Las 30 mejores preguntas y respuestas para entrevistas de LLM en 2024

¿Qué es el ajuste fino en el contexto de los LLM y por qué es importante?

Ajuste fino en el contexto de los LLM consiste en tomar un modelo preentrenado y seguir entrenándolo en un conjunto de datos más pequeño y específico de la tarea. Este proceso ayuda al modelo a adaptar su comprensión general del lenguaje a los matices de la aplicación concreta, mejorando así el rendimiento.

Se trata de una técnica importante porque aprovecha los amplios conocimientos lingüísticos adquiridos durante el preentrenamiento, al tiempo que modifica el modelo para que funcione bien en aplicaciones específicas, como el análisis de sentimientos, el resumen de textos o la respuesta a preguntas.

¿Cuáles son algunos de los retos habituales asociados al uso de los LLM?

Utilizar LLM conlleva varios retos, entre ellos:

• Recursos informáticos: Los LLM requieren una potencia de cálculo y una memoria considerables, por lo que su entrenamiento y despliegue consumen muchos recursos.
• Prejuicios e imparcialidad: Los LLM pueden aprender inadvertidamente y propagar los sesgos presentes en los datos de entrenamiento, dando lugar a resultados injustos o sesgados.
• Interpretabilidad: Comprender y explicar las decisiones tomadas por los LLM puede resultar difícil debido a su naturaleza compleja y opaca.
• Privacidad de los datos: Utilizar grandes conjuntos de datos para el entrenamiento puede plantear problemas de privacidad y seguridad de los datos.
• Coste: El desarrollo, la formación y el despliegue de los LLM pueden resultar caros, lo que limita su accesibilidad para las organizaciones más pequeñas.

¿Cómo manejan los LLM las palabras o tokens fuera de vocabulario (OOV)?

Los LLM manejan palabras o tokens fuera de vocabulario (OOV) mediante técnicas como la tokenización de subpalabras (por ejemplo, la codificación de pares de bytes o BPE, y WordPiece). Estas técnicas descomponen las palabras desconocidas en unidades de subpalabras más pequeñas y conocidas que el modelo puede procesar. 

Este enfoque garantiza que, aunque no se vea una palabra durante el entrenamiento, el modelo pueda seguir comprendiendo y generando texto basándose en sus partes constituyentes, lo que mejora la flexibilidad y la solidez.

¿Qué son las capas de incrustación y por qué son importantes en los LLM?

Las capas de incrustación son un componente importante en los LLM utilizados para convertir datos categóricos, como palabras, en representaciones vectoriales densas. Estas incrustaciones captan las relaciones semánticas entre las palabras representándolas en un espacio vectorial continuo en el que las palabras similares muestran una mayor proximidad. La importancia de incrustar capas en los LLM incluye:

• Reducción de la dimensionalidad: Reducen la dimensionalidad de los datos de entrada, haciéndolos más manejables para que el modelo los procese.
• Comprensión semántica: Las incrustaciones captan los significados semánticos matizados y las relaciones entre las palabras, mejorando la capacidad del modelo para comprender y generar texto similar al humano.
• Aprendizaje por transferencia: Las incrustaciones preentrenadas pueden utilizarse en diferentes modelos y tareas, proporcionando una base sólida de comprensión del lenguaje que puede ajustarse para aplicaciones específicas.

Preguntas intermedias de la entrevista LLM

Partiendo de los conceptos básicos, las preguntas de nivel intermedio profundizan en las técnicas prácticas utilizadas para optimizar el rendimiento del LLM y abordar los retos relacionados con la eficiencia computacional y la interpretabilidad del modelo.

Explica el concepto de atención en los LLM y cómo se aplica.

El concepto de atención en los LLM es un método que permite al modelo centrarse en diferentes partes de la secuencia de entrada al hacer predicciones. Asigna dinámicamente pesos a otros tokens de la entrada, destacando los más relevantes para la tarea actual. 

Para ello se utiliza la autoatención, en la que el modelo calcula las puntuaciones de atención de cada ficha en relación con todas las demás fichas de la secuencia, lo que le permite captar las dependencias independientemente de su distancia.

El mecanismo de autoatención es un componente esencial de la arquitectura del Transformador, que le permite procesar la información con eficacia y captar las relaciones de largo alcance.

¿Cuál es el papel de la tokenización en el procesamiento LLM?

Tokenización Convierte el texto en bruto en unidades más pequeñas llamadas tokens, que pueden ser palabras, subpalabras o caracteres.

El papel de la tokenización en el procesamiento LLM es vital, ya que transforma el texto en un formato que el modelo pueda entender y procesar. 

Una tokenización eficaz garantiza que el modelo pueda manejar una gama diversa de entradas, incluidas palabras raras y lenguas diferentes, descomponiéndolas en piezas manejables. Este paso es necesario para un entrenamiento y una inferencia óptimos, ya que normaliza la entrada y ayuda al modelo a aprender patrones significativos en los datos.

¿Cómo se mide el rendimiento de un LLM?

Los investigadores y los profesionales han desarrollado numerosas métricas de evaluación para calibrar el rendimiento de un LLM. Entre las métricas habituales se incluyen:

• Perplejidad: Mide lo bien que el modelo predice una muestra, se utiliza habitualmente en tareas de modelado lingüístico.
• Precisión: Se utiliza en tareas como la clasificación de textos para medir la proporción de predicciones correctas.
• Puntuación F1: Media armónica de precisión y recuperación, utilizada para tareas como el reconocimiento de entidades con nombre.
• Puntuación BLEU (Evaluación Bilingüe Subestudiada): Mide la calidad del texto generado por la máquina en comparación con las traducciones de referencia, utilizadas habitualmente en la traducción automática.
• ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation): Conjunto de métricas que evalúan el solapamiento entre el texto generado y el texto de referencia, a menudo utilizadas en tareas de resumen. Ayudan a cuantificar la eficacia del modelo y a orientar futuras mejoras.

¿Cuáles son algunas técnicas para controlar la salida de un LLM?

Se pueden utilizar varias técnicas para controlar la salida de un LLM, entre ellas

• Temperatura: Ajustar este parámetro durante el muestreo controla la aleatoriedad de la salida. Las temperaturas más bajas producen resultados más deterministas, mientras que los valores más altos producen resultados más variados.
• Muestreo Top-K: Limita el conjunto de muestras a los K tokens más probables, reduciendo la probabilidad de generar texto menos relevante o sin sentido.
• Muestreo Top-P (núcleo): Elige fichas del conjunto más pequeño cuya probabilidad acumulada supere un umbral P, equilibrando diversidad y coherencia.
• Prompt ingeniería: Elaborar indicaciones específicas para guiar al modelo hacia la generación de los resultados deseados, proporcionando contexto o ejemplos.
• Fichas de control: Utilizar tokens especiales para indicar al modelo que genere texto en un estilo, formato o tipo de contenido específicos.

¿Cuáles son algunos enfoques para reducir el coste computacional de los LLM?

Para reducir el coste computacional de los LLM, podemos emplear:

• Poda de modelos: Eliminar pesos o neuronas menos importantes del modelo para reducir su tamaño y sus requisitos computacionales.
• Cuantización: Convertir los pesos del modelo de una precisión mayor (por ejemplo, 32 bits de coma flotante) a una precisión menor (por ejemplo, 8 bits enteros) reduce el uso de memoria y acelera la inferencia.
• Destilación: Entrenar a un modelo más pequeño (alumno) para que imite el comportamiento de un modelo más grande y preentrenado (maestro) para conseguir un rendimiento similar con menos recursos.
• Atención escasa: Utilizar técnicas como los transformadores dispersos para limitar el mecanismo de atención a un subconjunto de fichas, reduce la carga computacional.
• Arquitecturas eficientes: Desarrollar y utilizar arquitecturas de modelos eficientes diseñadas específicamente para minimizar las demandas computacionales manteniendo el rendimiento, como el Reformer o el Longformer.

¿Cuál es la importancia de la interpretabilidad de los modelos en los LLM, y cómo puede lograrse?

La interpretabilidad del modelo es esencial para comprender cómo toma decisiones un LLM, lo que es importante para generar confianza, garantizar la responsabilidad e identificar y mitigar los sesgos. Lograr la interpretabilidad puede implicar distintos enfoques, como:

• Visualización de la atención: Analizar los pesos de la atención para ver en qué partes de la entrada se centra el modelo.
• Mapas de saliencia: Resaltar las características de entrada que más influyen en la salida del modelo.
• Métodos de diagnóstico de modelos: Utilizar técnicas como LIME (Explicaciones Locales Interpretables de Modelos Agnósticos) para explicar las predicciones individuales.
• Propagación de relevancia por capas: Descomponer las predicciones del modelo en contribuciones de cada capa o neurona.

¿Cómo tratan los LLM las dependencias a largo plazo en el texto?

Los LLM gestionan las dependencias a largo plazo en el texto mediante su arquitectura, en particular el mecanismo de autoatención, que les permite considerar simultáneamente todos los tokens de la secuencia de entrada. Esta capacidad de atender a tokens distantes ayuda a los LLM a captar relaciones y dependencias en contextos largos. 

Además, los modelos avanzados como el Transformer-XL y el Longformer están diseñados específicamente para ampliar la ventana contextual y gestionar secuencias más largas de forma más eficaz, garantizando un mejor manejo de las dependencias a largo plazo.

Preguntas avanzadas de la entrevista LLM 

Comprender los conceptos avanzados de los LLM es útil para los profesionales que pretenden ampliar los límites de lo que pueden conseguir estos modelos. Esta sección explora temas complejos y retos comunes a los que te enfrentas sobre el terreno.

Explica el concepto de "aprendizaje de pocos disparos" en los LLM y sus ventajas.

Aprendizaje de pocos ejemplos en los LLM se refiere a la capacidad del modelo para aprender y realizar nuevas tareas utilizando sólo unos pocos ejemplos. Esta capacidad aprovecha el amplio conocimiento preentrenado del LLM, permitiéndole generalizar a partir de un pequeño número de instancias. 

Las principales ventajas del aprendizaje de pocos disparos son la reducción de los requisitos de datos, ya que se minimiza la necesidad de grandes conjuntos de datos específicos de la tarea, el aumento de la flexibilidad, que permite al modelo adaptarse a diversas tareas con un ajuste mínimo, y la rentabilidad, ya que los menores requisitos de datos y la reducción de los tiempos de entrenamiento se traducen en un importante ahorro de costes en la recopilación de datos y los recursos informáticos.

¿Qué diferencias hay entre los modelos autorregresivos y los modelos lingüísticos enmascarados?

Los modelos autorregresivos y de lenguaje enmascarado difieren principalmente en su enfoque de predicción y en su adecuación a la tarea. Los modelos autorregresivos, como GPT-3 y GPT-4, predicen la siguiente palabra de una secuencia basándose en las palabras precedentes, generando el texto un token cada vez. 

Estos modelos son especialmente adecuados para las tareas de generación de texto. En cambio, los modelos lingüísticos enmascarados, como BERTenmascaran aleatoriamente palabras de una frase y entrenan al modelo para predecir esas palabras enmascaradas basándose en el contexto circundante. Este enfoque bidireccional ayuda al modelo a comprender el contexto desde ambas direcciones, lo que lo hace ideal para tareas de clasificación de textos y de respuesta a preguntas.

¿Cómo puedes incorporar conocimientos externos a un LLM?

La incorporación de conocimientos externos a un LLM puede lograrse mediante varios métodos:

• Integración del grafo de conocimiento: Aumentar la entrada del modelo con información de grafos de conocimiento estructurados para proporcionar información contextual.
• Generación mejorada por recuperación (RAG): Combina métodos de recuperación con modelos generativos para obtener información relevante de fuentes externas durante la generación del texto.
• Ajuste fino con datos específicos del dominio: Entrenar el modelo en conjuntos de datos adicionales que contengan los conocimientos necesarios para especializarlo para tareas o dominios específicos.
• Prepara la ingeniería: Diseñar indicaciones que guíen al modelo para utilizar eficazmente el conocimiento externo durante la inferencia.

¿Cuáles son algunos de los retos asociados al despliegue de los LLM en producción?

Desplegar los LLM en producción implica varios retos:

• Escalabilidad: Garantizar que el modelo pueda gestionar grandes volúmenes de peticiones de forma eficiente suele requerir importantes recursos informáticos y una infraestructura optimizada.
• Latencia: Minimizar el tiempo de respuesta para proporcionar salidas en tiempo real o casi real es fundamental para aplicaciones como los chatbots y los asistentes virtuales.
• Vigilancia y mantenimiento: Supervisar continuamente el rendimiento del modelo y actualizarlo para manejar datos y tareas en evolución requiere sistemas de supervisión sólidos y actualizaciones periódicas.
• Consideraciones éticas y jurídicas: Abordar las cuestiones relacionadas con la parcialidad, la privacidad y el cumplimiento de la normativa es esencial para evitar escollos éticos y repercusiones legales.
• Gestión de recursos: La gestión de los importantes recursos informáticos necesarios para la inferencia garantiza la rentabilidad e implica la optimización de las configuraciones de hardware y software.

¿Cómo se gestiona la degradación del modelo a lo largo del tiempo en los LLM desplegados?

La degradación del modelo se produce cuando el rendimiento de un LLM disminuye con el tiempo debido a cambios en la distribución de datos subyacente. Manejar la degradación del modelo implica un reentrenamiento regular con datos actualizados para mantener el rendimiento. Es necesario un seguimiento continuo para controlar el rendimiento del modelo y detectar signos de degradación. 

Las técnicas de aprendizaje incremental permiten al modelo aprender de los nuevos datos sin olvidar la información aprendida anteriormente. Además, las pruebas A/B comparan el rendimiento del modelo actual con las nuevas versiones y ayudan a identificar posibles mejoras antes del despliegue completo.

¿Cuáles son algunas técnicas para garantizar el uso ético de los LLM?

Garantizar uso ético de los LLMse pueden aplicar varias técnicas:

• Mitigación del sesgo: Aplicar estrategias para identificar y reducir los sesgos en los datos de entrenamiento y los resultados de los modelos, como el uso de conjuntos de datos equilibrados y herramientas de detección de sesgos.
• Transparencia y explicabilidad: Desarrollar modelos que proporcionen resultados interpretables y explicables para fomentar la confianza y la responsabilidad, incluyendo el uso de la visualización de la atención y los mapas de saliencia.
• Consentimiento del usuario y privacidad: Garantizar que los datos utilizados para la formación y la inferencia cumplen la normativa sobre privacidad y obtener el consentimiento del usuario cuando sea necesario.
• Auditorías de equidad: Realiza auditorías periódicas para evaluar la imparcialidad y las implicaciones éticas del comportamiento del modelo.
• Despliegue responsable: Establecer directrices y políticas para IA responsable incluyendo la gestión de contenidos dañinos o inapropiados generados por el modelo.

¿Cómo puedes garantizar la seguridad de los datos utilizados con los LLM?

Asegurar los datos utilizados con los LLM requiere aplicar varias medidas. Entre ellas se incluye el uso de técnicas de encriptación de los datos en reposo y en tránsito para protegerlos de accesos no autorizados. Son necesarios estrictos controles de acceso para garantizar que sólo el personal autorizado pueda acceder a los datos sensibles. 

También es crucial anonimizar los datos para eliminar la información personal identificable (IPI) antes de utilizarlos para el entrenamiento o la inferencia. Además, el cumplimiento de las normativas de protección de datos como GDPR o CCPA es esencial para evitar problemas legales. 

Estas medidas ayudan a proteger la integridad, confidencialidad y disponibilidad de los datos. Esta protección es fundamental para mantener la confianza de los usuarios y cumplir las normas reglamentarias.

¿Puedes explicar cómo pueden utilizarse técnicas como el aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana (RLHF) para mejorar la calidad y la seguridad de los resultados del LLM, y cuáles son algunos de los retos asociados a este enfoque?

RLHF es una técnica que consiste en entrenar a un LLM para que alinee sus resultados con las preferencias humanas, incorporando las opiniones de los evaluadores humanos. Este proceso iterativo ayuda al modelo a aprender a generar respuestas que no sólo son precisas, sino también seguras, imparciales y útiles.

Sin embargo, la RLHF conlleva retos. Uno de los retos es el posible sesgo de la información humana, ya que los distintos evaluadores pueden tener preferencias e interpretaciones diferentes.

Otro reto es la escalabilidad del proceso de información, ya que recopilar e incorporar grandes cantidades de información humana puede llevar mucho tiempo y resultar caro. Además, asegurarse de que el modelo de recompensa utilizado en las RLHF capta con precisión los comportamientos y valores deseados puede ser complicado.

A pesar de estos retos, la RLHF ha mostrado resultados prometedores en la mejora de la calidad y la seguridad de los resultados de la LLM, lo que la convierte en un área importante de investigación y desarrollo en el campo de la ingeniería rápida.

Más recientemente, ha surgido una alternativa al RLHF: Raprendizaje por Refuerzo a partir de la Retroalimentación de la IA (RLAIF).

Preguntas de la Entrevista LLM para Ingenieros Prompt 

La ingeniería rápida es un aspecto importante de la utilización de los LLM. Consiste en elaborar indicaciones precisas y eficaces para generar las respuestas deseadas del modelo. En este apartado se examinan las cuestiones clave con las que se pueden encontrar los prontos ingenieros.

¿Qué es la ingeniería rápida y por qué es crucial para trabajar con LLMs?

La ingeniería de instrucciones implica diseñar y refinar instrucciones para guiar a los LLM en la generación de resultados precisos y relevantes. Es vital para trabajar con LLM, porque la calidad de la indicación repercute directamente en el rendimiento del modelo. 

Unas indicaciones eficaces pueden mejorar la capacidad del modelo para comprender la tarea, generar respuestas precisas y pertinentes, y reducir la probabilidad de errores.

La ingeniería rápida es esencial para maximizar la utilidad de los LLM en diversas aplicaciones, desde la generación de textos hasta tareas complejas de resolución de problemas.

¿Puedes dar ejemplos de diferentes técnicas de incitación (disparo cero, pocos disparos, cadena de pensamiento) y explicar cuándo utilizarlas?

• Aviso de disparo cero: Proporciona al modelo una descripción de la tarea sin ningún ejemplo. Suele utilizarse cuando no hay ejemplos disponibles o cuando queremos probar la comprensión general y la flexibilidad del modelo.
• Apuntador de pocos disparos: Proporciona algunos ejemplos junto con la descripción de la tarea para guiar el modelo. Esto es útil cuando el modelo necesita contexto o ejemplos para comprender mejor la tarea.
• Incitación a la cadena de pensamiento: Descompone una tarea compleja en pasos secuenciales más pequeños que el modelo pueda seguir. Esto puede ser beneficioso para tareas que requieren razonamiento lógico y resolución de problemas en varios pasos.

¿Cómo evalúas la eficacia de un estímulo?

Evaluar la eficacia de un estímulo implica

• Calidad de salida: Evaluar la pertinencia, coherencia y precisión de las respuestas del modelo.
• Coherencia: Comprobar si el modelo produce sistemáticamente resultados de alta calidad con distintos insumos.
• Métricas específicas de la tarea: Utilizar métricas de evaluación específicas de la tarea, como BLEU para la traducción o ROUGE para el resumen, para medir el rendimiento.
• Evaluación humana: Implicar a revisores humanos para que proporcionen comentarios cualitativos sobre los resultados del modelo.
• Pruebas A/B: Comparar diferentes indicaciones para determinar cuál produce un mejor rendimiento.

¿Cuáles son algunas estrategias para evitar errores comunes en el diseño de las preguntas (por ejemplo, preguntas capciosas, instrucciones ambiguas)?

• Evita las preguntas capciosas: Asegúrate de que las indicaciones no implican una respuesta concreta, que puede sesgar la respuesta del modelo.
• Instrucciones claras y concisas: Proporciona instrucciones inequívocas y directas para reducir la confusión.
• Disposición del contexto: Incluye el contexto relevante para ayudar al modelo a comprender la tarea sin sobrecargarlo con información innecesaria.
• Pruebas iterativas: Prueba y perfecciona continuamente los avisos basándote en los resultados y el rendimiento del modelo.

¿Cómo enfocas el perfeccionamiento rápido iterativo para mejorar el rendimiento del LLM?

El refinamiento rápido iterativo implica

• Diseño inicial: Empieza con una indicación básica basada en los requisitos de la tarea.
• Pruebas y evaluación: Evalúa el rendimiento del promotor utilizando diversas métricas y obtén retroalimentación.
• Análisis: Identifica puntos débiles o áreas de mejora en el aviso.
• Perfeccionamiento: Realiza ajustes en el aviso para abordar los problemas identificados.
• Repite: Repite el proceso de prueba y perfeccionamiento hasta conseguir el rendimiento deseado.

¿Qué herramientas o marcos utilizas para agilizar el proceso de ingeniería rápida?

Varias herramientas y marcos pueden agilizar el proceso de ingeniería rápida:

• Entornos de desarrollo interactivos (IDE): Utilizar IDEs como Jupyter Notebook para facilitar la experimentación y la visualización.
• API y SDK: Aprovechar las API y los SDK proporcionados por los proveedores de LLM (por ejemplo, la API OpenAI) para realizar pruebas y despliegues rápidos.
• Marcos de pruebas automatizadas: Implementar marcos de pruebas automatizadas para evaluar el rendimiento puntual en varios escenarios y entradas.
• Sistemas de control de versiones: Utilizar sistemas de control de versiones (por ejemplo, Git) para realizar un seguimiento de los cambios y colaborar en proyectos de ingeniería rápidos.
• Herramientas de visualización: Emplear herramientas de visualización para analizar los resultados del modelo e identificar patrones o áreas de mejora.

¿Cómo se manejan retos como la alucinación o el sesgo en los resultados del LLM a través de la ingeniería rápida?

Esta pregunta aborda las cuestiones éticas y prácticas de los contenidos generados por LLM. Una respuesta sólida demostraría el conocimiento de estos problemas y hablaría de técnicas como:

• Preguntas de verificación de hechos: Incorporar indicaciones que animen al modelo a verificar su información con fuentes fiables.
• Indicaciones para mitigar los prejuicios: Orientar el modelo para considerar diversas perspectivas y evitar el lenguaje discriminatorio.
• Indicaciones contrafácticas: Pedir al modelo que genere escenarios o perspectivas alternativas para cuestionar sus supuestos iniciales.

¿Puedes explicar la función de las plantillas de avisos y cómo se utilizan en la ingeniería de avisos?

Las plantillas de avisos proporcionan un formato estructurado para los avisos, y a menudo incluyen marcadores de posición para información o instrucciones específicas. Pueden reutilizarse en diferentes tareas y escenarios, mejorando la coherencia y la eficacia del diseño rápido.

Una buena respuesta explicaría cómo se pueden utilizar las plantillas de avisos para encapsular las mejores prácticas, incorporar conocimientos específicos del dominio y agilizar el proceso de generación de avisos eficaces para diversas aplicaciones.

¿Cómo influye la elección de un tokenizador en la ingeniería rápida y en el rendimiento del modelo?

El tokenizador desempeña un papel crucial en la forma en que el LLM interpreta y procesa la petición de entrada. Los distintos tokenizadores tienen distintos tamaños de vocabulario y tratan de forma diferente las palabras fuera de vocabulario (OOV). Un tokenizador de subpalabras como Byte Pair Encoding (BPE) puede tratar las palabras OOV dividiéndolas en unidades de subpalabras más pequeñas, mientras que un tokenizador basado en palabras podría tratarlas como fichas desconocidas.

La elección del tokenizador puede afectar al rendimiento del modelo de varias maneras. Por ejemplo, un tokenizador de subpalabras podría ser más eficaz para captar el significado de términos raros o técnicos, mientras que un tokenizador basado en palabras podría ser más sencillo y rápido para tareas lingüísticas de uso general.

En la ingeniería de avisos, la elección del tokenizador puede influir en cómo estructures tus avisos. Por ejemplo, si utilizas un tokenizador de subpalabras, puede que tengas que prestar más atención a cómo se dividen las palabras en subpalabras para asegurarte de que el modelo capta el significado pretendido.

Conclusión

Esta guía proporciona un conjunto de preguntas para entrevistas que te ayudarán a prepararte para los debates sobre los LLM, desde los principios básicos hasta las estrategias avanzadas. 

Tanto si te estás preparando para una entrevista como si quieres consolidar tus conocimientos, estas ideas te dotarán de los conocimientos necesarios para navegar y destacar en el campo de la inteligencia artificial.

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