Les 30 meilleures questions et réponses pour l'entretien LLM en 2024

Qu'est-ce que le réglage fin dans le contexte des LLM et pourquoi est-il important ?

Le réglage fin dans le contexte des LLM consiste à prendre un modèle pré-entraîné et à l'entraîner davantage sur un ensemble de données plus petit et spécifique à une tâche. Ce processus permet au modèle d'adapter sa compréhension générale du langage aux nuances de l'application spécifique, améliorant ainsi les performances.

Il s'agit d'une technique importante car elle permet de tirer parti des connaissances linguistiques générales acquises lors de la préformation tout en modifiant le modèle pour qu'il soit performant dans des applications spécifiques, telles que l'analyse des sentiments, le résumé de texte ou la réponse à des questions.

Quels sont les défis les plus courants liés à l'utilisation de l'apprentissage tout au long de la vie ?

L'utilisation des LLM s'accompagne de plusieurs défis, notamment :

• Ressources informatiques : Les LLM nécessitent une puissance de calcul et une mémoire importantes, ce qui rend la formation et le déploiement gourmands en ressources.
• Partialité et équité : Les LLM peuvent apprendre et propager par inadvertance les biais présents dans les données d'apprentissage, ce qui conduit à des résultats injustes ou biaisés.
• Interprétabilité : Il peut être difficile de comprendre et d'expliquer les décisions prises par les MLD en raison de leur nature complexe et opaque.
• Confidentialité des données : L'utilisation de grands ensembles de données pour la formation peut susciter des inquiétudes quant à la confidentialité et à la sécurité des données.
• Coût : Le développement, la formation et la mise en place de LLM peuvent être coûteux, ce qui limite leur accessibilité pour les petites organisations.

Comment les LLM gèrent-ils les mots ou les jetons hors du vocabulaire (OOV) ?

Les LLM traitent les mots ou les jetons hors vocabulaire en utilisant des techniques telles que la tokenisation des sous-mots (par exemple, Byte Pair Encoding ou BPE, et WordPiece). Ces techniques décomposent les mots inconnus en sous-mots connus plus petits que le modèle peut traiter. 

Cette approche garantit que même si un mot n'est pas vu pendant la formation, le modèle peut toujours comprendre et générer du texte sur la base de ses éléments constitutifs, ce qui améliore la flexibilité et la robustesse.

Que sont les couches d'encastrement et pourquoi sont-elles importantes dans les LLM ?

Les couches d'intégration sont un élément important des LLM utilisés pour convertir des données catégorielles, telles que des mots, en représentations vectorielles denses. Ces enchâssements capturent les relations sémantiques entre les mots en les représentant dans un espace vectoriel continu où les mots similaires sont plus proches les uns des autres. L'importance de l'intégration des couches dans les mécanismes d'apprentissage tout au long de la vie tient notamment à ce qui suit :

• Réduction de la dimensionnalité : Ils réduisent la dimensionnalité des données d'entrée, ce qui les rend plus faciles à traiter par le modèle.
• Compréhension sémantique : Les encastrements capturent les significations sémantiques nuancées et les relations entre les mots, améliorant ainsi la capacité du modèle à comprendre et à générer des textes semblables à ceux d'un être humain.
• Apprentissage par transfert : Les encastrements pré-entraînés peuvent être utilisés dans différents modèles et tâches, fournissant une base solide de compréhension du langage qui peut être affinée pour des applications spécifiques.

Questions d'entretien intermédiaires pour le LLM

En s'appuyant sur les concepts de base, les questions de niveau intermédiaire approfondissent les techniques pratiques utilisées pour optimiser les performances du LLM et relever les défis liés à l'efficacité des calculs et à l'interprétabilité des modèles.

Expliquez le concept d'attention dans les LLM et comment il est mis en œuvre.

Le concept d'attention dans les LLM est une méthode qui permet au modèle de se concentrer sur différentes parties de la séquence d'entrée lorsqu'il fait des prédictions. Il attribue dynamiquement des poids aux autres mots clés de l'entrée, en mettant en évidence ceux qui sont les plus pertinents pour la tâche en cours. 

Le modèle calcule les scores d'attention pour chaque jeton par rapport à tous les autres jetons de la séquence, ce qui lui permet de saisir les dépendances quelle que soit leur distance.

Le mécanisme d'auto-attention est un élément essentiel de l'architecture du transformateur, qui lui permet de traiter efficacement les informations et de saisir les relations à long terme.

Quel est le rôle de la tokenisation dans le traitement du LLM ?

La tokenisation convertit le texte brut en unités plus petites appelées tokens, qui peuvent être des mots, des sous-mots ou des caractères.

Le rôle de la tokenisation dans le traitement LLM est vital car elle transforme le texte dans un format que le modèle peut comprendre et traiter. 

Une tokenisation efficace garantit que le modèle peut traiter une gamme variée d'entrées, y compris des mots rares et des langues différentes, en les décomposant en éléments gérables. Cette étape est nécessaire pour une formation et une inférence optimales, car elle normalise l'entrée et aide le modèle à apprendre des modèles significatifs dans les données.

Comment mesurez-vous la performance d'un LLM ?

Les chercheurs et les praticiens ont mis au point de nombreux paramètres d'évaluation pour mesurer les performances d'un programme d'éducation et de formation tout au long de la vie. Les mesures les plus courantes sont les suivantes :

• Perplexité : Mesure le degré de prédiction d'un échantillon par le modèle, couramment utilisé dans les tâches de modélisation linguistique.
• Précision : Utilisé pour des tâches telles que la classification de textes afin de mesurer la proportion de prédictions correctes.
• Score F1 : Moyenne harmonique de la précision et du rappel, utilisée pour des tâches telles que la reconnaissance des entités nommées.
• Score BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) : Mesure la qualité d'un texte généré par une machine par rapport à des traductions de référence, couramment utilisées dans la traduction automatique.
• ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) : Un ensemble de mesures qui évalue le chevauchement entre le texte généré et le texte de référence, souvent utilisé dans les tâches de résumé. Ils permettent de quantifier l'efficacité du modèle et d'orienter les améliorations ultérieures.

Quelles sont les techniques permettant de contrôler la sortie d'un LLM ?

Plusieurs techniques peuvent être utilisées pour contrôler la sortie d'un LLM, notamment :

• Température : Le réglage de ce paramètre pendant l'échantillonnage permet de contrôler le caractère aléatoire de la sortie. Des températures plus basses produisent des résultats plus déterministes, tandis que des valeurs plus élevées donnent des résultats plus variés.
• Échantillonnage Top-K : Limite l'échantillonnage aux K tokens les plus probables, réduisant ainsi la probabilité de générer des textes moins pertinents ou absurdes.
• Échantillonnage Top-P (noyau) : Choisit des jetons dans le plus petit ensemble dont la probabilité cumulée dépasse un seuil P, en équilibrant la diversité et la cohérence.
• Ingénierie rapide: Rédiger des invites spécifiques pour guider le modèle vers la production des résultats souhaités en fournissant un contexte ou des exemples.
• Jetons de contrôle : Utilisation de jetons spéciaux pour indiquer au modèle de générer du texte dans un style, un format ou un type de contenu spécifique.

Quelles sont les approches permettant de réduire le coût de calcul des LLM ?

Pour réduire le coût de calcul des LLM, nous pouvons utiliser :

• Taille des modèles : Suppression des poids ou des neurones les moins importants du modèle afin de réduire sa taille et ses besoins de calcul.
• Quantification : La conversion des poids du modèle d'une précision supérieure (par exemple, 32 bits en virgule flottante) à une précision inférieure (par exemple, 8 bits en nombres entiers) réduit l'utilisation de la mémoire et accélère l'inférence.
• Distillation: Entraînement d'un modèle plus petit (élève) à imiter le comportement d'un modèle plus grand et pré-entraîné (enseignant) afin d'obtenir des performances similaires avec moins de ressources.
• Peu d'attention : L'utilisation de techniques telles que les transformateurs épars pour limiter le mécanisme d'attention à un sous-ensemble d'éléments permet de réduire la charge de calcul.
• Architectures efficaces : Développer et utiliser des architectures de modèles efficaces spécifiquement conçues pour minimiser les demandes de calcul tout en maintenant les performances, telles que le Reformer ou le Longformer.

Quelle est l'importance de l'interprétabilité des modèles dans les LLM et comment peut-on l'obtenir ?

L'interprétabilité du modèle est essentielle pour comprendre comment un LLM prend ses décisions, ce qui est important pour instaurer la confiance, garantir la responsabilité et identifier et atténuer les biais. La réalisation de l'interprétabilité peut impliquer différentes approches, telles que :

• Visualisation de l'attention : L'analyse des poids d'attention permet de déterminer les parties de l'entrée sur lesquelles le modèle se concentre.
• Cartes de saillance : Mise en évidence des caractéristiques d'entrée qui ont la plus grande influence sur les résultats du modèle.
• Méthodes d'agnosticité des modèles : Utiliser des techniques telles que LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) pour expliquer les prédictions individuelles.
• Propagation de la pertinence au niveau de la couche : La décomposition des prédictions du modèle en contributions de chaque couche ou neurone.

Comment les LLM traitent-ils les dépendances à long terme dans les textes ?

Les LLM gèrent les dépendances à long terme dans le texte grâce à leur architecture, en particulier le mécanisme d'auto-attention, qui leur permet de prendre en compte simultanément tous les tokens de la séquence d'entrée. Cette capacité à s'intéresser à des éléments distants aide les LLM à saisir les relations et les dépendances sur de longs contextes. 

En outre, des modèles avancés tels que Transformer-XL et Longformer sont spécifiquement conçus pour étendre la fenêtre contextuelle et gérer plus efficacement les séquences plus longues, assurant ainsi une meilleure gestion des dépendances à long terme.

Questions d'entretien avancées pour le LLM 

Comprendre les concepts avancés des LLM est utile pour les professionnels qui cherchent à repousser les limites de ce que ces modèles peuvent réaliser. Cette section explore des sujets complexes et des défis communs rencontrés sur le terrain.

Expliquez le concept de "l'apprentissage en quelques coups" dans les programmes d'éducation et de formation tout au long de la vie et ses avantages.

L'apprentissage en quelques coups dans les LLM se réfère à la capacité du modèle à apprendre et à effectuer de nouvelles tâches en utilisant seulement quelques exemples. Cette capacité s'appuie sur les vastes connaissances pré-entraînées du LLM, ce qui lui permet de généraliser à partir d'un petit nombre d'instances. 

Les principaux avantages de l'apprentissage à quelques coups sont la réduction des besoins en données, car la nécessité de disposer de grands ensembles de données spécifiques à une tâche est minimisée, la flexibilité accrue, qui permet au modèle de s'adapter à diverses tâches avec un réglage fin minimal, et la rentabilité, car des besoins en données plus faibles et des temps d'apprentissage réduits se traduisent par des économies significatives en termes de collecte de données et de ressources de calcul.

Quelles sont les différences entre les modèles autorégressifs et les modèles de langage masqué ?

Les modèles autorégressifs et les modèles de langage masqué diffèrent principalement par leur approche de la prédiction et leur adéquation à la tâche. Les modèles autorégressifs, tels que GPT-3 et GPT-4, prédisent le mot suivant d'une séquence en fonction des mots précédents, générant le texte un jeton à la fois. 

Ces modèles sont particulièrement adaptés aux tâches de génération de texte. En revanche, les modèles de langage masqué, tels que BERTmasquent aléatoirement des mots dans une phrase et entraînent le modèle à prédire ces mots masqués sur la base du contexte environnant. Cette approche bidirectionnelle permet au modèle de comprendre le contexte dans les deux sens, ce qui le rend idéal pour la classification des textes et les tâches de réponse aux questions.

Comment pouvez-vous intégrer des connaissances externes dans un LLM ?

L'intégration de connaissances externes dans un programme d'éducation et de formation tout au long de la vie peut être réalisée par plusieurs méthodes :

• Intégration des graphes de connaissances: Compléter l'entrée du modèle par des informations provenant de graphes de connaissances structurés afin de fournir des informations contextuelles.
• Génération améliorée par récupération (RAG): Combine des méthodes de recherche avec des modèles génératifs pour récupérer des informations pertinentes à partir de sources externes lors de la génération de textes.
• Ajustement fin avec des données spécifiques au domaine : Entraînement du modèle sur des ensembles de données supplémentaires contenant les connaissances requises pour le spécialiser dans des tâches ou des domaines spécifiques.
• Ingénierie rapide : Concevoir des messages-guides qui guident le modèle pour qu'il utilise efficacement les connaissances externes lors de l'inférence.

Quels sont les défis associés au déploiement des LLM en production ?

Le déploiement de LLM en production pose plusieurs problèmes :

• Évolutivité : Pour que le modèle puisse traiter efficacement de grands volumes de demandes, il faut souvent disposer de ressources informatiques importantes et d'une infrastructure optimisée.
• Temps de latence : Minimiser le temps de réponse pour fournir des résultats en temps réel ou quasi réel est essentiel pour les applications telles que les chatbots et les assistants virtuels.
• Suivi et maintenance : Le contrôle continu des performances du modèle et sa mise à jour pour gérer l'évolution des données et des tâches requièrent des systèmes de contrôle robustes et des mises à jour régulières.
• Considérations éthiques et juridiques : Il est essentiel d'aborder les questions liées aux préjugés, à la protection de la vie privée et au respect des réglementations afin d'éviter les pièges éthiques et les répercussions juridiques.
• Gestion des ressources : La gestion des importantes ressources informatiques nécessaires à l'inférence garantit la rentabilité et implique l'optimisation des configurations matérielles et logicielles.

Comment gérez-vous la dégradation du modèle au fil du temps dans les LLM déployés ?

La dégradation du modèle se produit lorsque la performance d'un LLM diminue au fil du temps en raison de changements dans la distribution des données sous-jacentes. La gestion de la dégradation du modèle implique un réentraînement régulier avec des données actualisées afin de maintenir les performances. Un cursus continu est nécessaire pour suivre les performances du modèle et détecter les signes de dégradation. 

Les techniques d'apprentissage incrémental permettent au modèle d'apprendre à partir de nouvelles données sans oublier les informations apprises précédemment. En outre, les tests A/B permettent de comparer les performances du modèle actuel avec celles des nouvelles versions et d'identifier les améliorations potentielles avant le déploiement complet.

Quelles sont les techniques permettant de garantir l'utilisation éthique des MLD ?

Garantir l'utilisation l'utilisation éthique des LLMplusieurs techniques peuvent être mises en œuvre :

• Atténuation des préjugés : Appliquer des stratégies pour identifier et réduire les biais dans les données d'entraînement et les résultats des modèles, comme l'utilisation d'ensembles de données équilibrés et d'outils de détection des biais.
• Transparence et explicabilité : Développer des modèles qui fournissent des résultats interprétables et explicables pour favoriser la confiance et la responsabilité, notamment en utilisant la visualisation de l'attention et les cartes de saillance.
• Consentement de l'utilisateur et respect de la vie privée : Veiller à ce que les données utilisées pour la formation et l'inférence soient conformes à la réglementation en matière de protection de la vie privée et obtenir le consentement de l'utilisateur si nécessaire.
• Audits d'équité : Réalisez des audits réguliers pour évaluer l'équité et les implications éthiques du comportement du modèle.
• Déploiement responsable: Définir des lignes directrices et des politiques pour une déploiement responsable de l'IA responsable, y compris la gestion des contenus nuisibles ou inappropriés générés par le modèle.

Comment pouvez-vous garantir la sécurité des données utilisées avec les MLD ?

La sécurisation des données utilisées avec les LLM nécessite la mise en œuvre de différentes mesures. Il s'agit notamment d'utiliser des techniques de cryptage pour les données au repos et en transit afin de les protéger contre tout accès non autorisé. Des contrôles d'accès stricts sont nécessaires pour garantir que seul le personnel autorisé peut accéder aux données sensibles. 

Il est également essentiel d'anonymiser les données afin de supprimer les informations personnelles identifiables (PII) avant de les utiliser pour la formation ou l'inférence. En outre, il est essentiel de se conformer aux réglementations en matière de protection des données, telles que le GDPR ou le CCPA, afin d'éviter les problèmes juridiques. 

Ces mesures contribuent à protéger l'intégrité, la confidentialité et la disponibilité des données. Cette protection est essentielle pour maintenir la confiance des utilisateurs et respecter les normes réglementaires.

Pouvez-vous expliquer comment des techniques telles que l'apprentissage par renforcement à partir du feedback humain (RLHF) peuvent être utilisées pour améliorer la qualité et la sécurité des produits LLM, et quels sont certains des défis associés à cette approche ?

RLHF est une technique qui implique la formation d'un LLM pour aligner ses résultats sur les préférences humaines en incorporant le retour d'information des évaluateurs humains. Ce processus itératif permet au modèle d'apprendre à générer des réponses non seulement précises, mais aussi sûres, impartiales et utiles.

Cependant, la RLHF s'accompagne de défis. L'une des difficultés réside dans le risque de biais dans le retour d'information humain, car différents évaluateurs peuvent avoir des préférences et des interprétations différentes.

Un autre défi concerne l'évolutivité du processus de retour d'information, car la collecte et l'intégration de grandes quantités de données humaines peuvent prendre du temps et coûter cher. En outre, il peut être difficile de s'assurer que le modèle de récompense utilisé dans le cadre de la RLHF reflète fidèlement les comportements et les valeurs souhaités.

Malgré ces défis, la RLHF a montré des résultats prometteurs dans l'amélioration de la qualité et de la sécurité des produits LLM, ce qui en fait un domaine important de recherche et de développement dans le domaine de l'ingénierie rapide.

Plus récemment, une alternative à la RLHF est apparue : Rapprentissage par renforcement à partir du retour d'information de l'IA (RLAIF).

Questions d'entretien LLM pour les ingénieurs prometteurs 

L'ingénierie rapide est un aspect important de l'utilisation des LLM. Il s'agit d'élaborer des messages-guides précis et efficaces pour susciter les réponses souhaitées de la part du modèle. Cette section examine les questions clés que les ingénieurs d'intervention peuvent rencontrer.

Qu'est-ce que l'ingénierie de la demande et pourquoi est-elle essentielle pour travailler avec les gestionnaires de programmes d'éducation et de formation tout au long de la vie ?

L'ingénierie des messages-guides consiste à concevoir et à affiner les messages-guides afin d'aider les MFR à produire des résultats précis et pertinents. C'est essentiel pour travailler avec les LLM, car la qualité de l'invite a un impact direct sur la performance du modèle. 

Des messages-guides efficaces peuvent améliorer la capacité du modèle à comprendre la tâche, à générer des réponses précises et pertinentes et à réduire la probabilité d'erreurs.

Une ingénierie rapide est essentielle pour maximiser l'utilité des LLM dans diverses applications, de la génération de textes aux tâches complexes de résolution de problèmes.

Pouvez-vous donner des exemples de différentes techniques d'incitation (zéro, quelques, chaîne de pensée) et expliquer quand les utiliser ?

• Invitation à ne pas faire d'erreur: Fournit au modèle une description de la tâche sans aucun exemple. Généralement utilisé lorsqu'il n'y a pas d'exemples disponibles ou lorsque nous voulons tester la compréhension générale et la flexibilité du modèle.
• Incitation à l'action en quelques coups de feu: Fournit quelques exemples avec la description de la tâche pour guider le modèle. Cela est utile lorsque le modèle a besoin d'un contexte ou d'exemples pour mieux comprendre la tâche.
• Incitation à la réflexion en chaîne: Décompose une tâche complexe en étapes plus petites et séquentielles que le modèle peut suivre. Cela peut s'avérer utile pour les tâches qui nécessitent un raisonnement logique et la résolution de problèmes en plusieurs étapes.

Comment évaluer l'efficacité d'une invite ?

L'évaluation de l'efficacité d'une invite implique :

• Qualité de la sortie : Évaluer la pertinence, la cohérence et l'exactitude des réponses du modèle.
• Cohérence : Vérifier si le modèle produit de manière cohérente des résultats de haute qualité pour différents intrants.
• Mesures spécifiques aux tâches : Utiliser des mesures d'évaluation spécifiques à une tâche, telles que BLEU pour la traduction ou ROUGE pour le résumé, pour mesurer les performances.
• L'évaluation humaine : Impliquer des évaluateurs humains pour fournir un retour d'information qualitatif sur les résultats du modèle.
• Tests A/B : Comparaison de différents messages-guides afin de déterminer lequel permet d'obtenir de meilleurs résultats.

Quelles sont les stratégies permettant d'éviter les pièges courants dans la conception des questionnaires (par exemple, les questions suggestives, les instructions ambiguës) ?

• Évitez les questions suggestives : Veillez à ce que les messages-guides n'impliquent pas une réponse spécifique, ce qui pourrait fausser la réponse du modèle.
• Des instructions claires et concises : Fournissez des instructions claires et simples afin de réduire la confusion.
• Disposition relative au contexte : Incluez un contexte pertinent pour aider le modèle à comprendre la tâche sans le surcharger d'informations inutiles.
• Tests itératifs : Testez et affinez continuellement les messages-guides en fonction des résultats et des performances du modèle.

Comment abordez-vous l'affinage itératif des messages pour améliorer les performances du LLM ?

L'affinage itératif implique

• Conception initiale : Commencez par une invite de base basée sur les exigences de la tâche.
• Test et évaluation : Évaluez les performances de l'invité à l'aide de divers indicateurs et obtenez un retour d'information.
• Analyse : Identifiez les faiblesses ou les points à améliorer dans le message.
• Raffinement : Apporter des ajustements à l'invite pour résoudre les problèmes identifiés.
• Répétez : Répétez le processus d'essai et d'amélioration jusqu'à ce que vous obteniez les performances souhaitées.

Quels outils ou cadres utilisez-vous pour rationaliser le processus d'ingénierie rapide ?

Plusieurs outils et cadres peuvent rationaliser le processus d'ingénierie rapide :

• Environnements de développement interactifs (IDE) : Utiliser des IDE comme Jupyter Notebook pour faciliter l'expérimentation et la visualisation.
• API et SDK : Exploiter les API et les SDK fournis par les fournisseurs de LLM (par exemple, l'API OpenAI) pour un test et un déploiement rapides.
• Cadres de tests automatisés : Mettre en œuvre des cadres de tests automatisés pour évaluer les performances des prompts à travers divers scénarios et entrées.
• Systèmes de contrôle des versions : Utiliser des systèmes de contrôle de version (par exemple, Git) pour suivre les modifications et collaborer à des projets d'ingénierie rapide.
• Outils de visualisation : L'utilisation d'outils de visualisation pour analyser les résultats des modèles et identifier les modèles ou les domaines à améliorer.

Comment gérez-vous les problèmes tels que les hallucinations ou les préjugés dans les résultats du LLM par le biais d'une ingénierie rapide ?

Cette question porte sur les aspects éthiques et pratiques du contenu généré par le LLM. Une réponse solide démontrera que vous êtes conscient de ces problèmes et discutera de techniques telles que :

• Invitations à vérifier les faits : Incorporer des messages-guides qui encouragent le modèle à vérifier ses informations auprès de sources fiables.
• Invitations à atténuer les préjugés : Guider le modèle pour qu'il prenne en compte les différentes perspectives et évite tout langage discriminatoire.
• Invitations contrefactuelles : Demander au modèle de générer d'autres scénarios ou perspectives pour remettre en question ses hypothèses initiales.

Pouvez-vous expliquer le rôle des modèles d'invites et leur utilisation dans l'ingénierie des invites ?

Les modèles d'invites fournissent un format structuré pour les invites, comprenant souvent des espaces réservés pour des informations ou des instructions spécifiques. Ils peuvent être réutilisés pour différentes tâches et différents scénarios, ce qui améliore la cohérence et l'efficacité de la conception rapide.

Une bonne réponse expliquerait comment les modèles d'invites peuvent être utilisés pour encapsuler les meilleures pratiques, intégrer les connaissances spécifiques au domaine et rationaliser le processus de génération d'invites efficaces pour diverses applications.

Quel est l'impact du choix d'un tokenizer sur l'ingénierie de l'invite et la performance du modèle ?

Le tokenizer joue un rôle crucial dans la manière dont le LLM interprète et traite l'invite d'entrée. Les différents tokenizers ont des tailles de vocabulaire variables et traitent différemment les mots hors-vocabulaire (OOV). Un tokéniseur de sous-mots tel que Byte Pair Encoding (BPE) peut traiter les mots OOV en les divisant en unités de sous-mots plus petites, tandis qu'un tokéniseur basé sur les mots peut les traiter comme des jetons inconnus.

Le choix du tokenizer peut avoir un impact sur les performances du modèle de plusieurs manières. Par exemple, un tokenizer de sous-mots peut être plus efficace pour capturer le sens de termes rares ou techniques, tandis qu'un tokenizer basé sur les mots peut être plus simple et plus rapide pour les tâches linguistiques générales.

Dans l'ingénierie des invites, le choix du tokenizer peut influencer la façon dont vous structurez vos invites. Par exemple, si vous utilisez un tokenizer de sous-mots, vous devrez peut-être accorder plus d'attention à la façon dont les mots sont divisés en sous-mots pour vous assurer que le modèle capture le sens voulu.

Conclusion

Ce guide propose une série de questions d'entretien pour vous aider à vous préparer à des discussions sur les LLM, allant des principes de base aux stratégies avancées. 

Que vous vous prépariez à un entretien ou que vous cherchiez à consolider vos connaissances, ces informations vous permettront d'acquérir les connaissances nécessaires pour naviguer et exceller dans le domaine de l'intelligence artificielle.

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