As 30 perguntas e respostas mais frequentes em entrevistas para o LLM em 2026

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

O 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 para a tarefa. Esse processo ajuda o modelo a adaptar sua compreensão geral da linguagem às nuances da aplicação específica, melhorando assim o desempenho.

Essa é uma técnica importante porque aproveita o amplo conhecimento linguístico adquirido durante o pré-treinamento, ao mesmo tempo em que modifica o modelo para ter um bom desempenho em aplicações específicas, como análise de sentimentos, resumo de textos ou perguntas e respostas.

Quais são alguns dos desafios comuns associados ao uso de LLMs?

Usar LLMs traz vários desafios, incluindo:

• Recursos computacionais: Os LLMs precisam de bastante poder computacional e memória, o que faz com que o treinamento e a implantação exijam muitos recursos.
• Preconceito e justiça: Os LLMs podem, sem querer, aprender e espalhar preconceitos que estão nos dados de treinamento, levando a resultados injustos ou tendenciosos.
• Interpretabilidade: Entender e explicar as decisões tomadas pelos LLMs pode ser complicado por causa da natureza complexa e meio obscura deles.
• Privacidade dos dados: Usar grandes conjuntos de dados para treinamento pode levantar preocupações sobre privacidade e segurança dos dados.
• Custo: O desenvolvimento, o treinamento e a implantação de LLMs podem ser caros, o que limita o acesso a eles por 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 tokenização de subpalavras (por exemplo, Byte Pair Encoding ou BPE e WordPiece). Essas técnicas dividem palavras desconhecidas em unidades menores e conhecidas, que o modelo consegue processar. 

Essa abordagem garante que, mesmo que uma palavra não seja vista durante o treinamento, o modelo ainda consiga 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 são importantes nos LLMs?

As camadas de incorporação são um componente importante nos LLMs, que são usados para transformar dados categóricos, como palavras, em representações vetoriais densas. Essas incorporações capturam as relações semânticas entre as palavras, representando-as em um espaço vetorial contínuo onde palavras parecidas ficam mais próximas. A importância de incorporar camadas em LLMs inclui:

• Redução da dimensionalidade: Eles diminuem a dimensão dos dados de entrada, tornando-os mais fáceis de processar pelo modelo.
• Compreensão semântica: As incorporações capturam significados semânticos e relações sutis entre as palavras, melhorando a capacidade do modelo de entender e gerar textos parecidos com os humanos.
• Aprendizado por transferência: As incorporações pré-treinadas podem ser usadas em diferentes modelos e tarefas, oferecendo uma base sólida de compreensão da linguagem que pode ser ajustada para aplicações específicas.

Perguntas para entrevistas de mestrado em Direito (LLM) de nível intermediário

Com base nos conceitos básicos, as perguntas de nível intermediário exploram as técnicas práticas usadas para otimizar o desempenho do LLM e lidar com os desafios relacionados à eficiência computacional e à interpretabilidade do modelo.

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

O conceito de atenção em LLMs é um jeito 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 feito usando autoatenção, onde o modelo calcula pontuações de atenção para cada token em relação a todos os outros tokens na sequência, permitindo capturar dependências independentemente da distância entre elas.

O mecanismo de autoatenção é um componente essencial da arquitetura Transformer, que permite processar informações de forma eficiente e capturar relações de longo alcance.

Qual é o papel da tokenização no processamento de LLM?

Tokenização é quando a gente transforma um texto bruto em partes menores chamadas tokens, que podem ser palavras, partes de palavras ou caracteres.

O papel da tokenização no processamento de LLM é super importante, porque transforma o texto num formato que o modelo consegue entender e processar. 

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

Como você mede 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 quão bem o modelo prevê uma amostra, geralmente usado em tarefas de modelagem de linguagem.
• Precisão: Usado em tarefas como classificação de texto para medir a proporção de previsões corretas.
• Pontuação F1: Uma média harmônica de precisão e recuperação, usada para tarefas como reconhecimento de entidades nomeadas.
• Pontuação BLEU (Avaliação Bilíngue Substituta): 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, frequentemente usado em tarefas de resumo. Eles ajudam a ver se o modelo tá funcionando e a pensar em 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: Ajustar esse parâmetro durante a amostragem controla a aleatoriedade da saída. Temperaturas mais baixas geram resultados mais previsíveis, enquanto valores mais altos trazem resultados mais variados.
• Amostragem Top-K: Limita o conjunto de amostras aos K tokens mais prováveis, diminuindo a chance de gerar textos menos relevantes ou sem sentido.
• Amostragem Top-P (núcleo): Escolhe tokens do menor conjunto cuja probabilidade acumulada ultrapassa um limite P, equilibrando diversidade e coerência.
• Engenharia rápida: Criar prompts específicos para orientar o modelo na geração dos resultados desejados, fornecendo contexto ou exemplos.
• Fichas de controle: Usar tokens especiais pra sinalizar pro modelo gerar texto num estilo, formato ou tipo de conteúdo específico.

Quais são algumas maneiras de diminuir o custo computacional dos LLMs?

Para reduzir o custo computacional dos LLMs, podemos usar:

• Poda do modelo: Tirando pesos ou neurônios menos importantes do modelo pra diminuir o tamanho e os requisitos de computação.
• Quantização: Converter os pesos do modelo de uma precisão mais alta (por exemplo, ponto flutuante de 32 bits) para uma precisão mais baixa (por exemplo, inteiro de 8 bits) reduz o uso de memória e acelera a inferência.
• Destilação: Treinar um modelo menor (aluno) para imitar o comportamento de um modelo maior e pré-treinado (professor) para conseguir um desempenho parecido com menos recursos.
• Pouca atenção: Usar 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 modelo eficientes, feitas especialmente 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 em LLMs e como ela pode ser alcançada?

A interpretabilidade do modelo é essencial para entender como um LLM toma decisões, o que é importante para construir confiança, garantir a responsabilidade e identificar e mitigar preconceitos. Alcançar a interpretabilidade pode envolver diferentes abordagens, tais como:

• Visualização da atenção: Analisando os pesos de atenção para ver em quais partes da entrada o modelo se concentra.
• Mapas de saliência: Destacando os recursos de entrada que têm maior influência na saída do modelo.
• Métodos independentes do modelo: Usando técnicas como LIME (Explicações Interpretáveis Locais Independentes do Modelo) para explicar previsões individuais.
• Propagação de relevância por camadas: Dividindo as previsões do modelo em contribuições de cada camada ou neurônio.

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

Os LLMs lidam com dependências de longo prazo no texto por meio de sua arquitetura, principalmente o mecanismo de autoatenção, que permite que eles considerem todos os tokens na sequência de entrada ao mesmo tempo. Essa capacidade de prestar atenção a tokens distantes ajuda os LLMs a capturar relações e dependências em contextos longos. 

Além disso, modelos avançados como o Transformer-XL e o Longformer foram criados especialmente para ampliar a janela de contexto e lidar com sequências mais longas de forma mais eficiente, garantindo um melhor tratamento das dependências de longo prazo.

Perguntas avançadas para entrevistas de mestrado em Direito (LLM) 

Entender conceitos avançados em LLMs é útil para profissionais que querem ir além do que esses modelos podem fazer. Essa seção fala sobre assuntos complexos e desafios comuns que a gente enfrenta na área.

Explique o conceito de “aprendizado com poucos exemplos” em LLMs e suas vantagens.

Aprendizado com poucos exemplos em LLMs é quando o modelo consegue aprender e fazer novas tarefas usando só alguns exemplos. Essa capacidade 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 exemplos incluem requisitos de dados reduzidos, já que a necessidade de grandes conjuntos de dados específicos para tarefas é minimizada, maior flexibilidade, permitindo que o modelo se adapte a várias tarefas com um mínimo de ajustes, e eficiência de custos, já que requisitos de dados mais baixos e tempos de treinamento reduzidos se traduzem em economias significativas na coleta de dados e recursos computacionais.

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

Os modelos autorregressivos e os modelos de linguagem mascarados diferem principalmente na sua abordagem de previsão e adequação à tarefa. Modelos autorregressivos, como o GPT-3 e o GPT-4, adivinham a próxima palavra numa sequência com base nas palavras anteriores, criando texto um token de cada vez. 

Esses modelos são especialmente bons para tarefas de geração de texto. Por outro lado, modelos de linguagem mascarados, como o BERT, mascaram 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 das duas maneiras, o que é ótimo para classificar textos e responder perguntas.

Como você pode incluir conhecimento externo em um LLM?

Incorporar conhecimento externo em um LLM pode ser feito de várias maneiras:

• Integração do gráfico de conhecimento: Aumentando 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.
• Ajustes finos com dados específicos do domínio: Treinar o modelo em conjuntos de dados adicionais que têm o conhecimento necessário para especializá-lo em tarefas ou domínios específicos.
• Engenharia rápida: Criar prompts que orientem o modelo a usar o conhecimento externo de forma eficaz durante a inferência.

Quais são alguns dos desafios associados à implantação de LLMs em produção?

Implantar LLMs na produção tem vários desafios:

• Escalabilidade: Garantir que o modelo consiga lidar com um monte de solicitações de forma eficiente geralmente precisa de muitos recursos computacionais e uma infraestrutura otimizada.
• Latência: Minimizar o tempo de resposta para fornecer resultados em tempo real ou quase real é fundamental para aplicações como chatbots e assistentes virtuais.
• Monitoramento e manutenção: Monitorar o desempenho do modelo o tempo todo e atualizá-lo para lidar com dados e tarefas em constante mudança exige sistemas de monitoramento robustos e atualizações regulares.
• Considerações éticas e legais: É essencial resolver questões relacionadas a preconceitos, privacidade e conformidade com regulamentos para evitar problemas éticos e repercussões legais.
• Gestão de recursos: Gerenciar os recursos computacionais necessários para a inferência garante a 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 acontece quando o desempenho de um LLM cai com o tempo por causa de mudanças na distribuição dos dados de base. Lidar com a degradação do modelo envolve retreinamento regular com dados atualizados para manter o desempenho. É preciso ficar de olho no desempenho do modelo e ver se tem algum sinal de problema. 

As técnicas de aprendizagem incremental permitem que o modelo aprenda com novos dados sem esquecer as informações aprendidas anteriormente. Além disso, o teste A/B compara o desempenho do modelo atual com as novas versões e ajuda a identificar possíveis melhorias antes da implantação completa.

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

Para garantir o uso ético dos LLMs, várias técnicas podem ser implementadas:

• Redução do viés: Usar estratégias para identificar e reduzir vieses nos dados de treinamento e nos resultados dos modelos, como usar conjuntos de dados equilibrados e ferramentas de detecção de vieses.
• Transparência e explicabilidade: Desenvolver modelos que ofereçam resultados interpretáveis e explicáveis para promover a confiança e a responsabilidade, incluindo o uso de visualização de atenção e mapas de saliência.
• Consentimento do usuário e privacidade: Garantir que os dados usados para treinamento e inferência estejam de acordo com as regras de privacidade e conseguir o consentimento do usuário quando for preciso.
• Auditorias de equidade: Faça auditorias regulares para ver se o comportamento do modelo está justo e se não tem problemas éticos.
• Implantação responsável: Definindo diretrizes e políticas para implantação responsável da IA, incluindo o tratamento de conteúdo prejudicial ou inadequado gerado pelo modelo.

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

Proteger os dados usados com LLMs exige várias medidas. Isso inclui usar técnicas de criptografia para dados em repouso e em trânsito, pra proteger contra acesso não autorizado. É preciso ter controles de acesso bem rígidos pra garantir que só quem tem autorização possa acessar dados confidenciais. 

Tornar os dados anônimos pra tirar informações pessoais identificáveis (PII) antes de usá-los pra treinamento ou inferência também é super importante. Além disso, seguir as regras de proteção de dados, como o GDPR ou o CCPA, é essencial pra 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 dos usuários e seguir as normas regulatórias.

Você pode explicar como técnicas como o aprendizado por reforço a partir do 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 treinar um LLM para alinhar seus resultados com as preferências humanas, usando o feedback de avaliadores humanos. Esse processo iterativo ajuda o modelo a aprender a gerar respostas que não são só precisas, mas também seguras, imparciais e úteis.

Mas, o RLHF também tem seus desafios. Um desafio é a possibilidade de parcialidade no feedback humano, já que diferentes avaliadores podem ter preferências e interpretações diferentes.

Outro desafio é a escalabilidade do processo de feedback, já que coletar e incorporar grandes quantidades de feedback humano pode ser demorado e caro. Além disso, garantir que o modelo de recompensa usado na RLHF capte com precisão os comportamentos e valores desejados pode ser complicado.

Apesar desses desafios, a RLHF tem mostrado resultados promissores na melhoria da qualidade e segurança dos resultados do LLM, tornando-se uma área importante de pesquisa e desenvolvimento no campo da engenharia de prompt.

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

Perguntas da entrevista LLM para engenheiros de prompt 

A engenharia de prompts é um aspecto importante da utilização de LLMs. Isso envolve criar prompts precisos e eficazes para gerar as respostas desejadas do modelo. Essa seção fala sobre as principais questões que os engenheiros podem encontrar.

O que é engenharia de prompt e por que ela é tão importante pra trabalhar com LLMs?

A engenharia de prompts envolve projetar e refinar prompts para orientar os LLMs na geração de resultados precisos e relevantes. Isso é super importante pra trabalhar com LLMs, porque a qualidade do prompt afeta diretamente o desempenho do modelo. 

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

A engenharia de prompts é essencial para maximizar a utilidade dos LLMs em várias aplicações, desde a geração de texto até tarefas complexas de resolução de problemas.

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

• Prompting zero-shot: Dá ao modelo uma descrição da tarefa sem nenhum exemplo. Normalmente usado quando não há exemplos disponíveis ou quando queremos testar a compreensão geral e a flexibilidade do modelo.
• Sugestão de poucos tiros: Fornece 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.
• Prompting da cadeia de pensamentos: Divide uma tarefa complexa em etapas menores e sequenciais que o modelo pode seguir. Isso pode ser útil para tarefas que exigem raciocínio lógico e resolução de problemas em várias etapas.

Como você avalia a eficácia de um prompt?

Avaliar a eficácia de um aviso envolve:

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

Quais são algumas estratégias para evitar erros comuns no design de perguntas (por exemplo, perguntas tendenciosas, instruções confusas)?

• Evite perguntas tendenciosas: Certifique-se de que as perguntas não sugiram uma resposta específica, o que pode influenciar a resposta do modelo.
• Instruções claras e diretas: Dê instruções claras e diretas pra evitar confusão.
• Fornecimento de contexto: Inclua o contexto relevante para ajudar o modelo a entender a tarefa sem sobrecarregá-lo com informações desnecessárias.
• Testes iterativos: Teste e refine continuamente as sugestões com base nos resultados e no desempenho do modelo.

Como você faz o refinamento iterativo de prompts para melhorar o desempenho do LLM?

O refinamento iterativo do prompt envolve:

• Projeto inicial: Comece com uma solicitação básica com base nos requisitos da tarefa.
• Testes e avaliação: Avalie o desempenho do prompt usando várias métricas e receba feedback.
• Análise: Identifique os pontos fracos ou áreas que precisam melhorar na solicitação.
• Refinamento: Faça ajustes na solicitação para resolver os problemas identificados.
• Repita: Repita o processo de teste e aperfeiçoamento até conseguir o desempenho que você quer.

Que ferramentas ou estruturas você usa pra otimizar o processo de engenharia de prompts?

Várias ferramentas e estruturas podem simplificar o processo de engenharia de prompts:

• Ambientes de desenvolvimento interativos (IDEs): Usando IDEs como o Jupyter Notebook para facilitar a experimentação e visualização.
• APIs e SDKs: Usando APIs e SDKs fornecidos por provedores de LLM (por exemplo, OpenAI API) para testes e implantação rápidos.
• Estruturas de testes automatizados: Implementando 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 acompanhar as alterações e colaborar em projetos de engenharia de prompts.
• Ferramentas de visualização: Usando ferramentas de visualização para analisar os resultados dos modelos e identificar padrões ou áreas que precisam melhorar.

Como você lida com desafios como alucinações ou preconceitos nas saídas do LLM por meio da engenharia de prompts?

Essa questão aborda os problemas éticos e práticos do conteúdo gerado pelo LLM. Uma resposta forte mostraria que você tá ligado nesses problemas e falaria sobre técnicas como:

• Solicitações de verificação de fatos: Incorporando avisos que incentivam o modelo a verificar suas informações com fontes confiáveis.
• Dicas para reduzir o viés: Orientar o modelo para considerar diversas perspectivas e evitar linguagem discriminatória.
• Sugestões contrafactuais: Pedir ao modelo para criar cenários ou perspectivas diferentes para questionar suas suposições iniciais.

Você pode explicar o papel dos modelos de prompt e como eles são usados na engenharia de prompt?

Os modelos de prompt oferecem um formato estruturado para prompts, geralmente com espaços reservados para informações ou instruções específicas. Eles podem ser reutilizados em diferentes tarefas e cenários, melhorando a consistência e a eficiência no design de prompts.

Uma boa resposta explicaria como os modelos de prompts podem ser usados para resumir as melhores práticas, incorporar conhecimento específico do domínio e simplificar o processo de geração de prompts eficazes para várias aplicações.

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

O tokenizador é super importante na forma como o LLM entende e processa o prompt de entrada. Diferentes tokenizadores têm tamanhos de vocabulário diferentes e lidam com palavras fora do vocabulário (OOV) de maneiras diferentes. Um tokenizador de subpalavras como o Byte Pair Encoding (BPE) consegue lidar com palavras OOV (Out Of Vocabulary, fora do vocabulário) 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 rápido para tarefas linguísticas de uso geral.

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

Conclusão

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

Se você está se preparando para uma entrevista ou quer entender melhor o assunto, essas dicas vão te dar o conhecimento necessário para se dar bem e se destacar na área de inteligência artificial.

Se você quiser ler sobre as últimas novidades em IA e LLMs, recomendo estes tópicos:

• Claude Artifacts 101
• MatMul-Free LLMs: Explicação dos conceitos-chave
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