Questions d'entretien de base sur l'IA générative

Commençons par quelques questions fondamentales d'entretien sur l'IA générative. Ils vous permettront de tester votre compréhension des concepts et des principes de base.

Quelles sont les principales différences entre les modèles discriminatifs et génératifs ?

Les modèles discriminants apprennent la limite de décision entre les classes et les modèles qui les différencient. Ils estiment la probabilité P(y|x), qui est la probabilité d'une étiquette particulière y, étant donné les données d'entrée x. Ces modèles se concentrent sur la distinction entre différentes catégories.

Les modèles génératifs apprennent la distribution des données elles-mêmes en modélisant la probabilité conjointe P(x,y), ce qui implique l'échantillonnage de points de données à partir de cette distribution. Après avoir été entraîné sur des milliers d'images de chiffres, cet échantillonnage peut produire une nouvelle image d'un chiffre.

Pour en savoir plus, consultez ce blog à l'adresseGenerative vs Discriminative Models : Différences et cas d'utilisation.

Pouvez-vous expliquer les principes de base des réseaux adversoriels génératifs (GAN) ?

Les GAN sont constitués de deux réseaux neuronaux en concurrence (d'où le terme Adversarial) : un générateur et un discriminateur.

Le générateur crée de faux échantillons de données tandis que le discriminateur les évalue par rapport aux données d'apprentissage réelles. Les deux réseaux sont formés simultanément :

• Le générateur a pour but de produire des images si différentes des données réelles que le discriminateur ne peut pas faire la différence.
• Le discriminateur vise à identifier avec précision si une image donnée est réelle ou générée.

Grâce à cet apprentissage compétitif, le générateur devient apte à produire des données très réalistes qui sont similaires aux données d'apprentissage.

Quelles sont les applications les plus courantes de l'IA générative dans le monde réel ?

• Génération d'images : Produire des images réalistes pour l'art ou le design. (Stable Diffusion)
• Génération de texte : Utilisé dans les chatbots, la création de contenu ou la traduction. (ChatGPT, Claude)
• Découverte de médicaments : Conception de nouvelles structures moléculaires pour les médicaments.
• Augmentation des données : Élargissement des ensembles de données à faible volume pour l'apprentissage automatique.

Quels sont les défis associés à la formation et à l'évaluation des modèles d'IA générative ?

• Coût de calcul : Puissance puissance de calcul les exigences en matière de puissance de calcul et de matériel pour l'apprentissage de modèles plus complexes.
• Complexité de la formation : La formation de modèles génératifs peut s'avérer difficile et pleine de nuances.
• Mesures d'évaluation: Il est difficile d'évaluer quantitativement la qualité et la diversité des résultats du modèle.
• Données requises : Les modèles génératifs nécessitent souvent des quantités massives de données de qualité et de diversité élevées. La collecte de ces données pourrait être longue et coûteuse.
• Partialité et équité : Les modèles non vérifiés peuvent amplifier les biais présents dans les données d'apprentissage, ce qui conduit à des résultats injustes.

Quelles sont les considérations éthiques entourant l'utilisation de l'IA générative ?

La généralisation de l'utilisation de la GenAI et de ses cas d'utilisation nécessite une évaluation approfondie de leurs performances en termes de d'éthique. En voici quelques exemples :

• Deepfakes: La création de médias falsifiés mais hyperréalistes peut diffuser des informations erronées ou diffamer des personnes.
• Génération biaisée: L'amplification des biais historiques et sociétaux dans les données de formation.
• Propriété intellectuelle: Utilisation non autorisée de matériel protégé par le droit d'auteur dans les données.

Comment l'IA générative peut-elle être utilisée pour augmenter ou améliorer la créativité humaine ?

Bien que l'hallucination des modèles d'IA puisse produire des résultats erronés, ces modèles génératifs sont utiles à bien des égards et à bien des fins. Ils peuvent servir d'inspiration créative aux experts dans différents domaines :

• Art et design: Fournir de l'inspiration dans le domaine de l'art et du design.
• Aide à la rédaction: Proposer des titres et des idées d'écriture ou compléter un texte.
• Musique: Composer des rythmes et des harmonies.
• Programmation: Optimiser le code existant ou proposer des façons d'aborder un problème de mise en œuvre.

Questions d'entretien intermédiaires sur l'IA générative

Maintenant que nous avons couvert les bases, explorons quelques questions d'entretien intermédiaires sur l'IA générative.

Qu'est-ce que l'"effondrement des modes" dans les GAN et comment y remédier ?

À l'instar d'un créateur de contenu qui constate qu'un certain format de vidéos lui permet d'atteindre un plus grand nombre de personnes et de susciter davantage d'interactions, le modèle génératif d'un GAN pourrait se fixer sur une diversité limitée de résultats, ce qui tromperait le modèle discriminant. Le générateur produit alors un petit ensemble de sorties, ce qui réduit la diversité et la flexibilité des données générées.

Les solutions possibles à ce problème pourraient consister à se concentrer sur les techniques d'apprentissage en ajustant les hyperparamètres et divers algorithmes d'optimisation, en appliquant des régularisations qui favorisent la diversité, ou en combinant plusieurs générateurs pour couvrir différents modes de génération de données.

Comment fonctionne un autoencodeur variationnel (VAE) ?

A Autoencodeur variationnel (VAE) est un type de modèle génératif qui apprend à coder les données d'entrée dans un espace latent et à les décoder pour reconstruire les données d'entrée originales. Les VAE sont des modèles codeur-décodeur :

• Le codeur fait correspondre les données d'entrée à une distribution dans l'espace latent.
• Le décodeur échantillonne à partir de cette distribution de l'espace latent pour reconstruire les données d'entrée.

La structure d'un autoencodeur variationnel. (Source : Wikimedia Commons)

Ce qui différencie les VAE des autoencodeurs traditionnels, c'est que la VAE encourage l'espace latent à suivre une distribution connue (gaussienne, par exemple). Ils sont donc plus utiles pour générer de nouvelles données par échantillonnage à partir de cet espace latent.

Pouvez-vous expliquer la différence entre les autoencodeurs variationnels (VAE) et les GAN ?

• Architecture : Les VAE utilisent une architecture codeur-décodeur pour établir des correspondances dans un espace latent et à partir de celui-ci, tandis que les GAN se composent de deux réseaux ayant deux objectifs différents - un générateur et un discriminateur - qui sont en concurrence l'un avec l'autre.
• Approche : En s'appuyant sur une approche probabiliste, VAE apprend à faire correspondre une donnée d'entrée à toute une distribution de représentations possibles. Cela en fait un modèle flexible pour générer de nouvelles données. D'autre part, les GAN adoptent une approche contradictoire dans laquelle deux réseaux sont en concurrence l'un avec l'autre. Le générateur est ainsi optimisé pour créer des images plus réalistes par rapport aux données d'apprentissage.

Comment évaluer la qualité et la diversité des échantillons générés à partir d'un modèle génératif ?

L'évaluation des échantillons générés est une tâche complexe qui dépend de la modalité des données (image, texte, vidéo, etc.). modalité des données (image, texte, vidéo, etc.) et nécessite la et nécessite une combinaison de différentes métriques d'évaluation. Voici quelques exemples de différentes approches :

• Score de départ (IS) : Mesure la qualité et la diversité des images générées à l'aide d'un modèle de classification Inceptionv3 pré-entraîné. Un IS élevé indique que les images sont à la fois de haute qualité (le classificateur est confiant) et diversifiées (les images sont classées dans de nombreuses classes différentes).
• Fréchet Inception Distance (FID) : Il s'appuie sur la note de départ en évaluant également la distribution des images générées par rapport à la distribution des images réelles (la vérité de terrain). Contrairement au score IS, dans lequel un score plus élevé signifie une meilleure qualité, le score FID est interprété comme "meilleur" s'il est faible.
• Perplexité : Utilisé dans les modèles de langage et les tâches NLP, il mesure le degré de confiance d'un modèle dans la prédiction du prochain jeton sur la base du contexte des jetons précédents. Une perplexité de 1 indique une prédiction parfaite, et des scores plus élevés indiquent une compétence moindre dans la génération des résultats. Ce score peut également être utilisé pour distinguer les textes générés par l'IA des textes humains, car les textes générés par l'IA présentent un faible score de perplexité, alors que les textes écrits par des humains se situent généralement dans les fourchettes supérieures du score de perplexité en raison de leur complexité.
• L'évaluation humaine : Jugement subjectif des annotateurs humains. Il peut s'agir de tests en aveugle - pour distinguer les vraies données des fausses -, de comparaisons par paires ou d'évaluations sur un certain nombre de critères.

Quelles sont les techniques permettant d'améliorer la stabilité et la convergence de la formation GAN ?

L'amélioration de la stabilité et de la convergence de la formation GAN est importante pour éviter l'effondrement des modes, garantir une formation efficace et obtenir de bons résultats. Voici quelques techniques permettant d'améliorer la stabilité et la convergence de la formation GAN :

• Wasserstein GAN (WGAN) : Utilise la distance de Wasserstein comme fonction de perte, ce qui améliore la stabilité de l'entraînement et permet d'obtenir des gradients plus lisses.
• Règle de mise à jour à deux temps (TTUR) : Utiliser des taux d'apprentissage distincts pour le générateur et le discriminateur.
• Lissage des étiquettes : Adoucit les étiquettes pour éviter l'excès de confiance.
• Taux d'apprentissage adaptatif : L'utilisation d'optimiseurs tels qu'Adam pour aider à gérer le taux d'apprentissage de manière dynamique.
• Pénalité de gradient : Pénalise les gradients importants dans le discriminateur afin d'appliquer la continuité Lipschitz pour une formation plus stable.

Comment pouvez-vous contrôler le style ou les attributs du contenu généré à l'aide de modèles d'IA générative ?

Il existe plusieurs techniques courantes pour contrôler le style des sorties de GenAI :

• Ingénierie rapide: Spécifiez le style de sortie souhaité en fournissant des invites détaillées mettant en évidence le style ou le ton de la génération de contenu. Il s'agit d'une méthode efficace et simple pour les modèles texte à texte et texte à image. C'est une méthode beaucoup plus efficace si vous l'alignez sur les exigences spécifiques ou la documentation du modèle en question.
• Contrôle de la température et de l'échantillonnage : Le paramètre temperature contrôle le caractère aléatoire des sorties. Des températures plus basses se traduisent par une sélection de jetons plus conservatrice et prévisible, tandis que des températures plus élevées permettent une génération plus créative. D'autres paramètres, tels que top-k et top-p, permettent également de contrôler la créativité avec laquelle le modèle sélectionne les tokens suivants possibles lors de la génération.
• Transfert de style (images) : Une autre technique qui peut être utilisée pendant l'inférence pour les modèles qui supportent is, consiste à appliquer le style d'une image (image de référence) à une image d'entrée.
• Mise au point: Nous pouvons utiliser un modèle pré-entraîné et l'affiner sur un ensemble de données spécifique contenant le style ou le ton souhaité. Il s'agit d'entraîner le modèle sur des données supplémentaires afin d'apprendre d'autres styles ou attributs spécifiques.
• Apprentissage par renforcement : Nous pouvons orienter le modèle de manière à ce qu'il préfère certains résultats et à ce qu'il s'éloigne d'autres résultats en lui fournissant un retour d'information. Ce retour d'information sera utilisé pour modifier le modèle grâce à l'apprentissage par renforcement. Au fil du temps, le modèle sera aligné sur les préférences des utilisateurs et/ou sur les ensembles de données relatives aux préférences. L'apprentissage par renforcement à partir du feedback humain (RLHF) en est un exemple dans le contexte des LLM.

Quels sont les moyens d'aborder la question des biais dans les modèles d'IA générative ?

Pour garantir l'impartialité et l'équité du modèle, il faut procéder à des ajustements itératifs et à un suivi tout au long de chaque phase.

Tout d'abord, nous devons veiller à ce que les données de formation soient aussi diversifiées et inclusives que possible. Pendant la formation, nous pouvons orienter le modèle vers une génération plus équitable en incorporant des objectifs d'équité dans la fonction de perte.

Les résultats du modèle doivent être régulièrement contrôlés pour vérifier qu'ils ne sont pas biaisés. Pour susciter la confiance du public, il est utile de rendre aussi transparents que possible le processus de prise de décision du modèle, les détails du jeu de données et les étapes de prétraitement.

Pouvez-vous nous parler du concept d'"espace latent" dans les modèles génératifs et de son importance ?

Dans le contexte des modèles génératifs, l'espace latent est un espace de dimension inférieure qui capture les caractéristiques essentielles des données de manière à ce que les entrées similaires soient mises en correspondance plus près les unes des autres. L'échantillonnage de cet espace latent permet aux modèles de générer de nouvelles données et de manipuler des attributs ou des caractéristiques spécifiques (en générant des variations d'images).

Les espaces latents sont essentiels pour générer des résultats contrôlables, fidèles aux données d'apprentissage et diversifiés.

Quel est le rôle de l'apprentissage auto-supervisé dans le développement de modèles génératifs d'IA ?

L'idée clé de l'apprentissage auto-supervisé est de tirer parti d'un vaste corpus de données non étiquetées pour apprendre des représentations utiles sans qu'il soit nécessaire d'étiqueter manuellement. Les modèles tels que BERT et GPT sont formés par des méthodes auto-supervisées telles que la prédiction du prochain mot et l'apprentissage de la structure et de la sémantique des langues. Cela réduit la dépendance à l'égard des données étiquetées, qui sont coûteuses et longues à obtenir, et permet essentiellement aux modèles d'exploiter de vastes ensembles de données non étiquetées pour la formation.

Questions d'entretien sur l'IA générative avancée

Pour ceux qui recherchent des postes plus importants ou qui souhaitent démontrer une compréhension approfondie de l'IA générative, examinons quelques questions d'entretien avancées.

Expliquez le concept de "modèles de diffusion" et en quoi ils diffèrent des GAN et des VAE.

Les modèles de diffusion fonctionnent principalement en ajoutant progressivement du bruit à une image jusqu'à ce qu'il ne reste plus que du bruit, puis en apprenant à inverser ce processus pour générer de nouveaux échantillons à partir du bruit. Ce processus est appelé diffusion. Ces modèles ont gagné en popularité grâce à leur capacité à produire des images de haute qualité et très détaillées.

Génération d'une image par étapes de diffusion. (Source : Wikimedia Commons)

Le processus de formation de ces modèles comprend deux étapes :

1. Le processus de progression (diffusion): Il s'agit de prendre une image d'entrée et d'y ajouter progressivement du bruit en plusieurs étapes, jusqu'à ce que les données soient transformées en bruit pur.
2. Le processus inverse (débruitage): Apprendre à extraire les données originales du bruit. Pour ce faire, un réseau neuronal est entraîné à prédire la nature du bruit, puis l'image est débruitée étape par étape jusqu'à ce que les données d'origine soient récupérées à partir du bruit.

Les GANs souffrent souvent d'instabilité de l'entraînement et d'effondrement de mode. l'effondrement des modesLes modèles d'apprentissage et de diffusion atténuent ce problème et offrent une alternative plus robuste.

Les VAE, en revanche, sont souvent critiqués pour leur incapacité à produire des images nettes et détaillées, et offrent généralement des résultats plus flous.

L'inconvénient des modèles de diffusion est qu'ils nécessitent des calculs importants en raison de leur processus de débruitage itératif. Dans les tâches où la préservation des caractéristiques et des détails des données originales est cruciale, les modèles de diffusion constituent une solution fiable.

Comment l'architecture Transformer contribue-t-elle aux progrès de l'IA générative ?

L'architecture architecture de transformateur présentée dans l'article "L'attention est tout ce dont vous avez besoin"a révolutionné le domaine de l'IA générative, en particulier le traitement du langage naturel (NLP).

Contrairement aux réseaux neuronaux récurrents traditionnels (RNN) qui traitent les données de manière séquentielle, les transformateurs utilisent le mécanisme d'auto-attention pour attribuer simultanément des poids à différentes parties des données d'entrée. Cela permet au modèle de saisir efficacement les relations contextuelles.

Les transformateurs ont contribué à l'avancement de la GenAI de nombreuses façons, notamment :

• Parallélisme et rapidité : Contrairement aux RNN, les transformateurs traitent des séquences entières en parallèle, ce qui accélère considérablement l'apprentissage.
• Évolutivité : Les transformateurs s'adaptent bien aux grands ensembles de données et à la taille des modèles, ce qui permet d'entraîner des modèles linguistiques de grande taille, de l'ordre de centaines de milliards de paramètres.
• Utilisation flexible : L'architecture a été exploitée pour diverses tâches génératives, y compris le texte, l'image et la parole.

Comment pouvez-vous utiliser l'IA générative pour des tâches telles que la traduction d'image à image ou la génération de texte à image ?

Les modèles d'IA générative ont montré des capacités remarquables dans la transformation d'images et la génération de visuels à partir de descriptions textuelles. Voici quelques approches populaires :

• Traduction d'image à image :
• Pix2Pix : Utilise des GAN conditionnels (CGAN) pour des tâches telles que le transfert de styles d'images.
• CycleGAN: Permet la traduction d'image à image non appariée en introduisant une perte de cohérence du cycle.
• Génération texte-image :
• Les GAN attentionnels : Incorporez des mécanismes d'attention pour aligner les descriptions de texte sur l'image.
• Transformers: Utiliser des mécanismes d'auto-attention pour générer des images à partir de descriptions textuelles.

Pouvez-vous nous parler des défis liés à la production de contenu haute résolution ou de longue durée à l'aide de l'IA générative ?

Au fur et à mesure que vous augmentez la complexité de la génération d'IA, vous devez également vous attaquer au problème :

• Coût de calcul : Les résultats à haute résolution nécessitent des réseaux plus importants et une plus grande puissance de calcul.
• Formation multi-GPU : Les modèles plus importants peuvent ne pas tenir dans un seul GPU, ce qui nécessite une formation multi-GPU. Les plateformes en ligne peuvent atténuer la complexité de la mise en œuvre de ces systèmes.
• Stabilité de la formation : Des réseaux plus grands et des architectures plus complexes rendent plus difficile le maintien d'une procédure de formation stable.
• Qualité des données : Une résolution plus élevée et un contenu plus long nécessitent des données de meilleure qualité.

Quelles sont les nouvelles tendances et orientations de la recherche dans le domaine de l'IA générative ?

Le domaine de la GenAI évolue et se remodèle à un rythme rapide. Il s'agit notamment de

• Modèles multimodaux: L'intégration de plusieurs formats de données tels que le texte, l'audio et les images.
• Petits modèles linguistiques (SLM) : Contrairement aux grands modèles de langage, les SLM gagnent du terrain en raison de leur efficacité et de leur adaptabilité. Ces modèles nécessitent moins de ressources informatiques, ce qui permet de les déployer dans des environnements aux capacités limitées. l'IA périphérique.
• L'IA éthique: Développer des cadres pour garantir l'alignement des performances des modèles génératifs.
• Modèles génératifs pour la vidéo: Progrès dans la génération de vidéos ultra-réalistes et cohérentes grâce à la GenAI. Parmi les exemples les plus récents, on peut citer Sora AI, Meta Movie Genet Runway Act-One.

Comment concevriez-vous un système utilisant l'IA générative pour créer un contenu personnalisé dans un secteur spécifique, tel que les soins de santé ?

La conception d'un système utilisant l'IA générative pour des cas d'utilisation spécifiques à l'industrie est une approche approfondie. Les lignes directrices générales peuvent être adaptées et modifiées dans d'autres secteurs.

1. Comprendre les besoins de l'industrie : La connaissance du domaine d'une industrie a un effet majeur sur les décisions qui conduisent à la conception d'un tel système. La première étape consiste à acquérir une connaissance générale et pratique du secteur, de ses fondements, de ses concepts, de ses objectifs et de ses exigences.
2. Collecte et gestion des données : Identifier les fournisseurs de données possibles. Dans le domaine des soins de santé, cela signifie collecter des données auprès des prestataires de soins de santé concernant les détails des traitements, les informations sur les patients, les directives médicales, etc. Les garde-fous spécifiques à l'industrie de Data Privacy and Security doivent être identifiés et respectés. Veillez à ce que les données soient de haute qualité, précises, actualisées et représentatives des différents groupes.
3. Sélection du modèle : Décidez si vous voulez affiner les modèles pré-entraînés ou si vous voulez créer vos architectures à partir de zéro. Selon le type de projet, les modèles d'IA générative optimaux peuvent varier. Un modèle comme le GPT-4o pourrait être un bon choix prêt à l'emploi. Certains domaines peuvent nécessiter des modèles hébergés localement pour des raisons de confidentialité. Dans ce cas, les modèles à source ouverte sont la solution. Envisagez d'affiner ces modèles sur la base des données sectorielles que vous avez collectées précédemment.
4. Validation de la sortie : Mettez en œuvre un processus d'évaluation approfondi dans lequel les experts et les professionnels valident le contenu généré avant qu'il ne soit mis en pratique.
5. Évolutivité : Concevez une infrastructure évolutive basée sur le cloud pour gérer les charges requises sans casser les performances.
6. Considérations juridiques et éthiques : Établissez des lignes directrices éthiques claires pour l'utilisation de l'IA et communiquez de manière transparente les limites éventuelles de votre modèle. Respecter les droits de propriété intellectuelle et traiter toute question y afférente.
7. Amélioration continue : Examinez régulièrement les performances du système et l'évaluation du contenu généré par les experts. Recueillir davantage d'informations et de données pour améliorer le modèle.

Expliquez le concept de "l'apprentissage en contexte" dans le cadre des programmes d'éducation et de formation tout au long de la vie.

L'apprentissage en contexte se réfère à la capacité des LLM à modifier leur style et leurs résultats en fonction du contexte fourni sans qu'il soit nécessaire de procéder à un réglage fin supplémentaire.

On peut également l'appeler l'apprentissage en quelques coups ou l'ingénierie rapide. Cela peut se faire en spécifiant un ou plusieurs exemples de la réponse souhaitée ou en décrivant clairement comment le modèle doit se comporter.

L'apprentissage en contexte a aussi ses limites. Elle est de courte durée et spécifique à une tâche, car le modèle ne retient pas vraiment les connaissances acquises lors des autres sessions d'utilisation de cette technique.

En outre, si le résultat requis est complexe, le modèle peut nécessiter un grand nombre d'exemples. Si les exemples fournis ne sont pas suffisamment clairs ou si la tâche est plus difficile que ce que le modèle peut gérer, il peut parfois générer des résultats incorrects ou incohérents.

Comment les messages-guides peuvent-ils être conçus stratégiquement pour susciter les comportements ou les résultats souhaités du modèle ? Quelles sont les meilleures pratiques pour une ingénierie efficace ?

L'incitation est importante pour inciter les MFR à répondre à des tâches spécifiques. Des messages-guides efficaces peuvent même atténuer la nécessité d'affiner les modèles en utilisant des techniques telles que l'apprentissage en quelques étapes, la décomposition des tâches et les modèles de messages-guides.

Quelques meilleures pratiques pour une ingénierie efficace et rapide :

1. Soyez clair et concis: Fournissez des instructions spécifiques afin que le modèle sache exactement quelle tâche vous voulez qu'il accomplisse. Soyez franc et direct.
2. Utilisez des exemples: Pour l'apprentissage en contexte, l'affichage de quelques paires d'entrées-sorties aide le modèle à comprendre la tâche comme vous le souhaitez.
3. Décomposer les tâches complexes: Si la tâche est compliquée, le fait de la diviser en plusieurs étapes peut améliorer la qualité de la réponse.
4. Définir des contraintes ou des formats: Si vous avez besoin d'un style, d'un format ou d'une longueur de document spécifique, indiquez clairement ces exigences dans l'invitation.

Pour en savoir plus, lisez ce blog sur Techniques d'optimisation des messages.

Quelles sont les techniques permettant d'optimiser la vitesse d'inférence des modèles génératifs d'IA ?

• Taille des modèles : Suppression des poids/couches inutiles pour réduire la taille du modèle.
• Quantification: Réduction de la précision des poids du modèle à fp16/int8.
• Distillation des connaissances: Entraînement d'un modèle plus petit à imiter un modèle plus grand.
• Accélération GPU : Utilisation de matériel spécialisé.

Pouvez-vous expliquer le concept de "génération conditionnelle" et comment il est appliqué dans des modèles tels que les GAN conditionnels (cGAN) ?

La génération conditionnelle implique que le modèle génère des sorties en fonction de certaines conditions ou contextes. Cela permet de mieux contrôler le contenu généré. Dans les GAN conditionnels (cGAN), le générateur et le discriminateur sont conditionnés par des informations supplémentaires, telles que les étiquettes de classe. Voici comment cela fonctionne :

• Générateur : Reçoit à la fois du bruit et des informations conditionnelles (par exemple, une étiquette de classe) pour produire des données qui correspondent à la condition.
• Discriminateur : Évalue l'authenticité des données générées tout en tenant compte des informations conditionnelles.

Questions d'entretien sur l'IA générative pour un ingénieur en IA

Si vous passez un entretien pour un poste d'ingénieur en IA axé sur l'IA générative, attendez-vous à des questions qui évaluent votre capacité à concevoir, mettre en œuvre et déployer des modèles génératifs.

Discuter des défis et des solutions potentielles pour assurer la sécurité et la robustesse des MFR pendant le déploiement.

Garantir la sécurité et la robustesse des LLM pose plusieurs problèmes. L'un des principaux défis est la possibilité de générer des résultats nuisibles ou biaisés, car ces modèles sont formés à partir de sources de données vastes, voire non filtrées, et peuvent produire un contenu toxique ou trompeur.

Un autre problème majeur lié au contenu généré par le LLM est le risque d'hallucination, lorsque le modèle génère un contenu qui semble sûr de lui mais qui est en fait une information incorrecte. Un autre défi est la sécurité contre les invites contradictoires qui violent les mesures de sécurité du modèle et produisent des réponses nuisibles ou contraires à l'éthique, comme cela a été prouvé à de nombreuses reprises pour différents modèles.

L'intégration de filtres de sécurité et de couches de modération peut aider à identifier et à supprimer les contenus nuisibles générés. La surveillance humaine permanente dans la boucle renforce encore la sécurité du modèle. Bien que ces problèmes puissent être atténués, il n'existe actuellement aucune solution stricte permettant d'éliminer les possibilités de d'évasion ou d'hallucination.

Décrivez un projet difficile impliquant l'IA générative auquel vous vous êtes attaqué. Quels ont été les principaux défis et comment les avez-vous relevés ?

La réponse à cette question est vraiment subjective en fonction de vos projets et de vos expériences. Vous pouvez toutefois garder ces points à l'esprit lorsque vous répondez à des questions de ce type :

• Sélectionnez un projet spécifique avec des défis d'IA clairs comme le biais, la précision du modèle ou l'hallucination.
• Clarifiez le défi et expliquez la difficulté technique ou opérationnelle.
• Montrez votre approche en mentionnant les stratégies clés que vous avez utilisées, telles que l'augmentation des données, l'ajustement des modèles ou la collaboration avec des experts.
• Mettez en évidence les résultats et quantifiez l'impact - amélioration de la précision, meilleur engagement des utilisateurs ou résolution d'un problème commercial.

Pouvez-vous nous parler de votre expérience en matière de mise en œuvre et de déploiement de modèles d'IA générative dans des environnements de production ?

Tout comme la question précédente, vous pouvez répondre à cette question en vous basant sur votre expérience, mais en gardant à l'esprit ce qui suit :

• Focus sur le déploiement: Mentionnez l'infrastructure (cloud services, MLOps ) et les principales tâches de déploiement (mise à l'échelle, optimisation des temps de latence). Il n'est pas nécessaire d'entrer dans les détails. Il suffit de montrer que vous êtes à la pointe du progrès.
• Mentionnez un défi: Il est utile de mentionner un ou deux problèmes courants à éviter, afin de montrer votre expertise.
• Couvrir le post-déploiement: Inclure des stratégies de suivi et d'entretien pour garantir des performances constantes.
• Adressez-vous à: Mentionnez toute mesure prise pour gérer la partialité ou la sécurité pendant le déploiement.

Comment aborderiez-vous la création d'un nouveau modèle d'IA générative pour une application spécifique ?

La création d'un nouveau modèle d'IA générative pour une application spécifique nécessite une approche systématique. Voici comment vous pouvez vous atteler à cette tâche : 

• Connaissance du domaine : Comprendre le domaine dans lequel vous souhaitez travailler.
• Collecte des données : Rassemblez un ensemble de données filtrées de haute qualité.
• Sélection du modèle : Choisir une architecture appropriée (GAN, VAE, etc.).
• Stratégie de formation : Planifier le processus d'apprentissage, y compris le réglage des hyperparamètres et les expériences approfondies.
• Mesures d'évaluation : Définissez comment mesurer le succès.
• Plan de déploiement : Réfléchissez à la manière dont le modèle sera intégré dans l'application. Décidez de l'infrastructure et de la procédure de déploiement.

Quelles sont les questions de recherche ouvertes ou les domaines que vous trouvez les plus passionnants dans le domaine de l'IA générative ?

La réponse dépend ici aussi de vos préférences personnelles, mais voici quelques sujets que vous pouvez mentionner :

• Améliorer l'interprétabilité des modèles : Rendre les modèles génératifs plus transparents et interprétables.
• Cadres éthiques : Élaboration de lignes directrices pour une IA responsable.
• Génération multimodale : Générer du contenu à partir de plusieurs types de données (image, texte, etc.).
• Robustesse de l'adversaire : Rendre les modèles résistants aux attaques adverses.
• Capacités de raisonnement : Augmenter le pouvoir de raisonnement des LLM.

Conclusion

Alors que l'IA générative trouve des moyens d'influencer divers aspects de nos vies et de nos carrières, il est vital de garder un œil curieux sur les sujets essentiels. Bien que les questions potentielles sur la GenAI qui peuvent être posées lors d'un entretien dépendent du rôle spécifique et de l'entreprise, j'ai essayé de donner un exemple de 30 questions et réponses pour vous aider à commencer votre préparation à l'entretien.

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