Perguntas básicas da entrevista sobre IA generativa

Vamos começar com algumas perguntas básicas da entrevista sobre IA generativa. Elas testarão sua compreensão dos principais conceitos e princípios.

Quais são as principais diferenças entre os modelos discriminativos e generativos?

Os modelos discriminativos aprendem o limite de decisão entre as classes e os padrões que as diferenciam. Eles estimam a probabilidade P(y|x), que é a probabilidade de um rótulo específico y, dados os dados de entrada x. Esses modelos se concentram na distinção entre diferentes categorias.

Os modelos generativos aprendem a distribuição dos próprios dados modelando a probabilidade conjunta P(x,y), o que envolve a amostragem de pontos de dados dessa distribuição. Depois de ser treinada em milhares de imagens de dígitos, essa amostragem poderia produzir uma nova imagem de um dígito.

Leia mais neste blog em Generative vs Discriminative Models: Diferenças e casos de uso.

Você pode explicar os princípios básicos por trás das Redes Adversárias Generativas (GANs)?

As GANs são formadas por duas redes neurais que competem entre si (daí a palavra Adversarial): um gerador e um discriminador.

O gerador cria amostras de dados falsas, enquanto o discriminador as avalia em relação aos dados reais de treinamento. As duas redes são treinadas simultaneamente:

• O objetivo do gerador é produzir imagens tão indistinguíveis dos dados reais que o discriminador não consiga perceber a diferença.
• O objetivo do discriminador é identificar com precisão se uma determinada imagem é real ou gerada.

Por meio desse aprendizado competitivo, o gerador se torna hábil em produzir dados altamente realistas que são semelhantes aos dados de treinamento.

Quais são algumas aplicações populares da IA generativa no mundo real?

• Geração de imagens: Produção de imagens realistas para arte ou design. (Difusão estável)
• Geração de texto: Usado em chatbots, criação de conteúdo ou tradução. (ChatGPT, Claude)
• Descoberta de medicamentos: Projetando novas estruturas moleculares para medicamentos.
• Aumento de dados: Expansão de conjuntos de dados com poucos dados para aprendizado de máquina.

Quais são alguns dos desafios associados ao treinamento e à avaliação de modelos de IA generativa?

• Custo computacional: Alta potência computacional e requisitos de hardware para treinar modelos mais complexos.
• Complexidade do treinamento: O treinamento de modelos generativos pode ser desafiador e cheio de nuances.
• Métricas de avaliação: É um desafio avaliar quantitativamente a qualidade e a diversidade dos resultados do modelo.
• Requisitos de dados: Os modelos generativos geralmente exigem grandes quantidades de dados com alta qualidade e diversidade. A coleta desses dados pode ser demorada e cara.
• Preconceito e imparcialidade: Modelos não verificados podem ampliar os vieses presentes nos dados de treinamento, levando a resultados injustos.

Quais são algumas considerações éticas relacionadas ao uso da IA generativa?

O uso generalizado da GenAI e de seus casos de uso exige uma avaliação completa de seu desempenho em termos de ética. Alguns exemplos incluem:

• Deepfakes: A criação de mídia falsa, mas hiper-realista, pode espalhar desinformação ou difamar indivíduos.
• Geração tendenciosa: Amplificação de preconceitos históricos e sociais nos dados de treinamento.
• Propriedade intelectual: Uso não autorizado de material protegido por direitos autorais nos dados.

Como a IA generativa pode ser usada para aumentar ou aprimorar a criatividade humana?

Embora a alucinação dos modelos de IA possa produzir resultados defeituosos, esses modelos generativos são úteis em muitos termos e usos. Eles podem ser usados como inspiração criativa para os especialistas em vários campos:

• Arte e design: Proporcionando inspiração em arte e design.
• Assistência para redação: Sugerir títulos e escrever ideias ou completar o texto.
• Música: Composição de batidas e harmonias.
• Programação: Otimizar o código existente ou oferecer maneiras de abordar um problema de implementação.

Perguntas intermediárias para entrevistas sobre IA geradora

Agora que já abordamos os conceitos básicos, vamos explorar algumas perguntas intermediárias de entrevistas sobre IA generativa.

O que é o "colapso do modo" em GANs e como podemos lidar com ele?

Assim como um criador de conteúdo que descobre que um determinado formato de vídeo resulta em mais alcance e interações, o modelo generativo de um GAN pode provavelmente se fixar em uma diversidade limitada de resultados que engana o modelo discriminador. Isso faz com que o gerador produza um pequeno conjunto de saídas, prejudicando a diversidade e a flexibilidade dos dados gerados.

As possíveis soluções para isso podem se concentrar nas técnicas de treinamento, ajustando os hiperparâmetros e vários algoritmos de otimização, aplicando regularizações que promovam a diversidade ou combinando vários geradores para abranger diferentes modos de geração de dados.

Como funciona um codificador automático variacional (VAE)?

A Autoencodificador Variacional (VAE) é um tipo de modelo generativo que aprende a codificar dados de entrada em um espaço latente e a decodificá-los de volta para reconstruir os dados de entrada originais. Os VAEs são modelos de codificador-decodificador:

• O codificador mapeia os dados de entrada para uma distribuição no espaço latente.
• O decodificador a partir dessa distribuição de espaço latente, reconstrói os dados de entrada.

A estrutura de um codificador automático de variação. (Fonte: Wikimedia Commons)

O que torna os VAEs diferentes dos autoencoders tradicionais é que o VAE incentiva o espaço latente a seguir uma distribuição conhecida (como a gaussiana). Isso os torna mais úteis para gerar novos dados por meio da amostragem desse espaço latente.

Você pode explicar a diferença entre os Autoencodificadores Variacionais (VAEs) e os GANs?

• Arquitetura: Os VAEs usam uma arquitetura de codificador-decodificador para mapear de e para um espaço latente, enquanto os GANs consistem em duas redes com duas finalidades diferentes - um gerador e um discriminador - que competem entre si.
• Abordagem: Ao aproveitar uma abordagem probabilística, o VAE aprende a mapear um dado de entrada para uma distribuição completa de possíveis representações. Isso os torna um modelo flexível para gerar novos dados. Por outro lado, os GANs adotam uma abordagem adversária em que duas redes competem entre si. Isso otimiza o gerador para criar imagens mais realistas em comparação com os dados de treinamento.

Como você avalia a qualidade e a diversidade das amostras geradas a partir de um modelo generativo?

A avaliação das amostras geradas é uma tarefa complexa que depende da modalidade dos dados (imagem, texto, vídeo etc.). da modalidade dos dados (imagem, texto, vídeo etc.) e requer uma combinação de diferentes métricas de avaliação. Aqui estão alguns exemplos de várias abordagens:

• Pontuação inicial (IS): Mede a qualidade e a diversidade das imagens geradas usando um modelo de classificador Inceptionv3 pré-treinado. Um IS mais alto indica que as imagens são de alta qualidade (o classificador está confiante) e diversificadas (as imagens são classificadas em muitas classes diferentes).
• Distância de início de Fréchet (FID): Ele se baseia no Inception Score, avaliando também a distribuição das imagens geradas com a distribuição das imagens reais (a verdade básica). Em contraste com a pontuação IS, na qual uma pontuação mais alta significa melhor qualidade, a pontuação FID é interpretada como "melhor" se for baixa.
• Perplexidade: Usado em modelos de linguagem e tarefas de PNL, ele mede o grau de confiança de um modelo na previsão do próximo token com base no contexto dos tokens anteriores. Uma perplexidade de 1 indica uma previsão perfeita, e pontuações mais altas mostram menos competência na geração dos resultados. Essa pontuação também pode ser usada para diferenciar textos gerados por IA de textos humanos, já que os textos gerados por IA apresentam uma pontuação de perplexidade baixa, enquanto os textos escritos por humanos geralmente estão nas faixas mais altas da pontuação de perplexidade devido à sua complexidade.
• Avaliação humana: Julgamento subjetivo de anotadores humanos. Isso pode ser feito por meio de testes cegos - para distinguir entre dados reais e falsos, comparações entre pares ou classificações de escala em vários critérios.

Quais são algumas técnicas para melhorar a estabilidade e a convergência do treinamento do GAN?

Melhorar a estabilidade e a convergência do treinamento do GAN é importante para evitar o colapso do modo, garantir um treinamento eficiente e obter bons resultados. Aqui estão algumas técnicas para melhorar a estabilidade e a convergência do treinamento do GAN:

• Wasserstein GAN (WGAN): Usa a distância de Wasserstein como uma função de perda, melhorando a estabilidade do treinamento e fornecendo gradientes mais suaves.
• Regra de atualização em duas escalas (TTUR): Usando taxas de aprendizado separadas para o gerador e o discriminador.
• Suavização de rótulos: Suaviza os rótulos para evitar o excesso de confiança.
• Taxas de aprendizado adaptáveis: Usar otimizadores como o Adam para ajudar a gerenciar a taxa de aprendizado de forma dinâmica.
• Penalidade de gradiente: Penaliza gradientes grandes no discriminador para impor a continuidade de Lipschitz para um treinamento mais estável.

Como você pode controlar o estilo ou os atributos do conteúdo gerado usando modelos de IA generativa?

Há várias técnicas comuns para controlar o estilo das saídas do GenAI:

• Engenharia de prontidão: Especifique o estilo de saída desejado, fornecendo prompts detalhados que destacam o estilo ou o tom da geração de conteúdo. Esse é um método simples e eficaz nos modelos de texto para texto e de texto para imagem. É um método muito mais eficaz se você o fizer alinhado com os requisitos específicos ou com a documentação do modelo específico em questão.
• Controle de temperatura e amostragem: O parâmetro temperature controla o grau de aleatoriedade das saídas. Temperaturas mais baixas significam uma seleção de tokens mais conservadora e previsível, e temperaturas mais altas permitem uma geração mais criativa. Outros parâmetros, como top-k e top-p, também podem controlar a criatividade com que o modelo seleciona os possíveis próximos tokens durante a geração.
• Transferência de estilo (imagens): Outra técnica que pode ser usada durante a inferência para os modelos que a suportam é aplicar o estilo de uma imagem (imagem de referência) a uma imagem de entrada.
• Ajuste fino: Podemos usar um modelo pré-treinado e ajustá-lo em um conjunto de dados específico que contenha o estilo ou o tom desejado. Isso significa treinar mais o modelo com dados adicionais para aprender estilos ou atributos específicos adicionais.
• Aprendizagem por reforço: Podemos orientar o modelo para que ele prefira determinados resultados e se afaste de outros, fornecendo feedback. Esse feedback será usado para modificar o modelo por meio do aprendizado por reforço. Com o tempo, o modelo será alinhado às preferências dos usuários e/ou aos conjuntos de dados de preferências. Um exemplo disso, no contexto dos LLMs, é o aprendizado por reforço a partir de feedback humano (RLHF).

Quais são algumas maneiras de abordar a questão da parcialidade nos modelos de IA generativa?

Para garantir que o modelo seja imparcial e justo, são necessários ajustes iterativos e monitoramento em cada fase.

Primeiro, temos que garantir que os dados de treinamento sejam diversificados e inclusivos o máximo possível. Durante o treinamento, podemos orientar o modelo para uma geração mais justa, incorporando objetivos de justiça à função de perda.

Os resultados do modelo devem ser monitorados regularmente quanto a distorções. Para aumentar a confiança do público, é útil tornar o processo de tomada de decisão do modelo, os detalhes do conjunto de dados e as etapas de pré-processamento o mais transparente possível.

Você pode falar sobre o conceito de "espaço latente" em modelos generativos e sua importância?

No contexto dos modelos generativos, o espaço latente é um espaço de dimensão inferior que captura os recursos essenciais dos dados de forma que entradas semelhantes sejam mapeadas mais próximas umas das outras. A amostragem desse espaço latente permite que os modelos gerem novos dados e manipulem atributos ou recursos específicos (gerando variações de imagens).

Os espaços latentes são essenciais para gerar resultados controláveis, fiéis aos dados de treinamento e diversificados.

Qual é a função da aprendizagem autossupervisionada no desenvolvimento de modelos de IA generativos?

A principal ideia por trás do aprendizado autossupervisionado é aproveitar um vasto corpus de dados não rotulados para aprender representações úteis sem a necessidade de rotulagem manual. Modelos como o BERT e o GPT são treinados por métodos autossupervisionados, como a previsão do próximo token e o aprendizado da estrutura e da semântica dos idiomas. Isso reduz a dependência de dados rotulados, cuja obtenção é cara e demorada, permitindo essencialmente que os modelos aproveitem vastos conjuntos de dados não rotulados para treinamento.

Perguntas avançadas para entrevistas sobre IA generativa

Para aqueles que buscam cargos mais sênior ou que pretendem demonstrar um profundo conhecimento da IA geradora, vamos explorar algumas perguntas avançadas da entrevista.

Explique o conceito de "Modelos de difusão" e como eles diferem dos GANs e VAEs.

Os modelos de difusão funcionam principalmente adicionando gradualmente ruído a uma imagem até que apenas o ruído permaneça - e, em seguida, aprendendo a reverter esse processo para gerar novas amostras a partir do ruído. Esse processo é chamado dedifusão . Esses modelos ganharam popularidade por sua capacidade de produzir imagens de alta qualidade e altamente detalhadas.

Geração de uma imagem por meio de etapas de difusão. (Fonte: Wikimedia Commons)

O processo de treinamento desses modelos inclui duas etapas:

1. O processo de avanço (difusão): Pegar uma imagem de entrada e adicionar ruído progressivamente em várias etapas, até que os dados sejam transformados em ruído puro.
2. O processo inverso (denoising): Aprender como recuperar os dados originais do ruído. Isso é feito por meio do treinamento de uma rede neural para prever o que é o ruído e, em seguida, a redução do ruído da imagem, passo a passo, até que os dados originais sejam recuperados do ruído.

Os GANs geralmente sofrem de instabilidade de treinamento e colapso de modoOs modelos de treinamento e difusão atenuam esse problema, oferecendo uma alternativa mais robusta.

Os VAEs, por outro lado, são frequentemente criticados por sua incapacidade de produzir imagens nítidas e detalhadas, oferecendo, em geral, resultados mais borrados.

A desvantagem dos modelos de difusão são os altos requisitos de computação devido ao seu processo iterativo de redução de ruído. Em tarefas em que a preservação dos recursos e detalhes originais dos dados é crucial, os modelos de difusão são uma solução confiável.

Como a arquitetura do Transformer contribui para os avanços na IA generativa?

A arquitetura de transformador apresentada no artigo "Atenção é tudo o que você precisa"revolucionou o campo da IA generativa, especialmente no processamento de linguagem natural (NLP).

Diferentemente das redes neurais recorrentes (RNNs) tradicionais, que processam dados de forma sequencial, os transformadores usam o mecanismo de autoatenção para atribuir pesos a diferentes partes dos dados de entrada simultaneamente. Isso permite que o modelo capture relações contextuais de forma eficaz.

Os Transformers contribuíram para o avanço da GenAI de várias maneiras, incluindo:

• Paralelização e velocidade: Ao contrário dos RNNs, os Transformers processam sequências inteiras em paralelo, o que resulta em uma aceleração significativa do treinamento.
• Escalabilidade: Os transformadores se adaptam bem a grandes conjuntos de dados e tamanhos de modelos, permitindo o treinamento de grandes modelos de linguagem da ordem de centenas de bilhões de parâmetros.
• Uso flexível: A arquitetura foi aproveitada para várias tarefas de geração, incluindo texto, imagem e fala.

Como você pode usar a IA generativa para tarefas como tradução de imagem para imagem ou geração de texto para imagem?

Os modelos de IA generativa têm demonstrado capacidades notáveis na transformação de imagens e na geração de visuais a partir de descrições textuais. Aqui estão algumas abordagens populares:

• Tradução de imagem para imagem:
• Pix2Pix: Usa GANs condicionais (CGAN) para tarefas como a transferência de estilos de imagem.
• CycleGAN: Permite a conversão de imagem para imagem não pareada, introduzindo a perda de consistência do ciclo.
• Geração de texto para imagem:
• GANs de atenção: Incorporar mecanismos de atenção para alinhar as descrições de texto com a imagem.
• Transformers: Use mecanismos de autoatenção para gerar imagens a partir de descrições textuais.

Você pode falar sobre os desafios de gerar conteúdo de alta resolução ou de formato longo usando IA generativa?

À medida que você aumenta a complexidade da geração de IA, você também deve lidar com isso:

• Custo computacional: Os resultados de alta resolução exigem redes maiores e mais poder de computação.
• Treinamento multi-GPU: Modelos maiores podem não caber em uma única GPU, exigindo treinamento em várias GPUs. As plataformas on-line podem reduzir a complexidade da implementação desses sistemas.
• Estabilidade do treinamento: Redes maiores e arquiteturas mais complexas tornam mais difícil manter um procedimento de treinamento estável.
• Qualidade dos dados: A resolução mais alta e o conteúdo de formato mais longo exigem dados de maior qualidade.

Quais são algumas tendências emergentes e direções de pesquisa no campo da IA generativa?

O campo da GenAI está evoluindo e se remodelando em um ritmo acelerado. Isso inclui:

• Modelos multimodais: Integração de vários formatos de dados, como texto, áudio e imagens.
• Modelos de linguagem pequenos (SLMs): Ao contrário dos grandes modelos de linguagem, os SLMs estão ganhando força devido à sua eficiência e adaptabilidade. Esses modelos exigem menos recursos computacionais, o que os torna adequados para implantação em ambientes com recursos limitados - leia mais neste blog sobre IA de ponta.
• IA ética: Desenvolvimento de estruturas para garantir o desempenho alinhado de modelos generativos.
• Modelos generativos para vídeo: Avanços na geração de vídeos ultra-realistas e consistentes por meio do GenAI. Os exemplos mais recentes incluem Sora AI, Meta Movie Gene Runway Act-One.

Como você projetaria um sistema para usar a IA generativa para criar conteúdo personalizado em um setor específico, como o de saúde?

Projetar um sistema que use IA generativa para casos de uso específicos do setor é uma abordagem completa. As diretrizes gerais podem ser ajustadas e modificadas em outros setores também.

1. Entender as necessidades do setor: O conhecimento do domínio de um setor tem um efeito importante nas decisões que levam ao projeto desse sistema. A primeira etapa é adquirir um conhecimento geral e prático do setor, dos fundamentos, conceitos, metas e requisitos.
2. Coleta e gerenciamento de dados: Identificar possíveis provedores de dados. No setor de saúde, isso significa coletar dados de prestadores de serviços de saúde sobre detalhes de tratamento, informações sobre o paciente, diretrizes médicas etc. As proteções específicas do setor de Privacidade e segurança de dados devem ser identificadas e respeitadas. Assegure-se de que os dados sejam de alta qualidade, precisos, atualizados e também representativos dos diversos grupos.
3. Seleção de modelos: Decida se você deseja ajustar os modelos pré-treinados ou criar suas arquiteturas do zero. Dependendo do tipo de projeto, os modelos ideais de IA generativa podem variar. Um modelo como o GPT-4o pode ser uma boa opção plug-and-play. Alguns domínios podem exigir modelos hospedados localmente por motivos de privacidade. Nesse caso, os modelos de código aberto são o caminho a seguir. Considere o ajuste fino desses modelos com base nos dados específicos do setor que você coletou anteriormente.
4. Validação de saída: Implemente um processo de avaliação completo em que os especialistas e profissionais validem o conteúdo gerado antes de colocá-lo em prática.
5. Escalabilidade: Projete uma infraestrutura escalável baseada na nuvem para lidar com as cargas necessárias sem prejudicar o desempenho.
6. Considerações legais e éticas: Defina diretrizes éticas claras para o uso de IA e comunique as possíveis limitações de seu modelo de forma transparente. Respeitar os direitos de propriedade intelectual e resolver quaisquer problemas relacionados a eles.
7. Melhoria contínua: Analise regularmente o desempenho do sistema e a avaliação dos especialistas sobre o conteúdo gerado. Reúna mais insights e dados para modificar o modelo para melhor.

Explique o conceito de "aprendizado no contexto" no contexto dos LLMs.

A aprendizagem no contexto refere-se à capacidade dos LLMs de modificar seu estilo e seus resultados com base no contexto fornecido, sem a necessidade de ajuste fino adicional.

Isso também pode ser chamado de aprendizado de poucas tentativas ou engenharia imediata. Isso pode ser feito especificando um ou mais exemplos da resposta desejada ou descrevendo claramente como o modelo deve se comportar.

O aprendizado no contexto também tem suas limitações. É de curto prazo e específico da tarefa, pois o modelo não retém realmente nenhum conhecimento em outras sessões de uso dessa técnica.

Além disso, se o resultado exigido for complexo, o modelo poderá precisar de um grande número de exemplos. Se os exemplos fornecidos não forem claros o suficiente ou se a tarefa for mais difícil do que o modelo pode suportar, às vezes ele pode gerar resultados incorretos ou incoerentes.

Como os prompts podem ser estrategicamente projetados para obter os comportamentos ou resultados desejados do modelo? Quais são algumas das práticas recomendadas para uma engenharia de prompt eficaz?

A solicitação é importante para orientar os LLMs a responderem a tarefas específicas. Os prompts eficazes podem até mesmo atenuar a necessidade de ajuste fino dos modelos usando técnicas como aprendizado de poucos disparos, decomposição de tarefas e modelos de prompts.

Algumas práticas recomendadas Para que a engenharia seja eficaz e rápida, você deve incluir:

1. Seja claro e conciso: Forneça instruções específicas para que o modelo saiba exatamente qual tarefa você deseja que ele execute. Seja direto e sem rodeios.
2. Use exemplos: Para o aprendizado no contexto, mostrar alguns pares de entrada e saída ajuda o modelo a entender a tarefa da maneira que você gostaria.
3. Divida tarefas complexas: Se a tarefa for complicada, dividi-la em etapas menores pode melhorar a qualidade da resposta.
4. Definir restrições ou formatos: Se você precisar de um estilo, formato ou tamanho de saída específico, indique claramente esses requisitos no prompt.

Leia mais neste blog sobre Técnicas de otimização de prompts.

Quais são algumas técnicas para otimizar a velocidade de inferência dos modelos de IA generativa?

• Poda de modelos: Remoção de pesos/camadas desnecessários para reduzir o tamanho do modelo.
• Quantização: Reduzir a precisão dos pesos do modelo para fp16/int8.
• Destilação do conhecimento: Treinamento de um modelo menor para imitar um modelo maior.
• Aceleração de GPU: Usar hardware especializado.

Você pode explicar o conceito de "geração condicional" e como ele é aplicado em modelos como os GANs condicionais (cGANs)?

A geração condicional envolve o modelo que gera saídas com base em determinadas condições ou contextos. Isso permite mais controle sobre o conteúdo gerado. Nos GANs condicionais (cGANs), tanto o gerador quanto o discriminador são condicionados a informações adicionais, como rótulos de classe. Veja como funciona:

• Gerador: Recebe ruído e informações condicionais (por exemplo, um rótulo de classe) para produzir dados que se alinham com a condição.
• Discriminador: Avalia a autenticidade dos dados gerados, considerando também as informações condicionais.

Perguntas da entrevista sobre IA generativa para um engenheiro de IA

Se você estiver sendo entrevistado para uma função de engenharia de IA com foco em IA generativa, espere perguntas que avaliem sua capacidade de projetar, implementar e implantar modelos generativos.

Discuta os desafios e as possíveis soluções para garantir a segurança e a robustez dos LLMs durante a implantação.

Garantir a segurança e a robustez dos LLMs traz vários desafios. Um dos principais desafios inclui a possibilidade de gerar resultados prejudiciais ou tendenciosos, pois esses modelos são treinados em fontes de dados vastas ou mesmo não filtradas e podem produzir conteúdo tóxico ou enganoso.

Outro grande problema com o conteúdo gerado pelo LLM é o perigo de alucinação, em que o modelo gera um conteúdo que soa confiante e que, na verdade, é uma informação incorreta. Outro desafio é a segurança contra solicitações adversárias que violam as medidas de segurança do modelo e produzem respostas prejudiciais ou antiéticas, como já foi comprovado muitas vezes em vários modelos.

A incorporação de filtros de segurança e camadas de moderação pode ajudar a identificar e remover o conteúdo prejudicial que está sendo gerado. A supervisão humana contínua no circuito aumenta ainda mais a segurança do modelo. Embora esses desafios possam ser atenuados, atualmente não há soluções rigorosas que eliminem o potencial de fuga da prisão ou alucinação.

Descreva um projeto desafiador envolvendo IA generativa que você tenha realizado. Quais foram os principais desafios e como você os superou?

A resposta a essa pergunta depende muito de seus projetos e experiências. No entanto, você pode manter esses pontos em mente ao responder a perguntas como essa:

• Selecione um projeto específico com desafios claros de IA, como viés, precisão do modelo ou alucinação.
• Esclareça o desafio e explique a dificuldade técnica ou operacional.
• Mostre sua abordagem mencionando as principais estratégias que você utilizou, como aumento de dados, ajuste de modelos ou colaboração com especialistas.
• Destaque os resultados e quantifique o impacto - maior precisão, melhor envolvimento do usuário ou solução de um problema comercial.

Você pode falar sobre sua experiência com a implementação e a implantação de modelos de IA generativa em ambientes de produção?

Da mesma forma que a pergunta acima, essa pergunta pode ser respondida com base em sua experiência, mas também tendo em mente o seguinte:

• Foco na implantação: Mencione a infraestrutura (nuvem serviços, MLOps ) e as principais tarefas de implementação (dimensionamento, otimização de baixa latência). Não há necessidade de entrar em detalhes. Apenas mostrar que você está no topo do jogo é adequado.
• Mencione um desafio: Vale a pena mencionar um ou dois desafios comuns que você deve evitar, para mostrar sua experiência.
• Cobrir a pós-implantação: Inclua estratégias de monitoramento e manutenção para garantir um desempenho consistente.
• Segurança do endereço: Mencione quaisquer medidas tomadas para lidar com preconceitos ou segurança durante a implementação.

Como você abordaria a tarefa de criar um novo modelo de IA generativo para um aplicativo específico?

A criação de um novo modelo de IA generativo para um aplicativo específico requer uma abordagem sistemática. Veja como você pode realizar essa tarefa: 

• Conhecimento do domínio: Entenda o domínio no qual você deseja trabalhar.
• Coleta de dados: Reúna um conjunto de dados filtrados de alta qualidade.
• Seleção de modelos: Escolha uma arquitetura apropriada (GANs, VAEs, etc.).
• Estratégia de treinamento: Planeje o processo de treinamento, incluindo o ajuste de hiperparâmetros e experimentos extensivos.
• Métricas de avaliação: Defina como medir o sucesso.
• Plano de implantação: Considere como o modelo será integrado ao aplicativo. Decidir sobre a infraestrutura e o procedimento de implementação.

Quais são algumas das questões ou áreas de pesquisa em aberto que você considera mais interessantes no campo da IA generativa?

A resposta depende também de suas preferências pessoais, mas aqui estão alguns tópicos que você pode mencionar:

• Melhorar a interpretabilidade do modelo: Tornando os modelos generativos mais transparentes e interpretáveis.
• Estruturas éticas: Desenvolvimento de diretrizes para IA responsável.
• Geração multimodal: Geração de conteúdo por meio de vários tipos de dados (imagem, texto, etc.).
• Robustez adversária: Tornando os modelos resistentes a ataques adversários.
• Capacidade de raciocínio: Aumentando o poder de raciocínio dos LLMs.

Conclusão

Como a IA generativa está encontrando maneiras de influenciar vários aspectos de nossas vidas e carreiras, é fundamental manter a curiosidade sobre os tópicos essenciais. Embora as possíveis perguntas sobre GenAI que podem ser feitas durante uma entrevista dependam da função e da empresa específicas, tentei fazer uma amostra de 30 perguntas e respostas para ajudar você a iniciar sua jornada de preparação para a entrevista.

Para explorar mais perguntas de entrevistas, recomendo estes blogs:

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