Preguntas básicas de la entrevista sobre IA Generativa

Empecemos con algunas preguntas fundamentales de la entrevista sobre IA Generativa. Éstas pondrán a prueba tu comprensión de los conceptos y principios básicos.

¿Cuáles son las principales diferencias entre los modelos discriminativos y los generativos?

Los modelos discriminatorios aprenden el límite de decisión entre las clases y los patrones que las diferencian. Estiman la probabilidad P(y|x), que es la probabilidad de una etiqueta concreta y, dados los datos de entrada x. Estos modelos se centran en distinguir entre distintas categorías.

Los modelos generativos aprenden la distribución de los propios datos modelando la probabilidad conjunta P(x,y), lo que implica muestrear puntos de datos de esta distribución. Tras ser entrenado con miles de imágenes de dígitos, este muestreo podría producir una nueva imagen de un dígito.

Lee más en este blog sobre Modelos Generativos vs. Discriminativos: Diferencias y casos de uso.

¿Puedes explicar los principios básicos de las Redes Generativas Adversariales (GAN)?

Las GAN se construyen a partir de dos redes neuronales que compiten entre sí (de ahí la palabra Adversarial): un generador y un discriminador.

El generador crea muestras de datos falsas, mientras que el discriminador las evalúa con los datos de entrenamiento reales. Las dos redes se entrenan simultáneamente:

• El generador pretende producir imágenes tan indistinguibles de los datos reales que el discriminador no pueda distinguirlas.
• El discriminador pretende identificar con precisión si una imagen dada es real o generada.

Mediante este aprendizaje competitivo, el generador se vuelve hábil para producir datos muy realistas y similares a los datos de entrenamiento.

¿Cuáles son algunas aplicaciones populares de la IA generativa en el mundo real?

• Generación de imágenes: Producir imágenes realistas para arte o diseño. (Difusión estable)
• Generación de texto: Se utiliza en chatbots, creación de contenidos o traducción. (ChatGPT, Claude)
• Descubrimiento de fármacos: Diseño de nuevas estructuras moleculares para fármacos.
• Aumento de datos: Ampliación de los conjuntos de datos de bajo nivel para el aprendizaje automático.

¿Cuáles son algunos de los retos asociados al entrenamiento y la evaluación de los modelos generativos de IA?

• Coste computacional: Alta potencia de cálculo y requisitos de hardware para entrenar modelos más complejos.
• Complejidad de la formación: Entrenar modelos generativos puede ser un reto y estar lleno de matices.
• Métricas de evaluación: Es difícil evaluar cuantitativamente la calidad y diversidad de los resultados del modelo.
• Requisitos de los datos: Los modelos generativos suelen requerir cantidades masivas de datos de gran calidad y diversidad. La recopilación de esos datos podría ser larga y costosa.
• Prejuicios e imparcialidad: Los modelos no controlados pueden amplificar los sesgos presentes en los datos de entrenamiento, dando lugar a resultados injustos.

¿Cuáles son algunas consideraciones éticas en torno al uso de la IA generativa?

El uso generalizado de GenAI y sus casos de uso requiere una evaluación exhaustiva de su rendimiento en términos de ética. Algunos ejemplos son:

• Deepfakes: Crear medios de comunicación falsos pero hiperrealistas puede difundir información errónea o difamar a las personas.
• Generación sesgada: Amplificar los sesgos históricos y sociales en los datos de entrenamiento.
• Propiedad intelectual: Uso no autorizado de material del autor en los datos.

¿Cómo puede utilizarse la IA generativa para aumentar o mejorar la creatividad humana?

Aunque la alucinación de los modelos de IA podría producir resultados defectuosos, estos modelos generativos son útiles en muchos términos y usos. Pueden servir de inspiración creativa a los expertos en diversos campos:

• Arte y diseño: Proporcionar inspiración en arte y diseño.
• Ayuda a la escritura: Sugerir títulos e ideas para escribir o completar textos.
• Música: Componer ritmos y armonías.
• Programación: Optimizar el código existente u ofrecer formas de enfocar un problema de aplicación.

Preguntas intermedias de la entrevista sobre IA generativa

Ahora que hemos cubierto los aspectos básicos, exploremos algunas preguntas intermedias de la entrevista sobre IA generativa.

¿Qué es el "colapso de modo" en las GAN y cómo abordarlo?

Al igual que un creador de contenidos que descubre que un determinado formato de vídeos da lugar a más alcance e interacciones, el modelo generativo de una GAN podría probablemente fijarse en una diversidad limitada de salidas que engañe al modelo discriminador. Esto hace que el generador produzca un conjunto reducido de salidas, con el consiguiente coste para la diversidad y flexibilidad de los datos generados.

Las posibles soluciones a esto podrían ser centrarse en las técnicas de entrenamiento ajustando los hiperparámetros y diversos algoritmos de optimización, aplicar regularizaciones que promuevan la diversidad, o combinar múltiples generadores para cubrir diferentes modos de generación de datos.

¿Cómo funciona un Autoencoder Variacional (VAE)?

A autoencodificador variacional (VAE) es un tipo de modelo generativo que aprende a codificar los datos de entrada en un espacio latente y a descodificarlos para reconstruir los datos de entrada originales. Los VAE son modelos codificador-decodificador:

• El codificador asigna los datos de entrada a una distribución en el espacio latente.
• El descodificador toma muestras de esta distribución del espacio latente para reconstruir los datos de entrada.

La estructura de un Autoencoder Variacional. (Fuente: Wikimedia Commons)

Lo que diferencia a los VAE de los autocodificadores tradicionales, es que los VAE fomentan que el espacio latente siga una distribución conocida (como la gaussiana). Esto los hace más útiles para generar nuevos datos mediante el muestreo de este espacio latente.

¿Puedes explicar la diferencia entre los Autocodificadores Variacionales (VAE) y las GAN?

• Arquitectura: Las VAE utilizan una arquitectura codificador-decodificador para mapear hacia y desde un espacio latente, mientras que las GAN consisten en dos redes con dos propósitos distintos -un generador y un discriminador- que compiten entre sí.
• Enfoque: Aprovechando un enfoque probabilístico, VAE aprende a asignar un dato de entrada a toda una distribución de posibles representaciones. Esto las convierte en un modelo flexible para generar nuevos datos. Por otro lado, las GAN adoptan un enfoque adversario en el que dos redes compiten entre sí. Esto optimiza el generador para crear imágenes más realistas en comparación con los datos de entrenamiento.

¿Cómo se evalúa la calidad y la diversidad de las muestras generadas a partir de un modelo generativo?

Evaluar las muestras generadas es una tarea compleja que depende de la modalidad de los datos (imagen, texto, vídeo, etc.) y requiere una combinación de diferentes métricas de evaluación. Aquí tienes algunos ejemplos de distintos enfoques:

• Puntuación inicial (IS): Mide la calidad y la diversidad de las imágenes generadas utilizando un modelo clasificador Inceptionv3 preentrenado. Un IS más alto indica que las imágenes son tanto de alta calidad (el clasificador tiene confianza) como diversas (las imágenes se clasifican en muchas clases diferentes).
• Distancia de inicio de Fréchet (DIF): Se basa en la puntuación inicial evaluando también la distribución de las imágenes generadas con la distribución de las imágenes reales (la verdad sobre el terreno). A diferencia de la puntuación IS, en la que una puntuación más alta significa mejor calidad, la puntuación FID se interpreta como "mejor" si es baja.
• Perplejidad: Utilizado en modelos lingüísticos y tareas de PNL, mide la confianza de un modelo en predecir el siguiente token basándose en el contexto de los tokens anteriores. Una perplejidad de 1 indica una predicción perfecta, y las puntuaciones más altas muestran una menor competencia en la generación de las salidas. Esta puntuación también puede utilizarse para distinguir un texto generado por IA de un texto humano, ya que el texto generado por IA muestra una puntuación de perplejidad baja, mientras que los textos escritos por humanos suelen estar en los rangos más altos de la puntuación de perplejidad debido a su complejidad.
• Evaluación humana: Juicio subjetivo de los anotadores humanos. Esto podría hacerse en forma de pruebas ciegas -para distinguir entre datos reales y falsos-, comparaciones por pares, o valoraciones en escala según una serie de criterios.

¿Cuáles son algunas técnicas para mejorar la estabilidad y la convergencia del entrenamiento GAN?

Mejorar la estabilidad y la convergencia del entrenamiento de la GAN es importante para evitar el colapso de los modos, garantizar un entrenamiento eficaz y obtener buenos resultados. He aquí algunas técnicas para mejorar la estabilidad y la convergencia del entrenamiento GAN:

• Wasserstein GAN (WGAN): Utiliza la distancia de Wasserstein como función de pérdida, mejorando la estabilidad del entrenamiento y proporcionando gradientes más suaves.
• Regla de actualización a dos escalas (TTUR): Utilizando ritmos de aprendizaje separados para el generador y el discriminador.
• Suavizado de etiquetas: Suaviza las etiquetas para evitar el exceso de confianza.
• Ritmos de aprendizaje adaptativos: Utilizar optimizadores como Adam para ayudar a gestionar dinámicamente el ritmo de aprendizaje.
• Penalización de gradiente: Penaliza los gradientes grandes en el discriminador para reforzar la continuidad de Lipschitzde para un entrenamiento más estable.

¿Cómo puedes controlar el estilo o los atributos del contenido generado utilizando modelos generativos de IA?

Existen varias técnicas comunes para controlar el estilo de las salidas de GenAI:

• Prompt ingeniería: Especifica el estilo de salida deseado proporcionando indicaciones detalladas que resalten el estilo o el tono de la generación de contenidos. Se trata de un método eficaz y sencillo tanto en los modelos de texto a texto como de texto a imagen. Es un método mucho más eficaz si lo haces en consonancia con los requisitos específicos o la documentación del modelo concreto en cuestión.
• Control de temperatura y muestreo: El parámetro temperatura controla el grado de aleatoriedad de las salidas. Una temperatura más baja implica una selección de fichas más conservadora y predecible, y una temperatura más alta permite una generación más creativa. Otros parámetros, como top-k y top-p, también pueden controlar la creatividad con la que el modelo selecciona las posibles fichas siguientes durante la generación.
• Transferencia de estilo (Imágenes): Otra técnica que puede utilizarse durante la inferencia para los modelos que la admiten es aplicar el estilo de una imagen (imagen de referencia) a una imagen de entrada.
• Puesta a punto: Podemos utilizar un modelo preentrenado y afinarlo en un conjunto de datos específico que contenga el estilo o tono deseado. Esto significa entrenar más el modelo con datos adicionales para aprender otros estilos o atributos específicos.
• Aprendizaje por refuerzo: Podemos guiar al modelo para que prefiera determinados resultados y se aleje de otros proporcionándole información. Esta información se utilizará para modificar el modelo mediante el aprendizaje por refuerzo. Con el tiempo, el modelo se ajustará a las preferencias de los usuarios y/o a los conjuntos de datos de preferencias. Un ejemplo de ello, en el contexto de los LLM, es el Aprendizaje por Refuerzo a partir de la Retroalimentación Humana (RLHF).

¿Cuáles son algunas formas de abordar el problema del sesgo en los modelos generativos de IA?

Garantizar que el modelo es imparcial y justo requiere ajustes iterativos y un seguimiento a lo largo de cada fase.

En primer lugar, tenemos que asegurarnos de que los datos de entrenamiento son diversos e inclusivos en la medida de lo posible. Durante el entrenamiento, podemos guiar al modelo hacia una generación más justa incorporando objetivos de justicia en la función de pérdida.

Los resultados del modelo deben controlarse periódicamente para detectar sesgos. Para fomentar la confianza del público, ayuda que el proceso de toma de decisiones del modelo, los detalles del conjunto de datos y los pasos previos al procesamiento sean lo más transparentes posible.

¿Puedes comentar el concepto de "Espacio Latente" en los modelos generativos y su importancia?

En el contexto de los modelos Generativos, el espacio latente es un espacio de dimensiones inferiores que capta las características esenciales de los datos de forma que las entradas similares se mapean más cerca unas de otras. El muestreo a partir de este espacio latente permite a los modelos generar nuevos datos y manipular atributos o rasgos específicos (generando variaciones de imágenes).

Los espacios latentes son clave para generar resultados controlables, fieles a los datos de entrenamiento y diversos.

¿Cuál es el papel del aprendizaje autosupervisado en el desarrollo de modelos generativos de IA?

La idea clave del aprendizaje autosupervisado es aprovechar un vasto corpus de datos sin etiquetar para aprender representaciones útiles sin necesidad de etiquetado manual. Modelos como BERT y GPT se entrenan mediante métodos autosupervisados, como la predicción del siguiente token y el aprendizaje de la estructura y la semántica de las lenguas. Esto reduce la dependencia de los datos etiquetados, cuya obtención es costosa y requiere mucho tiempo, permitiendo esencialmente que los modelos aprovechen vastos conjuntos de datos no etiquetados para el entrenamiento.

Preguntas avanzadas de la entrevista sobre IA Generativa

Para los que buscan puestos más altos o quieren demostrar un profundo conocimiento de la IA Generativa, exploremos algunas preguntas avanzadas de la entrevista.

Explica el concepto de "Modelos de Difusión" y en qué se diferencian de los GAN y los VAE.

Los Modelos de Difusión funcionan principalmente añadiendo gradualmente ruido a una imagen hasta que sólo queda ruido, y luego aprendiendo a invertir este proceso para generar nuevas muestras a partir del ruido. Este proceso se denominadifusión . Estos modelos han ganado popularidad por su capacidad de producir imágenes de alta calidad y gran detalle.

Generación de una imagen mediante pasos de difusión. (Fuente: Wikimedia Commons)

El proceso de entrenamiento de estos modelos incluye dos pasos:

1. El proceso de avance (difusión): Tomar una imagen de entrada y añadirle ruido progresivamente en varios pasos, hasta que los datos se transformen en ruido puro.
2. El proceso inverso (eliminación de ruido): Aprender a recuperar los datos originales del ruido. Esto se hace entrenando una red neuronal para predecir cuál es el ruido, y luego desenoizando la imagen paso a paso hasta recuperar los datos originales del ruido.

Los GAN a menudo sufren inestabilidad de entrenamiento y colapso de modoy los modelos de difusión mitigan este problema, ofreciendo una alternativa más robusta.

Las VAE, en cambio, suelen ser criticadas por su incapacidad para producir imágenes nítidas y detalladas, y suelen ofrecer resultados más borrosos.

El inconveniente de los modelos de difusión son los elevados requisitos computacionales debidos a su proceso iterativo de eliminación de ruido. En las tareas en las que es crucial conservar las características y los detalles de los datos originales, los modelos de difusión son una solución fiable.

¿Cómo contribuye la arquitectura Transformer a los avances en la IA generativa?

El sitio arquitectura del transformador introducida en el documento "La atención es todo lo que necesitas"ha revolucionado el campo de la IA generativa, sobre todo en el procesamiento del lenguaje natural (PLN).

A diferencia de las redes neuronales recurrentes (RNN) tradicionales, que procesan los datos de forma secuencial, los transformadores utilizan el mecanismo de autoatención para atribuir pesos a distintas partes de los datos de entrada simultáneamente. Esto permite que el modelo capte eficazmente las relaciones contextuales.

Los Transformadores han contribuido al avance de la GenAI de muchas maneras, entre ellas:

• Paralelización y velocidad: A diferencia de las RNN, los Transformadores procesan secuencias enteras en paralelo, lo que supone una importante aceleración del entrenamiento.
• Escalabilidad: Los Transformadores escalan bien con grandes conjuntos de datos y tamaños de modelos, permitiendo el entrenamiento de grandes modelos lingüísticos del orden de cientos de miles de millones de parámetros.
• Uso flexible: La arquitectura se ha aprovechado para diversas tareas generativas, como texto, imagen y habla.

¿Cómo puedes utilizar la IA generativa para tareas como la traducción de imagen a imagen o la generación de texto a imagen?

Los modelos generativos de IA han demostrado notables capacidades para transformar imágenes y generar visuales a partir de descripciones textuales. He aquí algunos enfoques populares:

• Image-to-image translation:
• Pix2Pix: Utiliza GAN condicionales (CGAN) para tareas como la transferencia de estilos de imagen.
• CycleGAN: Permite la traslación de imagen a imagen no emparejada, introduciendo la pérdida de coherencia de ciclo.
• Text-to-image generation:
• GANs atencionales: Incorpora mecanismos de atención para alinear las descripciones de texto con la imagen.
• Transformers: Utiliza mecanismos de autoatención para generar imágenes a partir de descripciones textuales.

¿Puedes hablarnos de los retos de generar contenidos de alta resolución o de larga duración utilizando IA generativa?

A medida que aumentes la complejidad de la generación de IA, también deberás abordarla:

• Coste computacional: Los resultados de alta resolución requieren redes más grandes y más potencia de cálculo.
• Entrenamiento multi-GPU: Los modelos más grandes pueden no caber en una sola GPU, lo que requiere un entrenamiento multi-GPU. Las plataformas online pueden mitigar la complejidad de implantar estos sistemas.
• Estabilidad del entrenamiento: Las redes más grandes y las arquitecturas más complejas hacen que sea más difícil mantener un procedimiento de entrenamiento estable.
• Calidad de los datos: Los contenidos de mayor resolución y más largos requieren datos de mayor calidad.

¿Cuáles son algunas tendencias emergentes y direcciones de investigación en el campo de la IA generativa?

El campo de la GenAI está evolucionando y remodelándose a gran velocidad. Esto incluye

• Modelos multimodales: Integrando múltiples formatos de datos, como texto, audio e imágenes.
• Pequeños modelos lingüísticos (SLM): A diferencia de los grandes modelos lingüísticos, los SLM están ganando adeptos por su eficacia y adaptabilidad. Estos modelos requieren menos recursos computacionales, lo que los hace adecuados para su despliegue en entornos con capacidades limitadas-lee más en este blog sobre IA periférica.
• IA ética: Desarrollar marcos que garanticen un rendimiento alineado de los modelos generativos.
• Modelos Generativos para Vídeo: Avances en la generación de vídeos ultrarrealistas y coherentes mediante GenAI. Los ejemplos más recientes incluyen Sora AI, Meta Movie Geny Pasarela Act-One.

¿Cómo diseñarías un sistema que utilizara IA generativa para crear contenidos personalizados en un sector específico, como la sanidad?

Diseñar un sistema que utilice IA generativa para casos de uso específicos de la industria es un enfoque exhaustivo. Las directrices generales pueden ajustarse y modificarse también en otros sectores.

1. Comprender las necesidades de la industria: El conocimiento del dominio de una industria tiene un efecto importante en las decisiones que conducen al diseño de un sistema de este tipo. El primer paso es adquirir un conocimiento general y práctico de la industria, los fundamentos, conceptos, objetivos y requisitos.
2. Recogida y gestión de datos: Identifica posibles proveedores de datos. En sanidad, esto significa recopilar datos de los profesionales sanitarios sobre detalles del tratamiento, información del paciente, directrices médicas, etc. Deben identificarse y respetarse los guardarraíles específicos del sector de Privacidad y Seguridad de los Datos. Asegúrate de que los datos sean de alta calidad, precisos, actualizados y también representativos de los diversos grupos.
3. Selección de modelo: Decide si afinar los modelos preentrenados o idear tus arquitecturas desde cero. Según el tipo de proyecto, los modelos óptimos de IA generativa pueden variar. Un modelo como el GPT-4o podría ser una buena opción plug-and-play. Algunos dominios pueden requerir modelos alojados localmente por razones de privacidad. En este caso, los modelos de código abierto son el camino a seguir. Considera la posibilidad de afinar estos modelos con los datos específicos del sector que has recopilado anteriormente.
4. Validación de la salida: Pon en marcha un proceso de evaluación exhaustivo en el que los expertos y profesionales validen los contenidos generados antes de ponerlos en práctica.
5. Escalabilidad: Diseña una infraestructura escalable basada en la nube para manejar las cargas requeridas sin romper el rendimiento.
6. Consideraciones legales y éticas: Establece directrices éticas claras para el uso de la IA y comunica con transparencia las posibles limitaciones de tu modelo. Respeta los derechos de propiedad intelectual y aborda cualquier cuestión relacionada con ellos.
7. Mejora continua: Revisa periódicamente el rendimiento del sistema y la evaluación de los expertos sobre los contenidos generados. Reúne más información y datos para modificar el modelo y mejorarlo.

Explica el concepto de "aprendizaje en contexto" en el contexto de los LLM.

El aprendizaje en contexto se refiere a la capacidad de los LLM de modificar su estilo y sus resultados en función del contexto proporcionado, sin necesidad de un ajuste adicional.

También podría denominarse aprendizaje de pocos disparos o ingeniería rápida. Esto podría conseguirse especificando uno o muchos ejemplos de la respuesta deseada o describiendo claramente cómo debe comportarse el modelo.

El aprendizaje en contexto también tiene sus limitaciones. Es a corto plazo y específico de la tarea, ya que el modelo no retiene realmente ningún conocimiento en otras sesiones de utilización de esta técnica.

Además, si el resultado requerido es complejo, el modelo puede necesitar un gran número de ejemplos. Si los ejemplos proporcionados no son lo suficientemente claros o la tarea es más difícil de lo que el modelo puede manejar, a veces puede generar salidas incorrectas o incoherentes.

¿Cómo pueden diseñarse estratégicamente los estímulos para provocar los comportamientos o resultados deseados del modelo? ¿Cuáles son algunas de las mejores prácticas para una ingeniería rápida eficaz?

La incitación es importante para dirigir a los LLM para que respondan a tareas específicas. Los avisos eficaces pueden incluso mitigar la necesidad de afinar los modelos utilizando técnicas como el aprendizaje de pocos disparos, la descomposición de tareas y las plantillas de avisos.

Algunas buenas prácticas para una ingeniería eficaz y rápida incluyen

1. Sé claro y conciso: Proporciona instrucciones específicas para que el modelo sepa exactamente qué tarea quieres que realice. Sé directo y directo.
2. Utiliza ejemplos: Para el aprendizaje en contexto, mostrar unos cuantos pares de entrada-salida ayuda al modelo a entender la tarea de la forma que te gustaría.
3. Desglosa las tareas complejas: Si la tarea es complicada, dividirla en pasos más pequeños puede mejorar la calidad de la respuesta.
4. Establece restricciones o formatos: Si necesitas un estilo de salida, formato o longitud específicos, indica claramente esos requisitos en la solicitud.

Lee más en este blog sobre Técnicas de optimización de Prompt.

¿Cuáles son algunas técnicas para optimizar la velocidad de inferencia de los modelos generativos de IA?

• Poda de modelos: Eliminar pesos/capas innecesarios para reducir el tamaño del modelo.
• Cuantización: Reducir la precisión de los pesos del modelo a fp16/int8.
• Destilación del conocimiento: Entrenar un modelo más pequeño para que imite a uno más grande.
• Aceleración de la GPU: Utilizando hardware especializado.

¿Puedes explicar el concepto de "Generación Condicional" y cómo se aplica en modelos como los GANs Condicionales (cGANs)?

La Generación Condicional implica que el modelo genere salidas en función de determinadas condiciones o contextos. Esto permite un mayor control sobre el contenido generado. En las GAN condicionales (cGAN), tanto el generador como el discriminador están condicionados por información adicional, como las etiquetas de clase. Así es como funciona:

• Generador: Recibe tanto el ruido como la información condicional (por ejemplo, una etiqueta de clase) para producir datos que se ajusten a la condición.
• Discriminador: Evalúa la autenticidad de los datos generados teniendo en cuenta también la información condicional.

Preguntas de la Entrevista sobre IA Generativa para un Ingeniero en IA

Si te entrevistan para un puesto de ingeniería de IA centrado en la IA generativa, espera preguntas que evalúen tu capacidad para diseñar, implementar y desplegar modelos generativos.

Discute los retos y las posibles soluciones para garantizar la seguridad y robustez de los LLM durante su despliegue.

Garantizar la seguridad y solidez de los LLM conlleva varios retos. Uno de los principales retos es la posibilidad de generar resultados perjudiciales o sesgados, ya que estos modelos se entrenan con fuentes de datos muy amplias o incluso sin filtrar y pueden producir contenidos tóxicos o engañosos.

Otro problema importante de los contenidos generados por el LLM es el peligro de alucinación, en el que el modelo genera contenidos que suenan con confianza pero que, en realidad, son información incorrecta. Otro reto es la seguridad frente a incitaciones adversarias que violen las medidas de seguridad del modelo y produzcan respuestas perjudiciales o poco éticas, como se ha demostrado muchas veces en relación con diversos modelos.

Incorporar filtros de seguridad y capas de moderación puede ayudar a identificar y eliminar el contenido perjudicial que se está generando. La supervisión humana continua en el bucle mejora aún más la seguridad del modelo. Aunque estos retos pueden mitigarse, actualmente no existen soluciones estrictas que eliminen la posibilidad de fuga de la cárcel o la alucinación.

Describe un proyecto desafiante relacionado con la IA generativa que hayas abordado. ¿Cuáles fueron los principales retos y cómo los superaste?

Responder a esta pregunta es realmente subjetivo en función de tus proyectos y experiencias. Sin embargo, puedes tener en cuenta estos puntos cuando respondas a preguntas como ésta:

• Selecciona un proyecto específico con retos claros de IA como el sesgo, la precisión del modelo o la alucinación.
• Aclara el reto y explica la dificultad técnica u operativa.
• Muestra tu enfoque mencionando las estrategias clave que aprovechaste, como el aumento de datos, el ajuste de modelos o la colaboración con expertos.
• Destaca los resultados y cuantifica el impacto: mejora de la precisión, mayor compromiso de los usuarios o resolución de un problema empresarial.

¿Puedes hablarnos de tu experiencia en la implantación y despliegue de modelos de IA generativa en entornos de producción?

Al igual que la pregunta anterior, esta pregunta puede responderse basándose en tu experiencia, pero también teniendo en cuenta a:

• Céntrate en el despliegue: Menciona la infraestructura (nube servicios, MLOps ) y las tareas clave de despliegue (escalado, optimización de baja latencia). No es necesario entrar en detalles. Basta con que demuestres que estás al día.
• Menciona un reto: Vale la pena mencionar uno o dos retos comunes de los que hay que mantenerse alejado, para demostrar tu experiencia.
• Cubrir el post-despliegue: Incluye estrategias de supervisión y mantenimiento para garantizar un rendimiento constante.
• Dirección de seguridad: Menciona cualquier medida adoptada para gestionar la parcialidad o la seguridad durante el despliegue.

¿Cómo abordarías la tarea de crear un nuevo modelo generativo de IA para una aplicación específica?

Crear un nuevo modelo generativo de IA para una aplicación concreta requiere un enfoque sistemático. He aquí cómo puedes abordar esta tarea: 

• Conocimientos de dominio: Comprende el ámbito en el que quieres trabajar.
• Recogida de datos: Reúne un conjunto de datos filtrados de alta calidad.
• Selección de modelo: Elige una arquitectura adecuada (GANs, VAEs, etc.).
• Estrategia de formación: Planifica el proceso de entrenamiento, incluyendo el ajuste de hiperparámetros y amplias experimentaciones.
• Métricas de evaluación: Define cómo medir el éxito.
• Plan de despliegue: Considera cómo se integrará el modelo en la aplicación. Decide la infraestructura y el procedimiento de implantación.

¿Cuáles son algunas de las cuestiones o áreas de investigación abiertas que te parecen más apasionantes en el campo de la IA generativa?

La respuesta depende aquí también de tus preferencias personales, pero aquí tienes algunos temas que puedes mencionar:

• Mejorar la interpretabilidad de los modelos: Hacer que los modelos generativos sean más transparentes e interpretables.
• Marcos éticos: Desarrollar directrices para una IA responsable.
• Generación intermodal: Generar contenidos mediante múltiples tipos de datos (imagen, texto, etc.).
• Robustez adversaria: Hacer modelos resistentes a los ataques de adversarios.
• Capacidad de razonamiento: Aumentar la capacidad de razonamiento de los LLM.

Conclusión

Como la IA Generativa está encontrando formas de influir en diversos aspectos de nuestras vidas y carreras, es vital mantener una mirada curiosa sobre los temas esenciales. Aunque las posibles preguntas sobre GenAI que se pueden hacer durante una entrevista dependen del puesto y de la empresa concretos, he intentado hacer una muestra de 30 preguntas y respuestas para ayudarte a empezar a preparar la entrevista.

Para explorar más preguntas de la entrevista, te recomiendo estos blogs:

• Las 30 mejores preguntas y respuestas para entrevistas de LLM en 2024
• Las 30 mejores preguntas y respuestas de la entrevista RAG para 2024
• Las 30 mejores preguntas y respuestas para entrevistas sobre IA para todos los niveles de destreza