БЫСТРОЕ ИНЖЕНЕРНОЕ ИНТЕРВЬЮ, ВОПРОСЫ И ОТВЕТЫ

Нужно ли вам быстро подготовиться к инженерному собеседованию?

Содержание

Если да, то эта запись в блоге вам поможет! В нем мы обсудим распространенные вопросы и ответы на собеседованиях по инженерным вопросам.

ВОПРОСЫ И ОТВЕТЫ НА ИНЖЕНЕРНОЕ ИНТЕРВЬЮ

Лучшие вопросы для собеседования по инженерному делу

#1. Что такое подсказка?

Подсказка — это текст, который указывает ИИ, что делать. Он служит задачей или инструкцией, передаваемой ИИ на естественном языке. Это может быть вопрос или утверждение, используемое для начала разговора и задания направления обсуждения.

#2. Что такое оперативное проектирование?

Оперативное проектирование – это процесс умелого предоставления инструкций генеративному инструменту искусственного интеллекта, который поможет ему обеспечить нужный вам ответ.

Представьте, что вы учите друга печь торт. Вы бы дали им пошаговые инструкции, верно? Именно это и делает оперативная инженерия с моделью ИИ. Все дело в создании правильных «инструкций» или «подсказок», которые помогут ИИ понять, о чем вы спрашиваете, и дать вам наилучший ответ.

Программное проектирование привлекло значительное внимание с момента запуска ChatGPT. в конце 2022 года.

#3. Что делает оперативный инженер?

Инженер по подсказкам играет решающую роль в разработке и оптимизации текстовых подсказок, генерируемых ИИ. Они отвечают за то, чтобы эти подсказки были точными и актуальными для различных приложений, и тщательно настраивают их для достижения наилучшей производительности. Эта новая профессия набирает обороты в различных отраслях, поскольку организации осознают важность создания привлекательных и контекстуально соответствующих подсказок для улучшения пользовательского опыта и достижения лучших результатов.

#4. Что вдохновило вас стать оперативным инженером?

Мое увлечение сложным миром искусственного интеллекта, особенно языковыми моделями, такими как GPT, и его реальным применением в чат-ботах, таких как ChatGPT, побудило меня стать оперативным инженером. Идея использования подсказок для управления ответами модели и, по сути, направления разговора представляет собой уникальное сочетание науки, технологий и творчества.

Возможность формировать будущее коммуникации, повышать доступность технологий и получать выгоду. более глубокое понимание человеческого языка было просто слишком хорошим. Это действительно вдохновляет и захватывает.

#5. Что такое прогнозное моделирование

Прогнозное моделирование — это алгоритм, который помогает прогнозировать будущие результаты на основе прошлых данных. Прогнозное моделирование можно разделить на параметрические и непараметрические модели. Эти категории охватывают различные типы моделей прогнозной аналитики, такие как метод наименьших квадратов, обобщенные линейные модели, логистическая регрессия, случайные леса, деревья решений, нейронные сети и сплайны многомерной адаптивной регрессии. Эти модели используются в широком спектре отраслей для принятия решений на основе прошлой информации и закономерностей в данных. Прогнозируя потенциальные будущие события или тенденции, организации могут лучше подготовиться к предстоящим вызовам и возможностям. Прогнозные модели также можно использовать для разработки более персонализированных услуг или продуктов, что делает их высокоэффективными с точки зрения удовлетворенности клиентов. Имея правильную модель прогнозирования, организации могут создать конкурентное преимущество в своей отрасли, получив доступ к точной и своевременной информации.

#6. Что такое генеративная модель искусственного интеллекта?

Генераторный искусственный интеллектМодель — это тип алгоритма искусственного интеллекта, который способен генерировать новые данные или контент, очень похожий на существующие данные, на которых он обучался. Это означает, что с учетом набора данных генеративная модель может обучаться и создавать новые образцы, обладающие характеристиками, аналогичными исходным данным.

Некоторые типы генеративных моделей включают:

Вариационные автоэнкодеры (VAE).
Генераторно-состязательные сети (GAN)
Авторегрессионные модели
Машины Больцмана
Сети глубокого убеждения
Модель гауссовой смеси (и другие типы моделей смеси)
Скрытая марковская модель
Скрытое распределение Дирихле (LDA)
Байесовская сеть

Эти модели используют сложные математические алгоритмы и методы глубокого обучения для обучения основные закономерности и особенности данных. Это позволяет им генерировать новые данные, неотличимые от исходного набора данных.

Генеративные модели искусственного интеллекта имеют широкий спектр применений, включая генерацию изображений и видео, синтез текста и речи, составление музыки и даже создание реалистичной среды видеоигр. Они также использовались при дополнении данных для создания большего количества обучающих данных для задач машинного обучения.

#7. Как работает генеративная модель искусственного интеллекта?

По своей сути генеративная модель работает, изучая распределение вероятностей обучающих данных, а затем используя эту информацию для создания новых выборок. Это достигается с помощью процесса, называемого обучением без учителя, когда модель учится на немаркированных данных без какой-либо конкретной задачи или цели.

Процесс обучения включает в себя подачу в генеративную модель больших объемов данных, которые она использует. построить внутреннее представление распределения обучения. После обучения модель может генерировать новые данные путем выборки из этого изученного распределения.

#8. Каковы преимущества генеративных моделей искусственного интеллекта?

Одним из основных преимуществ генеративных моделей является их способность изучать основное распределение данных, что дает им возможность генерировать новые данные в различных формах. Это делает их полезными для таких задач, как пополнение данных, где большее количество обучающих выборок может повысить производительность других моделей машинного обучения.

Кроме того, генеративные модели способны отражать сложность и изменчивость реальных данных, что позволяет им генерировать весьма реалистичные результаты. Это делает их особенно полезными для таких задач, как генерация изображений или создание текста на естественном языке, неотличимого от текста, написанного человеком.

Более того, поскольку генеративные модели обучаются на неразмеченных данных, они не требуют затрат и времени. -потребление аннотаций данных, что делает их более экономичными, чем другие типы моделей машинного обучения. Это также делает их подходящими для работы с большими наборами данных, которые сложно аннотировать.

#9. Каковы основные применения генеративных моделей искусственного интеллекта?

Генеративные модели искусственного интеллекта имеют широкий спектр применений в различных областях, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка и даже здравоохранение. В компьютерном зрении генеративные модели используются для генерации изображений, передачи стилей и увеличения данных. При обработке естественного языка их можно использовать для генерации текста, языкового перевода и разработки чат-ботов.

В здравоохранении генеративные модели используются для создания синтетических медицинских изображений для обучения диагностических алгоритмов. Их также применяли при разработке лекарств путем создания молекул с желаемыми свойствами.

#10. Каковы проблемы генеративных моделей искусственного интеллекта?

Несмотря на свои многочисленные преимущества, генеративные модели ИИ по-прежнему сталкиваются с некоторыми проблемами, которые необходимо решить. Одной из основных проблем является возможность смещения данных, используемых для обучения этих моделей, что может привести к искажению результатов. Эту проблему необходимо тщательно рассмотреть и решить, чтобы обеспечить справедливость и этичное использование генеративных моделей.

Еще одной проблемой является отсутствие интерпретируемости этих моделей, поскольку их часто считают черными ящиками. Из-за этого исследователям и пользователям сложно понять, почему эти модели делают определенные прогнозы или решения.

#11. Каковы будут будущие разработки в области генеративного искусственного интеллекта?

Благодаря быстрому развитию генеративного искусственного интеллекта мы можем ожидать появления в будущем более сложных и продвинутых моделей. Одним из перспективных направлений является использование методов обучения с подкреплением для улучшения обучения генеративных моделей. Это может привести к более эффективному и результативному обучению, что приведет к улучшению результатов.

Еще одним интересным достижением является возможность генеративных моделей учиться на немаркированных данных, известная как обучение без учителя. Это позволит этим моделям генерировать новые данные без их явного обучения, что сделает их еще более универсальными и мощными.

№ 12. В чем разница между дискриминативным и генеративным моделированием?

Дискриминативное моделирование:

Дискриминативное моделирование используется для классификации существующие точки данных. Это помогает нам различать разные категории, например яблоки и апельсины на изображениях. Этот подход в первую очередь подпадает под задачи контролируемого машинного обучения.

Проще говоря, дискриминационные модели обучаются классифицировать или прогнозировать конкретные выходные данные на основе заданных входных данных.

Задачи классификации изображений и обработки естественного языка подпадают под категорию дискриминативного моделирования в области искусственного интеллекта.

Генераторное моделирование:

Генеративное моделирование направлено на понимать структуру набора данных и генерировать аналогичные примеры. Например, он может создавать реалистичные изображения яблок или апельсинов. Этот метод преимущественно связан с задачами машинного обучения без учителя и с полуконтролем.

Проще говоря, генеративные модели направлены на создание новых данных на основе заданного распределения.

Модели преобразования текста в изображение подпадают под категорию генеративного моделирования, поскольку они обучены генерировать реалистичные изображения из текстовых входных данных.

#13. Приведите пример дискриминативного и генеративного моделирования.

Думайте о дискриминативной и генеративной моделях как о двух видах художников.

Дискриминационная модель подобна художнику-детективу, который отлично умеет идентифицировать и различать вещи. Если вы дадите этому художнику группу фруктов и попросите его отделить яблоки от апельсинов, он отлично справится с задачей, поскольку сосредоточится на различиях между яблоками и апельсинами.

С другой стороны, генеративная модель подобна творческому художнику, который превосходно создает новые вещи. Если вы покажете этому художнику яблоко и попросите его нарисовать что-то подобное, он может создать новый вид фруктов, очень похожий на яблоко. Этот художник не просто смотрит на то, каковы вещи, но и представляет, какими они могли бы быть еще, и создает новые, похожие на вид вещи. Вот почему эти модели могут создавать новые вещи, например изображения из текста, напоминающие примеры, на которых они обучались.

#14. Что такое LLM?

LLM означает большую языковую модель. Это относится к типу модели искусственного интеллекта (ИИ), которая использует методы обработки естественного языка (НЛП) для генерации текста или выполнения задач на основе входных данных. LLM приобрели популярность в последние годы благодаря своей способности генерировать текст, похожий на человеческий, и выполнять сложные задачи с высокой точностью. Они часто используются для таких приложений, как интеллектуальный набор текста, языковой перевод и создание контента. Тем не менее, LLM также подвергаются критике за их способность увековечивать предвзятость и дезинформацию, если они не обучены и не контролируются должным образом. В результате оперативное проектирование стало важным аспектом развития LLM, обеспечивающим ответственное и этичное использование этих мощных инструментов. В целом, LLM — это многообещающая технология, способная совершить революцию в различных отраслях, но при ее внедрении крайне важно уделять первоочередное внимание оперативным инженерным и этическим соображениям.

#15. Что такое модель преобразования текста в текст?

Модель преобразования текста в текст — это тип языковой модели, которая может обрабатывать входной текст и генерировать выходной текст в различных форматах. Эти модели обучаются на больших наборах данных и используют методы обработки естественного языка для понимания структуры и значения языка. Затем они могут генерировать ответы или выполнять задачи на основе полученных данных. Модели преобразования текста в текст становятся все более популярными благодаря их способности генерировать текст, похожий на человеческий, и выполнять сложные задачи с высокой точностью. Примеры моделей преобразования текста в текст включают чат-ботов и виртуальных помощников. Эти модели имеют широкий спектр потенциальных применений в таких областях, как обслуживание клиентов, образование и здравоохранение.

№ 16. Что такое модель преобразования текста в изображение?

Модели преобразования текста в изображение – это тип модели искусственного интеллекта (ИИ), которая принимает ввод текста и выдает изображение. Подобно моделям преобразования текста в текст, они используют методы обработки естественного языка (НЛП) для понимания и интерпретации входного текста с целью создания соответствующего изображения.

Эти модели привлекли внимание благодаря своей способности точно генерировать изображения на основе подробных текстовых описаний, например, создавать изображения на основе письменных описаний сцен или объектов. Это может быть полезно в различных приложениях, включая дизайн и творческие области, где необходимы визуальные представления.

Модели преобразования текста в изображение используют комбинацию таких методов, как компьютерное зрение, глубокое обучение и генеративно-состязательные сети. (GAN) для создания изображений, которые точно соответствуют заданному текстовому вводу. Они также могут выполнять сложные задачи, например создавать изображения из нескольких предложений или абзацев текста.

№ 17. Каковы реальные применения генеративного ИИ?

Генераторный ИИ имеет широкий спектр реальных применений, например создание реалистичных изображений, фильмов и звуков, генерация текста, содействие разработке продуктов и т. д. и даже помощь в разработке лекарств и научных исследованиях.

#18. Как компании могут использовать инструменты генеративного искусственного интеллекта?

Инструменты генеративного искусственного интеллекта совершают революцию в бизнес-операциях, оптимизируя процессы, стимулируя творческий подход и обеспечивая конкурентное преимущество на современном динамичном рынке. Эти инструменты позволяют создавать реалистичные прототипы продуктов, генерировать персонализированный контент для клиентов, привлекательный дизайн маркетинговых материалов, расширенный анализ данных и принятие решений, разработку инновационных продуктов или услуг, автоматизацию задач, оптимизацию операций и повышение креативности.

#19. Какие отрасли могут извлечь выгоду из генеративных инструментов искусственного интеллекта?

Инструменты генеративного искусственного интеллекта невероятно ценны и универсальны в разных отраслях. Они совершают революцию в бизнес-операциях и инновациях, от рекламы и развлечений до дизайна, производства, здравоохранения и финансов. Благодаря способности генерировать уникальный контент, автоматизировать процессы и совершенствовать процесс принятия решений, они незаменимы для организаций в современной конкурентной среде.

#20. Какой инструмент генеративного ИИ является лучшим?

Когда дело доходит до лучшего инструмента генеративного ИИ, это действительно зависит от ваших конкретных требований и вариантов использования. Среди популярных из них — ChatGPT, GPT-4 от OpenAI и AlphaCode от DeepMind и другие.

#21. Следует ли вашей компании использовать генеративные инструменты искусственного интеллекта?

В зависимости от того, что вам нужно и имеющихся у вас ресурсов, ваша организация может использовать или не использовать технологии генеративного искусственного интеллекта. Но прежде чем принять решение, важно подумать о потенциальных выгодах, прибыльности и этических последствиях.
TAG: qa

БЫСТРОЕ ИНЖЕНЕРНОЕ ИНТЕРВЬЮ, ВОПРОСЫ И ОТВЕТЫ