As 30 principais perguntas e respostas para entrevistas de LLM em 2024

O que é o ajuste fino no contexto dos LLMs e por que ele é importante?

Ajuste fino no contexto dos LLMs, envolve pegar um modelo pré-treinado e treiná-lo ainda mais em um conjunto de dados menor e específico da tarefa. Esse processo ajuda o modelo a adaptar sua compreensão geral da linguagem às nuances do aplicativo específico, melhorando assim o desempenho.

Essa é uma técnica importante porque aproveita o amplo conhecimento linguístico adquirido durante o pré-treinamento e, ao mesmo tempo, modifica o modelo para que ele tenha um bom desempenho em aplicativos específicos, como análise de sentimentos, resumo de texto ou resposta a perguntas.

Quais são alguns desafios comuns associados ao uso de LLMs?

O uso de LLMs traz vários desafios, incluindo:

• Recursos computacionais: Os LLMs exigem potência computacional e memória significativas, o que torna o treinamento e a implementação intensivos em recursos.
• Preconceito e imparcialidade: Os LLMs podem, inadvertidamente, aprender e propagar vieses presentes nos dados de treinamento, levando a resultados injustos ou tendenciosos.
• Interpretabilidade: Compreender e explicar as decisões tomadas pelos LLMs pode ser difícil devido à sua natureza complexa e opaca.
• Privacidade de dados: O uso de grandes conjuntos de dados para treinamento pode gerar preocupações com a privacidade e a segurança dos dados.
• Custo: O desenvolvimento, o treinamento e a implantação de LLMs podem ser caros, o que limita sua acessibilidade para organizações menores.

Como os LLMs lidam com palavras ou tokens fora do vocabulário (OOV)?

Os LLMs lidam com palavras ou tokens fora do vocabulário (OOV) usando técnicas como a tokenização de subpalavras (por exemplo, Byte Pair Encoding ou BPE e WordPiece). Essas técnicas dividem palavras desconhecidas em unidades menores e conhecidas de subpalavras que o modelo pode processar. 

Essa abordagem garante que, mesmo que uma palavra não seja vista durante o treinamento, o modelo ainda poderá entender e gerar texto com base em suas partes constituintes, melhorando a flexibilidade e a robustez.

O que são camadas de incorporação e por que elas são importantes nos LLMs?

As camadas de incorporação são um componente importante nos LLMs usados para converter dados categóricos, como palavras, em representações vetoriais densas. Esses embeddings capturam as relações semânticas entre as palavras, representando-as em um espaço vetorial contínuo em que palavras semelhantes apresentam maior proximidade. A importância de incorporar camadas em LLMs inclui:

• Redução da dimensionalidade: Eles reduzem a dimensionalidade dos dados de entrada, tornando-os mais fáceis de serem processados pelo modelo.
• Compreensão semântica: Os embeddings capturam significados semânticos diferenciados e relações entre palavras, aumentando a capacidade do modelo de entender e gerar textos semelhantes aos humanos.
• Aprendizagem por transferência: Os embeddings pré-treinados podem ser usados em diferentes modelos e tarefas, fornecendo uma base sólida de compreensão da linguagem que pode ser ajustada para aplicações específicas.

Perguntas da entrevista de LLM intermediário

Com base nos conceitos básicos, as perguntas de nível intermediário se aprofundam nas técnicas práticas usadas para otimizar o desempenho do LLM e abordam desafios relacionados à eficiência computacional e à interpretabilidade do modelo.

Explique o conceito de atenção nos LLMs e como ele é implementado.

O conceito de atenção nos LLMs é um método que permite que o modelo se concentre em diferentes partes da sequência de entrada ao fazer previsões. Ele atribui pesos dinamicamente a outros tokens na entrada, destacando os mais relevantes para a tarefa atual. 

Isso é implementado usando a autoatenção, em que o modelo calcula as pontuações de atenção para cada token em relação a todos os outros tokens na sequência, permitindo que ele capture dependências independentemente de sua distância.

O mecanismo de autoatenção é um componente essencial da arquitetura do Transformer, permitindo que ele processe informações de forma eficiente e capture relacionamentos de longo alcance.

Qual é a função da tokenização no processamento do LLM?

Tokenização converte o texto bruto em unidades menores chamadas tokens, que podem ser palavras, subpalavras ou caracteres.

A função da tokenização no processamento do LLM é vital, pois transforma o texto em um formato que o modelo pode entender e processar. 

A tokenização eficaz garante que o modelo possa lidar com uma gama diversificada de entradas, incluindo palavras raras e idiomas diferentes, dividindo-as em partes gerenciáveis. Essa etapa é necessária para o treinamento e a inferência ideais, pois padroniza a entrada e ajuda o modelo a aprender padrões significativos nos dados.

Como você avalia o desempenho de um LLM?

Pesquisadores e profissionais desenvolveram várias métricas de avaliação para medir o desempenho de um LLM. As métricas comuns incluem:

• Perplexidade: Mede o grau de acerto do modelo na previsão de uma amostra, comumente usado em tarefas de modelagem de linguagem.
• Precisão: Usado para tarefas como classificação de texto para medir a proporção de previsões corretas.
• Pontuação da F1: Uma média harmônica de precisão e recuperação, usada para tarefas como reconhecimento de entidades nomeadas.
• Pontuação BLEU (Bilingual Evaluation Understudy): Mede a qualidade do texto gerado por máquina em relação às traduções de referência, comumente usadas na tradução automática.
• ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation): Um conjunto de métricas que avaliam a sobreposição entre o texto gerado e o texto de referência, geralmente usado em tarefas de resumo. Eles ajudam a quantificar a eficácia do modelo e orientam outras melhorias.

Quais são algumas técnicas para controlar a saída de um LLM?

Várias técnicas podem ser usadas para controlar a saída de um LLM, incluindo:

• Temperatura: O ajuste desse parâmetro durante a amostragem controla a aleatoriedade da saída. Temperaturas mais baixas produzem resultados mais determinísticos, enquanto valores mais altos geram resultados mais variados.
• Amostragem Top-K: Limita o conjunto de amostras aos K tokens mais prováveis, reduzindo a probabilidade de gerar texto menos relevante ou sem sentido.
• Amostragem Top-P (núcleo): Escolhe tokens do menor conjunto cuja probabilidade cumulativa excede um limite P, equilibrando diversidade e coerência.
• Engenharia de prontidão: Elaboração de prompts específicos para orientar o modelo no sentido de gerar os resultados desejados, fornecendo contexto ou exemplos.
• Tokens de controle: Uso de tokens especiais para sinalizar ao modelo a geração de texto em um estilo, formato ou tipo de conteúdo específico.

Quais são algumas abordagens para reduzir o custo computacional dos LLMs?

Para reduzir o custo computacional dos LLMs, podemos usar:

• Poda de modelos: Remoção de pesos ou neurônios menos importantes do modelo para reduzir seu tamanho e os requisitos computacionais.
• Quantização: A conversão dos pesos do modelo de maior precisão (por exemplo, ponto flutuante de 32 bits) para menor precisão (por exemplo, inteiro de 8 bits) reduz o uso da memória e acelera a inferência.
• Destilação: Treinar um modelo menor (aluno) para imitar o comportamento de um modelo maior e pré-treinado (professor) para obter desempenho semelhante com menos recursos.
• Pouca atenção: O uso de técnicas como transformadores esparsos para limitar o mecanismo de atenção a um subconjunto de tokens reduz a carga computacional.
• Arquiteturas eficientes: Desenvolver e usar arquiteturas de modelos eficientes especificamente projetadas para minimizar as demandas computacionais e, ao mesmo tempo, manter o desempenho, como o Reformer ou o Longformer.

Qual é a importância da interpretabilidade do modelo nos LLMs e como ela pode ser obtida?

A interpretabilidade do modelo é essencial para entender como um LLM toma decisões, o que é importante para criar confiança, garantir a responsabilidade e identificar e mitigar vieses. A obtenção da interpretabilidade pode envolver diferentes abordagens, como:

• Visualização da atenção: Analisar os pesos de atenção para ver em quais partes da entrada o modelo se concentra.
• Mapas de saliência: Destacar os recursos de entrada que têm maior influência no resultado do modelo.
• Métodos de diagnóstico de modelo: Usar técnicas como LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) para explicar previsões individuais.
• Propagação de relevância em camadas: Dividir as previsões do modelo em contribuições de cada camada ou neurônio.

Como os LLMs lidam com as dependências de longo prazo no texto?

Os LLMs lidam com dependências de longo prazo no texto por meio de sua arquitetura, especialmente o mecanismo de autoatenção, que permite que eles considerem todos os tokens na sequência de entrada simultaneamente. Essa capacidade de atender a tokens distantes ajuda os LLMs a capturar relacionamentos e dependências em contextos longos. 

Além disso, modelos avançados, como o Transformer-XL e o Longformer, foram projetados especificamente para estender a janela de contexto e gerenciar sequências mais longas com mais eficiência, garantindo um melhor tratamento das dependências de longo prazo.

Perguntas avançadas para entrevistas de LLM 

Compreender os conceitos avançados dos LLMs é útil para os profissionais que pretendem ampliar os limites do que esses modelos podem alcançar. Esta seção explora tópicos complexos e desafios comuns enfrentados no campo.

Explique o conceito de "aprendizado de poucas tentativas" em LLMs e suas vantagens.

Aprendizagem com poucos exemplos em LLMs refere-se à capacidade do modelo de aprender e executar novas tarefas usando apenas alguns exemplos. Esse recurso aproveita o amplo conhecimento pré-treinado do LLM, permitindo que ele generalize a partir de um pequeno número de instâncias. 

As principais vantagens do aprendizado com poucos disparos incluem requisitos de dados reduzidos, pois a necessidade de grandes conjuntos de dados específicos de tarefas é minimizada, maior flexibilidade, permitindo que o modelo se adapte a várias tarefas com um ajuste fino mínimo, e eficiência de custos, pois requisitos de dados menores e tempos de treinamento reduzidos se traduzem em economias significativas na coleta de dados e nos recursos computacionais.

Quais são as diferenças entre os modelos de linguagem autorregressivos e mascarados?

Os modelos de linguagem autorregressivos e mascarados diferem principalmente em sua abordagem de previsão e adequação à tarefa. Os modelos autorregressivos, como o GPT-3 e o GPT-4, preveem a próxima palavra em uma sequência com base nas palavras anteriores, gerando o texto um token de cada vez. 

Esses modelos são particularmente adequados para tarefas de geração de texto. Por outro lado, os modelos de linguagem mascarados, como o BERTmascaram aleatoriamente palavras em uma frase e treinam o modelo para prever essas palavras mascaradas com base no contexto ao redor. Essa abordagem bidirecional ajuda o modelo a entender o contexto em ambas as direções, tornando-o ideal para tarefas de classificação de texto e de resposta a perguntas.

Como você pode incorporar conhecimento externo em um LLM?

A incorporação de conhecimento externo em um LLM pode ser feita por meio de vários métodos:

• Integração do gráfico de conhecimento: Aumentar a entrada do modelo com informações de gráficos de conhecimento estruturados para fornecer informações contextuais.
• Geração Aumentada por Recuperação (RAG): Combina métodos de recuperação com modelos generativos para buscar informações relevantes de fontes externas durante a geração de texto.
• Ajuste fino com dados específicos do domínio: Treinar o modelo em conjuntos de dados adicionais que contenham o conhecimento necessário para especializá-lo para tarefas ou domínios específicos.
• Engenharia imediata: Projetar prompts que orientem o modelo a utilizar o conhecimento externo de forma eficaz durante a inferência.

Quais são alguns dos desafios associados à implementação de LLMs na produção?

A implementação de LLMs na produção envolve vários desafios:

• Escalabilidade: Garantir que o modelo possa lidar com grandes volumes de solicitações de forma eficiente geralmente requer recursos computacionais significativos e infraestrutura otimizada.
• Latência: Minimizar o tempo de resposta para fornecer saídas em tempo real ou quase em tempo real é fundamental para aplicativos como chatbots e assistentes virtuais.
• Monitoramento e manutenção: Monitorar continuamente o desempenho do modelo e atualizá-lo para lidar com dados e tarefas em evolução requer sistemas de monitoramento robustos e atualizações regulares.
• Considerações éticas e legais: Abordar questões relacionadas a preconceito, privacidade e conformidade com os regulamentos é essencial para evitar armadilhas éticas e repercussões legais.
• Gerenciamento de recursos: O gerenciamento dos recursos computacionais significativos necessários para a inferência garante uma boa relação custo-benefício e envolve a otimização das configurações de hardware e software.

Como você lida com a degradação do modelo ao longo do tempo em LLMs implantados?

A degradação do modelo ocorre quando o desempenho de um LLM diminui com o tempo devido a alterações na distribuição de dados subjacentes. O tratamento da degradação do modelo envolve o retreinamento regular com dados atualizados para manter o desempenho. O monitoramento contínuo é necessário para que você acompanhe o desempenho do modelo e detecte sinais de degradação. 

As técnicas de aprendizado incremental permitem que o modelo aprenda com novos dados sem esquecer as informações aprendidas anteriormente. Além disso, os testes A/B comparam o desempenho do modelo atual com novas versões e ajudam a identificar possíveis melhorias antes da implementação completa.

Quais são algumas técnicas para garantir o uso ético dos LLMs?

Para garantir o uso uso ético dos LLMsvárias técnicas podem ser implementadas:

• Mitigação de vieses: Aplicar estratégias para identificar e reduzir vieses em dados de treinamento e resultados de modelos, como o uso de conjuntos de dados equilibrados e ferramentas de detecção de vieses.
• Transparência e explicabilidade: Desenvolver modelos que forneçam resultados interpretáveis e explicáveis para promover a confiança e a responsabilidade, incluindo o uso de visualização de atenção e mapas de saliência.
• Consentimento e privacidade do usuário: Garantir que os dados usados para treinamento e inferência estejam em conformidade com os regulamentos de privacidade e obter o consentimento do usuário quando necessário.
• Auditorias de justiça: Realize auditorias regulares para avaliar a justiça e as implicações éticas do comportamento do modelo.
• Implantação responsável: Definição de diretrizes e políticas para implantação responsável de IA incluindo o tratamento de conteúdo prejudicial ou inadequado gerado pelo modelo.

Como você pode garantir a segurança dos dados usados com os LLMs?

Para proteger os dados usados com LLMs, você precisa implementar várias medidas. Isso inclui o uso de técnicas de criptografia para dados em repouso e em trânsito para proteger contra acesso não autorizado. Controles de acesso rigorosos são necessários para garantir que somente o pessoal autorizado possa acessar dados confidenciais. 

Também é fundamental anonimizar os dados para remover informações de identificação pessoal (PII) antes de usá-los para treinamento ou inferência. Além disso, a conformidade com as normas de proteção de dados, como GDPR ou CCPA, é essencial para evitar problemas legais. 

Essas medidas ajudam a proteger a integridade, a confidencialidade e a disponibilidade dos dados. Essa proteção é essencial para manter a confiança do usuário e aderir aos padrões regulamentares.

Você pode explicar como técnicas como a aprendizagem por reforço a partir de feedback humano (RLHF) podem ser usadas para melhorar a qualidade e a segurança dos resultados do LLM e quais são alguns dos desafios associados a essa abordagem?

RLHF é uma técnica que envolve o treinamento de um LLM para alinhar seus resultados com as preferências humanas, incorporando o feedback de avaliadores humanos. Esse processo iterativo ajuda o modelo a aprender a gerar respostas que não são apenas precisas, mas também seguras, imparciais e úteis.

No entanto, a RLHF apresenta desafios. Um desafio é a possibilidade de viés no feedback humano, pois diferentes avaliadores podem ter preferências e interpretações variadas.

Outro desafio é a escalabilidade do processo de feedback, pois a coleta e a incorporação de grandes quantidades de feedback humano podem ser demoradas e caras. Além disso, pode ser complicado garantir que o modelo de recompensa usado no RLHF capture com precisão os comportamentos e valores desejados.

Apesar desses desafios, a RLHF apresentou resultados promissores no aprimoramento da qualidade e da segurança dos resultados do LLM, tornando-a uma importante área de pesquisa e desenvolvimento no campo da engenharia de prontidão.

Mais recentemente, surgiu uma alternativa ao RLHF: RAprendizado por reforço a partir do feedback da IA (RLAIF).

Perguntas da entrevista de LLM para engenheiros de prontidão 

Engenharia imediata é um aspecto importante da utilização de LLMs. Isso envolve a elaboração de prompts precisos e eficazes para gerar as respostas desejadas do modelo. Esta seção examina as principais perguntas que os engenheiros de prontidão podem encontrar.

O que é engenharia de prontidão e por que ela é fundamental para trabalhar com LLMs?

A engenharia de prompts envolve a criação e o refinamento de prompts para orientar os LLMs na geração de resultados precisos e relevantes. Isso é fundamental para trabalhar com LLMs, pois a qualidade do prompt afeta diretamente o desempenho do modelo. 

Avisos eficazes podem aumentar a capacidade do modelo de entender a tarefa, gerar respostas precisas e relevantes e reduzir a probabilidade de erros.

A engenharia imediata é essencial para maximizar a utilidade dos LLMs em vários aplicativos, desde a geração de texto até tarefas complexas de solução de problemas.

Você pode dar exemplos de diferentes técnicas de estímulo (zero-shot, few-shot, chain-of-thought) e explicar quando usá-las?

• Solicitação de disparo zero: Fornece ao modelo uma descrição da tarefa sem nenhum exemplo. Normalmente, é usado quando não há exemplos disponíveis ou quando queremos testar a compreensão geral e a flexibilidade do modelo.
• Solicitação de poucos disparos: Forneça alguns exemplos junto com a descrição da tarefa para orientar o modelo. Isso é útil quando o modelo precisa de contexto ou exemplos para entender melhor a tarefa.
• Solicitação de cadeia de pensamento: Divide uma tarefa complexa em etapas menores e sequenciais que o modelo pode seguir. Isso pode ser benéfico para tarefas que exigem raciocínio lógico e solução de problemas em várias etapas.

Como você avalia a eficácia de um prompt?

A avaliação da eficácia de um prompt envolve:

• Qualidade de saída: Avaliar a relevância, a coerência e a precisão das respostas do modelo.
• Consistência: Verificar se o modelo produz resultados de alta qualidade de forma consistente em diferentes inputs.
• Métricas específicas da tarefa: Usar métricas de avaliação específicas da tarefa, como BLEU para tradução ou ROUGE para sumarização, para medir o desempenho.
• Avaliação humana: Envolvimento de revisores humanos para fornecer feedback qualitativo sobre os resultados do modelo.
• Teste A/B: Comparação de diferentes prompts para determinar qual deles produz melhor desempenho.

Quais são algumas estratégias para evitar as armadilhas comuns na elaboração de prompts (por exemplo, perguntas direcionadas, instruções ambíguas)?

• Evite perguntas que induzam você: Certifique-se de que os avisos não impliquem uma resposta específica, o que pode influenciar a resposta do modelo.
• Instruções claras e concisas: Forneça instruções inequívocas e diretas para reduzir a confusão.
• Fornecimento de contexto: Inclua o contexto relevante para ajudar o modelo a entender a tarefa sem sobrecarregá-lo com informações desnecessárias.
• Teste iterativo: Teste e refine continuamente os prompts com base nos resultados e no desempenho do modelo.

Como você aborda o refinamento iterativo do prompt para melhorar o desempenho do LLM?

O refinamento iterativo do prompt envolve:

• Projeto inicial: Comece com um prompt básico baseado nos requisitos da tarefa.
• Testes e avaliações: Avalie o desempenho do prompt usando várias métricas e obtenha feedback.
• Análise: Identificar pontos fracos ou áreas de melhoria no prompt.
• Refinamento: Faça ajustes no prompt para resolver os problemas identificados.
• Repita: Repita o processo de teste e refinamento até que o desempenho desejado seja alcançado.

Quais ferramentas ou estruturas você usa para otimizar o processo de engenharia de prompt?

Várias ferramentas e estruturas podem agilizar o processo de engenharia imediata:

• Ambientes de desenvolvimento interativo (IDEs): Usar IDEs como o Jupyter Notebook para facilitar a experimentação e a visualização.
• APIs e SDKs: Aproveitamento de APIs e SDKs fornecidos por provedores de LLM (por exemplo, API OpenAI) para testes e implementação imediatos.
• Estruturas de teste automatizadas: Implementação de estruturas de testes automatizados para avaliar o desempenho imediato em vários cenários e entradas.
• Sistemas de controle de versão: Usar sistemas de controle de versão (por exemplo, Git) para rastrear alterações e colaborar em projetos de engenharia imediata.
• Ferramentas de visualização: Empregar ferramentas de visualização para analisar os resultados do modelo e identificar padrões ou áreas de melhoria.

Como você lida com desafios como alucinação ou preconceito nos resultados do LLM por meio da engenharia imediata?

Esta pergunta aborda as questões éticas e práticas do conteúdo gerado pelo LLM. Uma resposta sólida demonstraria conhecimento desses problemas e discutiria técnicas como:

• Prompts de verificação de fatos: Incorporar avisos que incentivem o modelo a verificar suas informações em fontes confiáveis.
• Prompts de atenuação de preconceito: Orientar o modelo para considerar diversas perspectivas e evitar linguagem discriminatória.
• Prompts contrafactuais: Solicitar que o modelo gere cenários ou perspectivas alternativas para desafiar suas suposições iniciais.

Você pode explicar a função dos modelos de prompt e como eles são usados na engenharia de prompt?

Os modelos de prompts fornecem um formato estruturado para prompts, geralmente incluindo espaços reservados para informações ou instruções específicas. Eles podem ser reutilizados em diferentes tarefas e cenários, melhorando a consistência e a eficiência do design imediato.

Uma boa resposta explicaria como os modelos de prompts podem ser usados para encapsular as práticas recomendadas, incorporar o conhecimento específico do domínio e simplificar o processo de geração de prompts eficazes para vários aplicativos.

Como a escolha de um tokenizador afeta a engenharia imediata e o desempenho do modelo?

O tokenizador desempenha uma função crucial na forma como o LLM interpreta e processa o prompt de entrada. Diferentes tokenizadores têm tamanhos de vocabulário variados e lidam com palavras fora do vocabulário (OOV) de forma diferente. Um tokenizador de subpalavras, como o Byte Pair Encoding (BPE), pode lidar com palavras OOV dividindo-as em unidades menores de subpalavras, enquanto um tokenizador baseado em palavras pode tratá-las como tokens desconhecidos.

A escolha do tokenizador pode afetar o desempenho do modelo de várias maneiras. Por exemplo, um tokenizador de subpalavras pode ser mais eficaz para capturar o significado de termos raros ou técnicos, enquanto um tokenizador baseado em palavras pode ser mais simples e mais rápido para tarefas de linguagem de uso geral.

Na engenharia de prompts, a escolha do tokenizador pode influenciar a forma como você estrutura os prompts. Por exemplo, se você estiver usando um tokenizador de subpalavras, talvez seja necessário prestar mais atenção em como as palavras são divididas em subpalavras para garantir que o modelo capture o significado pretendido.

Conclusão

Este guia forneceu um conjunto de perguntas de entrevistas para ajudar você a se preparar para discussões sobre LLMs, desde princípios básicos até estratégias avançadas. 

Esteja você se preparando para uma entrevista ou buscando solidificar seu conhecimento, esses insights o equiparão com o conhecimento necessário para navegar e se destacar no campo da inteligência artificial.

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