterschiedliche Vokabulargrößen und behandeln Wörter außerhalb des Vokabulars (OOV) unterschiedlich. Ein Subword-Tokenizer wie Byte Pair Encoding (BPE) kann OOV-Wörter behandeln, indem er sie in kleinere Subword-Einheiten zerlegt, während ein wortbasierter Tokenizer sie als unbekannte Token behandeln kann.

Die Wahl des Tokenizers kann die Leistung des Modells auf verschiedene Weise beeinflussen. So kann zum Beispiel ein Teilwort-Tokenizer effektiver sein, um die Bedeutung seltener oder technischer Begriffe zu erfassen, während ein wortbasierter Tokenizer für allgemeinsprachliche Aufgaben einfacher und schneller sein kann.

Bei der Promptentwicklung kann die Wahl des Tokenizers beeinflussen, wie du deine Prompts strukturierst. Wenn du z.B. einen Tokenizer für Teilwörter verwendest, musst du vielleicht genauer darauf achten, wie die Wörter in Teilwörter zerlegt werden, um sicherzustellen, dass das Modell die beabsichtigte Bedeutung erfasst.

Fazit

Dieser Leitfaden enthält eine Reihe von Interviewfragen, die dir helfen sollen, dich auf Gespräche über LLMs vorzubereiten, von grundlegenden Prinzipien bis hin zu fortgeschrittenen Strategien. 

Egal, ob du dich auf ein Vorstellungsgespräch vorbereitest oder dein Wissen vertiefen willst, diese Einblicke werden dich mit dem Wissen ausstatten, das du brauchst, um dich auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz zurechtzufinden und zu behaupten.

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