L'IA générative est un domaine nouvellement développé en plein essor de façon exponentielle avec des opportunités d'emploi. Les entreprises recherchent des candidats avec les capacités techniques nécessaires et l'expérience du monde réel créant des modèles d'IA. Cette liste de questions d'entrevue comprend des questions de réponse descriptives, des questions de réponse courtes et des MIC qui vous prépareront bien à toute interview généative sur l'IA. Ces questions couvrent tout, des bases de l'IA à la mise en pratique d'algorithmes compliqués. Alors commençons par des questions génératrices de l'interview de l'IA!
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Voici notre liste complète de questions et réponses sur l'IA générative que vous devez connaître avant votre prochaine interview.
Réponse: Un transformateur est un type d'architecture de réseau neuronal introduit dans l'article 2017 «L'attention est tout ce dont vous avez besoin» par Vaswani et al. Il est devenu l'épine dorsale pour de nombreux modèles de traitement du langage naturel de pointe.
Voici les points clés de Transformers:
Les transformateurs ont révolutionné la PNL et continuent d'être des composants cruciaux dans le développement de modèles d'IA avancés.
Réponse: L'attention est une technique utilisée dans les réseaux générateurs d'IA et de neurones qui permet aux modèles de se concentrer sur des zones d'entrée spécifiques lors de la génération de sortie. Il permet au modèle de vérifier dynamiquement l'importance relative de chaque composant d'entrée dans la séquence au lieu de considérer tous les composants d'entrée de la même manière.
Également appelée intra-attétention, l'auto-atténuer permet à un modèle de se concentrer sur divers points dans une séquence d'entrée. Il joue un rôle crucial dans les architectures de transformateurs.
Comment ça marche?
Avantages:
Cette technique permet au modèle de s'occuper des données de nombreux sous-espaces de représentation en exécutant de nombreux processus d'attention simultanément.
Comment ça marche?
Avantages:
Cette technique permet au modèle de traiter une séquence tout en s'occupant des informations d'une autre et est fréquemment utilisée dans les systèmes d'encodeur.
Comment ça marche?
Avantages:
L'attention causale est également appelée l'attention causale, une technique utilisée dans les modèles autorégressifs pour empêcher le modèle de se concentrer sur les jetons qui sont présentés à l'avenir.
Comment ça marche?
Avantages:
Comment fonctionne l'attention locale?
Avantages de l'attention locale:
Ces processus d'attention présentent les avantages et fonctionnent mieux avec des tâches ou des architectures de modèle particuliers. Les besoins particuliers de la tâche, la puissance de traitement disponible et le compromis prévu entre les performances du modèle et l'efficacité sont généralement des facteurs qui influencent le choix du mécanisme d'attention.
Réponse: Les transformateurs ont largement remplacé les architectures de réseau neuronal récurrent (RNN) dans de nombreuses tâches de traitement du langage naturel. Voici une explication de la façon et de la raison pour laquelle les transformateurs sont généralement considérés comme meilleurs que les RNN:
Comment: les transformateurs traitent des séquences entières en parallèle.
Pourquoi mieux:
Comment: Les transformateurs utilisent l'auto-attention pour modéliser directement les relations entre toutes les paires de jetons dans une séquence.
Pourquoi mieux:
Comment: Les transformateurs utilisent l'attention multi-tête, ce qui leur permet de se concentrer simultanément sur différentes parties de l'entrée à différentes fins.
Pourquoi mieux:
Comment: Les transformateurs utilisent des encodages de position pour injecter des informations d'ordre de séquence.
Pourquoi mieux:
Comment: Les architectures du transformateur peuvent être facilement élargies en augmentant le nombre de couches, les têtes d'attention ou les dimensions du modèle.
Pourquoi mieux:
Comment: les modèles de transformateurs pré-formés peuvent être affinés pour diverses tâches en aval.
Pourquoi mieux:
Comment: Les transformateurs maintiennent les performances pour les séquences courtes et longues.
Pourquoi mieux:
Les RNN ont toujours un rôle, même si les transformateurs les ont supplantés dans de nombreuses applications. Cela est particulièrement vrai lorsque les ressources de calcul sont rares ou que le caractère séquentiel des données est essentiel. Cependant, les transformateurs sont désormais la conception recommandée pour la plupart des charges de travail PNL à grande échelle en raison de leurs meilleures performances et efficacité.
Réponse: Ces modèles sont des progrès importants dans le traitement du langage naturel, tous construits sur l'architecture du transformateur.
RÉPONSE: Un modèle grand langage (LLM) est un type de programme d'intelligence artificielle (IA) qui peut reconnaître et générer du texte, entre autres tâches. Les LLM sont formées sur d'énormes ensembles de données - d'où le nom «grand». Les LLM sont construites sur l'apprentissage automatique; Plus précisément, un type de réseau neuronal appelé modèle de transformateur.
Pour le dire plus simplement, un LLM est un programme informatique qui a été nourri suffisamment de cas pour identifier et comprendre des données compliquées, comme le langage humain. Des milliers ou des millions de mégaoctets de texte depuis Internet sont utilisés pour former un grand nombre de LLM. Cependant, les programmeurs d'un LLM peuvent choisir d'utiliser un ensemble de données plus soigneusement sélectionné car le calibre des échantillons affecte la réussite du langage naturel des LLM.
Un LLM fondamental (modèle de grande langue) est un modèle pré-formé formé sur un corpus important et diversifié de données texte pour comprendre et générer un langage humain. Cette pré-formation permet au modèle d'apprendre la structure, les nuances et les modèles de langage mais dans un sens général, sans être adapté à des tâches ou des domaines spécifiques. Les exemples incluent GPT-3 et GPT-4.
Un LLM affiné est un LLM fondamental qui a suivi une formation supplémentaire sur un ensemble de données plus petit et spécifique à la tâche pour améliorer ses performances pour une application ou un domaine particulière. Ce processus de réglage fin ajuste les paramètres du modèle pour mieux gérer des tâches spécifiques, telles que l'analyse des sentiments, la traduction machine ou la réponse aux questions, ce qui la rend plus efficace et précise.
Réponse: De nombreuses tâches sont entraînables pour les LLM. Leur utilisation dans l'IA générative, où ils peuvent générer du texte en réponse à des invites ou à des questions, est l'une de ses applications les plus connues. Par exemple, le LLM Chatgpt accessible au public peut produire des poèmes, des essais et d'autres formats textuels basés sur les entrées de l'utilisateur.
Tout ensemble de données important et complexe peut être utilisé pour former des LLM, y compris les langages de programmation. Certains LLM peuvent aider les programmeurs à écrire du code. Ils peuvent écrire des fonctions sur demande - ou, étant donné un code comme point de départ, ils peuvent finir de rédiger un programme. Les LLM peuvent également être utilisées dans:
Des exemples de LLMS du monde réel incluent Chatgpt (d'Openai), Gemini (Google) et Llama (Meta). Le copilote de Github est un autre exemple, mais pour le codage au lieu du langage humain naturel.
Réponse: Une caractéristique clé des LLM est leur capacité à répondre aux requêtes imprévisibles. Un programme informatique traditionnel reçoit des commandes dans sa syntaxe acceptée ou à partir d'un certain ensemble d'entrées de l'utilisateur. Un jeu vidéo a un ensemble fini de boutons; Une application a un ensemble fini de choses qu'un utilisateur peut cliquer ou taper, et un langage de programmation est composé de déclarations précises si / puis.
D'un autre côté, un LLM peut utiliser l'analyse des données et les réponses du langage naturel pour fournir une réponse logique à une invite ou une requête non structurée. Un LLM pourrait répondre à une question comme «Quelles sont les quatre plus grands groupes de funk de l'histoire?» avec une liste de quatre de ces bandes et un argument passablement fort pour expliquer pourquoi ils sont les meilleurs, mais un programme informatique standard ne serait pas en mesure d'identifier une telle invite.
Cependant, la précision des informations fournies par LLMS n'est aussi bonne que les données qu'ils consomment. S'ils reçoivent des informations erronées, ils répondront aux demandes des utilisateurs avec des informations trompeuses. Les LLM peuvent également «halluciner» occasionnellement, fabriquant des faits lorsqu'ils ne sont pas en mesure de fournir une réponse précise. Par exemple, la société de presse 2022 Fast Company a interrogé Chatgpt sur le dernier trimestre financier de Tesla. Bien que Chatgpt ait répondu avec une nouvelle compréhensible, une grande partie des informations a été composée.
Réponse: L'architecture du transformateur est largement utilisée pour les LLM en raison de sa parallélitude et de sa capacité, permettant la mise à l'échelle des modèles de langage à des milliards voire des milliards de paramètres.
Les LLM existantes peuvent être largement classées en trois types: coder-décodeur, décodeur causal et décodeur de préfixe.
Sur la base du modèle de transformateur vanille, l'architecture de coder-décodeur se compose de deux piles de blocs de transformateurs - un encodeur et un décodeur.
L'encodeur utilise des couches d'auto-atténuation multiples empilées pour coder la séquence d'entrée et générer des représentations latentes. Le décodeur effectue une conservation croisée sur ces représentations et génère la séquence cible.
Les PLM encodeurs comme T5 et BART ont démontré l'efficacité dans diverses tâches NLP. Cependant, seuls quelques LLM, tels que Flan-T5, sont construits en utilisant cette architecture.
L'architecture du décodeur causal intègre un masque d'attention unidirectionnel, permettant à chaque jeton d'entrée de s'occuper uniquement des jetons passés et de lui-même. Le décodeur traite à la fois les jetons d'entrée et de sortie de la même manière.
Les modèles de la série GPT, y compris GPT-1, GPT-2 et GPT-3, sont des modèles de langage représentatifs construits sur cette architecture. Le GPT-3 a montré des capacités d'apprentissage en contexte remarquables.
Divers LLM, notamment OPT, Bloom et Gopher, ont largement adopté des décodeurs causaux.
L'architecture de décodeur préfixe, également connu sous le nom de décodeur non causal, modifie le mécanisme de masquage des décodeurs causaux pour permettre l'attention bidirectionnelle sur les jetons préfixes et l'attention unidirectionnelle sur les jetons générés.
Comme l'architecture d'encodeur encodeur, les décodeurs de préfixes peuvent coder la séquence de préfixe bidirectionnellement et prédire les jetons de sortie de manière autorégressive à l'aide de paramètres partagés.
Au lieu de s'entraîner à partir de zéro, une approche pratique consiste à former des décodeurs causaux et à les convertir en décodeurs de préfixe pour une convergence plus rapide. Les LLM basées sur les décodeurs de préfixe incluent GLM130B et U-PALM.
Les trois types d'architecture peuvent être étendus à l'aide de la technique d'échelle du mélange de temps (MOE), qui active clairement un sous-ensemble de poids de réseau neuronal pour chaque entrée.
Cette approche a été utilisée dans des modèles tels que Switch Transformer et Glam, et l'augmentation du nombre d'experts ou de la taille totale des paramètres a montré des améliorations de performances significatives.
L'architecture de l'encodeur uniquement utilise uniquement la pile d'encodeur de blocs de transformateurs, en se concentrant sur la compréhension et la représentation des données d'entrée via des mécanismes d'auto-conservation. Cette architecture est idéale pour les tâches qui nécessitent l'analyse et l'interprétation du texte plutôt que de la générer.
Caractéristiques clés:
Exemples de modèles d'encodeur uniquement:
Réponse: Les modèles de grandes langues (LLM) sont connus pour avoir des «hallucinations». Il s'agit d'un comportement en ce que le modèle parle de fausses connaissances comme s'il était exact. Un grand modèle de langue est un modèle d'apprentissage machine formé qui génère du texte en fonction de votre invite. La formation du modèle a fourni certaines connaissances dérivées des données de formation que nous avons fournies. Il est difficile de dire à quelle connaissance un modèle se souvient ou ce qu'il ne fait pas. Lorsqu'un modèle génère du texte, il ne peut pas dire si la génération est exacte.
Dans le contexte des LLM, «Hallucination» fait référence à un phénomène où le modèle génère un texte incorrect, absurde ou irréel. Étant donné que les LLM ne sont pas des bases de données ou des moteurs de recherche, ils ne citeraient pas où leur réponse est basée. Ces modèles génèrent du texte comme une extrapolation à partir de l'invite que vous avez fournie. Le résultat de l'extrapolation n'est pas nécessairement soutenu par des données de formation, mais est la plus corrélée par rapport à l'invite.
L'hallucination dans les LLM n'est pas beaucoup plus complexe que cela, même si le modèle est beaucoup plus sophistiqué. À partir d'un niveau élevé, l'hallucination est causée par une compréhension contextuelle limitée car le modèle doit transformer l'invite et les données de formation en abstraction, dans lesquelles certaines informations peuvent être perdues. De plus, le bruit dans les données de formation peut également fournir un modèle statistique biaisé qui conduit le modèle à répondre d'une manière à laquelle vous ne vous attendez pas.
Réponse: Les hallucinations peuvent être considérées comme une caractéristique des modèles de langage énormes. Si vous voulez que les modèles soient créatifs, vous voulez les voir avoir des hallucinations. Par exemple, si vous demandez à Chatgpt ou à d'autres modèles de grande langue pour vous fournir une intrigue fantastique, vous voulez qu'il crée un nouveau personnage, une scène et un scénario plutôt que de copier un nouveau. Ce n'est pas possible que si les modèles ne recherchent pas les données de formation.
Vous pouvez également vouloir des hallucinations lors de la recherche de diversité, comme lors de la sollicitation d'idées. C'est similaire à demander aux modèles de trouver des idées pour vous. Bien que ce ne soit pas précisément le même, vous voulez offrir des variations sur les concepts actuels que vous trouverez dans l'ensemble de formation. Les hallucinations vous permettent d'envisager d'autres options.
De nombreux modèles de langue ont un paramètre «température». Vous pouvez contrôler la température dans Chatgpt à l'aide de l'API au lieu de l'interface Web. Il s'agit d'un paramètre aléatoire. Une température plus élevée peut introduire plus d'hallucinations.
Réponse: Les modèles de langue ne sont pas des bases de données ou des moteurs de recherche. Les illusions sont inévitables. Ce qui m'irrite, c'est que les modèles produisent des erreurs difficiles à trouver dans le texte.
Si l'illusion a été provoquée par des données d'entraînement entachées, vous pouvez nettoyer les données et recycler le modèle. Néanmoins, la majorité des modèles sont trop importants pour s'entraîner indépendamment. L'utilisation du matériel de marchandise peut rendre impossible une affection même un modèle établi. Si quelque chose se passait horriblement, demander au modèle de se régénérer et inclure les humains dans le résultat serait les meilleures mesures atténuantes.
La création contrôlée est un autre moyen de prévenir les hallucinations. Il implique de donner au modèle des informations et des limitations suffisantes dans l'invite. En tant que tel, la capacité du modèle à halluciner est restreinte. L'ingénierie rapide est utilisée pour définir le rôle et le contexte du modèle, guidant la génération et prévention des hallucinations illimitées.
Lire également: les 7 meilleures stratégies pour atténuer les hallucinations dans les LLM
Réponse: L'ingénierie rapide est une pratique dans le domaine de traitement du langage naturel de l'intelligence artificielle dans laquelle le texte décrit ce que l'IA demande de faire. Guidé par cette entrée, l'IA génère une sortie. Cette sortie pourrait prendre différentes formes, avec l'intention d'utiliser un texte inconnu par humeur en conversation pour communiquer avec les modèles. Étant donné que la description de la tâche est intégrée dans l'entrée, le modèle fonctionne de manière plus flexible avec des possibilités.
Réponse: Les invites sont des descriptions détaillées de la sortie souhaitée attendue du modèle. Ils sont l'interaction entre un utilisateur et le modèle d'IA. Cela devrait nous donner une meilleure compréhension de ce qu'est l'ingénierie.
Réponse: La qualité de l'invite est critique. Il existe des moyens de les améliorer et d'amener vos modèles à améliorer les sorties. Voyons quelques conseils ci-dessous:
Lisez également: 17 techniques d'incitation pour suralimenter votre LLMS
Réponse: Différentes techniques sont utilisées pour écrire des invites. Ils sont l'épine dorsale.
Zero-Shot fournit une invite qui ne fait pas partie de la formation mais toujours en cours comme vous le souhaitez. En un mot, les LLM peuvent généraliser.
Par exemple: si l'invite est: classer le texte en neutre, négatif ou positif. Et le texte est: je pense que la présentation était géniale.
Sentiment:
Sortie: positif
La connaissance de la signification du «sentiment» a fait en sorte que le modèle zéro puisse classer la question même si elle n'a pas reçu un tas de classifications de texte sur lesquelles travailler. Il peut y avoir un écueil car aucune donnée descriptive n'est fournie dans le texte. Ensuite, nous pouvons utiliser une incitation à quelques coups.
Dans une compréhension élémentaire, les rares Shot utilisent quelques exemples (plans) de ce qu'il doit faire. Cela prend un aperçu d'une démonstration à jouer. Au lieu de s'appuyer uniquement sur ce sur quoi il est formé, il s'appuie sur les plans disponibles.
Le COT permet au modèle d'obtenir un raisonnement complexe à travers des étapes de raisonnement moyen. Il s'agit de créer et d'améliorer les étapes intermédiaires appelées «chaînes de raisonnement» pour favoriser une meilleure compréhension du langage et des sorties. Cela peut être comme un hybride qui combine quelques coups sur des tâches plus complexes.
Réponse: La génération (RAG) de la récupération (RAG) est le processus d'optimisation de la sortie d'un modèle de langue large, il fait donc référence à une base de connaissances faisant autorité en dehors de ses sources de données de formation avant de générer une réponse. Les modèles de grande langue (LLMS) sont formés sur de vastes volumes de données et utilisent des milliards de paramètres pour générer une sortie originale pour des tâches telles que répondre aux questions, traduire les langues et compléter les phrases. RAG étend les capacités déjà puissantes des LLM à des domaines spécifiques ou la base de connaissances internes d'une organisation, le tout sans avoir à recycler le modèle. Il s'agit d'une approche rentable pour améliorer la sortie LLM, il reste donc pertinent, précis et utile dans divers contextes.
Réponse: Les chatbots intelligents et autres applications impliquant le traitement du langage naturel (PNL) s'appuient sur la LLMS en tant que technique fondamentale de l'intelligence artificielle (IA). L'objectif est de développer des robots qui, grâce à des sources de connaissances fiables croisées, peuvent répondre aux demandes des utilisateurs dans une variété de scénarios. Malheureusement, les réponses LLM deviennent imprévisibles en raison de la nature de la technologie LLM. Les données de formation LLM introduisent également une date de coupure sur les informations qu'il possède et stagne.
Les défis connus des LLM comprennent:
Le modèle de grande langue peut être comparé à une nouvelle embauche trop zélée qui refuse de suivre les affaires courantes mais répondra toujours aux demandes de renseignements avec une assurance complète. Malheureusement, vous ne voulez pas que vos chatbots adoptent un tel état d'esprit car cela pourrait nuire à la confiance des consommateurs!
Une méthode pour résoudre certains de ces problèmes est le RAG. Il réduit le LLM pour obtenir des données pertinentes à partir de sources de connaissances fiables et présélectionnées. Les utilisateurs apprennent comment le LLM crée la réponse et les organisations ont plus de contrôle sur la sortie de texte résultante.
Réponse: Technologie de chiffon dans la mise en œuvre générative de l'IA
Réponse: Un cadre open source appelé Langchain crée des applications basées sur des modèles de grande langue (LLM). Les grands modèles d'apprentissage en profondeur appelées LLM sont pré-formés sur de grandes quantités de données et peuvent produire des réponses aux demandes des utilisateurs, telles que la génération d'images à partir d'invites textuelles ou fournissent des réponses aux demandes. Pour augmenter la pertinence, la précision et le degré de personnalisation des données produites par les modèles, Langchain propose des abstractions et des outils. Par exemple, les développeurs peuvent créer de nouvelles chaînes d'invites ou modifier les modèles préexistants à l'aide de composants Langchain. De plus, Langchain a des pièces qui permettent aux LLM d'utiliser de nouveaux ensembles de données sans avoir à se recycler.
Réponse: Langchain: améliorer les applications d'apprentissage automatique
Réponse: Un cadre de données pour les applications basé sur des modèles de grande langue (LLMS) est appelé llamaindex. Les ensembles de données publics à grande échelle sont utilisés pour pré-entraîner les LLM comme GPT-4, ce qui leur donne des compétences de traitement du langage naturel incroyables dès la sortie de la boîte. Néanmoins, leur utilité est limitée en l'absence de vos informations personnelles.
À l'aide de connecteurs de données adaptables, Llamaindex vous permet d'importer des données à partir de bases de données, de PDF, d'API, etc. L'indexation de ces données entraîne des représentations intermédiaires qui sont optimisées par LLM. Ensuite, Llamaindex permet la requête en langue naturelle et la communication avec vos données via des interfaces de chat, des moteurs de requête et des agents de données avec des capacités LLM. Vos LLM peuvent accéder et analyser des données confidentielles à une échelle massive avec elle, le tout sans avoir à recycler le modèle à l'aide de données mises à jour.
Réponse: Llamaindex utilise des technologies de génération (RAG) de la récupération. Il combine une base de connaissances privée avec des modèles de langage massifs. Les étapes d'indexation et de requête sont généralement ses deux phases.
Au cours de la phase d'indexation, Llamaindex indexera efficacement les données privées dans un indice vectoriel. Cette étape aide à créer une base de connaissances consultables spécifique au domaine. Des documents texte, des entrées de base de données, des graphiques de connaissances et d'autres types de données peuvent tous être saisis.
Essentiellement, l'indexation transforme les données en intégres numériques ou vecteurs qui représentent son contenu sémantique. Il permet de rechercher rapidement des similitudes tout au long du contenu.
Based on the user's question, the RAG pipeline looks for the most pertinent data during querying. The LLM is then provided with this data and the query to generate a correct result.
Through this process, the LLM can obtain up-to-date and relevant material not covered in its first training. At this point, the primary problem is retrieving, organising, and reasoning across potentially many information sources.
Answer: While pre-trained language models are prodigious, they are not inherently experts in any specific task. They may have an incredible grasp of language. Still, they need some LLMs fine-tuning, a process where developers enhance their performance in tasks like sentiment analysis, language translation, or answering questions about specific domains. Fine-tuning large language models is the key to unlocking their full potential and tailoring their capabilities to specific applications
Fine-tuning is like providing a finishing touch to these versatile models. Imagine having a multi-talented friend who excels in various areas, but you need them to master one particular skill for a special occasion. You would give them some specific training in that area, right? That's precisely what we do with pre-trained language models during fine-tuning.
Also Read: Fine-Tuning Large Language Models
Answer: While pre-trained language models are remarkable, they are not task-specific by default. Fine-tuning large language models is adapting these general-purpose models to perform specialized tasks more accurately and efficiently. When we encounter a specific NLP task like sentiment analysis for customer reviews or question-answering for a particular domain, we need to fine-tune the pre-trained model to understand the nuances of that specific task and domain.
The benefits of fine-tuning are manifold. Firstly, it leverages the knowledge learned during pre-training, saving substantial time and computational resources that would otherwise be required to train a model from scratch. Secondly, fine-tuning allows us to perform better on specific tasks, as the model is now attuned to the intricacies and nuances of the domain it was fine-tuned for.
Answer: Fine-tuning is a technique used in model training, distinct from pre-training, which is the initializing model parameters. Pre-training begins with random initialization of model parameters and occurs iteratively in two phases: forward pass and backpropagation. Conventional supervised learning (SSL) is used for pre-training models for computer vision tasks, such as image classification, object detection, or image segmentation.
LLMs are typically pre-trained through self-supervised learning (SSL), which uses pretext tasks to derive ground truth from unlabeled data. This allows for the use of massively large datasets without the burden of annotating millions or billions of data points, saving labor but requiring large computational resources. Fine-tuning entails techniques to further train a model whose weights have been updated through prior training, tailoring it on a smaller, task-specific dataset. This approach provides the best of both worlds, leveraging the broad knowledge and stability gained from pre-training on a massive set of data and honing the model's understanding of more detailed concepts.
Answer: Fine-tuning Approaches in Generative AI
Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) is a method designed to optimize the fine-tuning process of large-scale pre-trained language models by updating only a small subset of parameters. Traditional fine-tuning requires adjusting millions or even billions of parameters, which is computationally expensive and resource-intensive. PEFT techniques, such as low-rank adaptation (LoRA), adapter modules, or prompt tuning, allow for significant reductions in the number of trainable parameters. These methods introduce additional layers or modify specific parts of the model, enabling fine-tuning with much lower computational costs while still achieving high performance on targeted tasks. This makes fine-tuning more accessible and efficient, particularly for researchers and practitioners with limited computational resources.
Supervised Fine-Tuning (SFT) is a critical process in refining pre-trained language models to perform specific tasks using labelled datasets. Unlike unsupervised learning, which relies on large amounts of unlabelled data, SFT uses datasets where the correct outputs are known, allowing the model to learn the precise mappings from inputs to outputs. This process involves starting with a pre-trained model, which has learned general language features from a vast corpus of text, and then fine-tuning it with task-specific labelled data. This approach leverages the broad knowledge of the pre-trained model while adapting it to excel at particular tasks, such as sentiment analysis, question answering, or named entity recognition. SFT enhances the model's performance by providing explicit examples of correct outputs, thereby reducing errors and improving accuracy and robustness.
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) is an advanced machine learning technique that incorporates human judgment into the training process of reinforcement learning models. Unlike traditional reinforcement learning, which relies on predefined reward signals, RLHF leverages feedback from human evaluators to guide the model's behavior. This approach is especially useful for complex or subjective tasks where it is challenging to define a reward function programmatically. Human feedback is collected, often by having humans evaluate the model's outputs and provide scores or preferences. This feedback is then used to update the model's reward function, aligning it more closely with human values and expectations. The model is fine-tuned based on this updated reward function, iteratively improving its performance according to human-provided criteria. RLHF helps produce models that are technically proficient and aligned with human values and ethical considerations, making them more reliable and trustworthy in real-world applications.
Answer: Parameter efficient fine-tuning (PEFT) is a method that reduces the number of trainable parameters needed to adapt a large pre-trained model to specific downstream applications. PEFT significantly decreases computational resources and memory storage needed to yield an effectively fine-tuned model, making it more stable than full fine-tuning methods, particularly for Natural Language Processing (NLP) use cases.
Partial fine-tuning, also known as selective fine-tuning, aims to reduce computational demands by updating only the select subset of pre-trained parameters most critical to model performance on relevant downstream tasks. The remaining parameters are “frozen,” ensuring they will not be changed. Some partial fine-tuning methods include updating only the layer-wide bias terms of the model and sparse fine-tuning methods that update only a select subset of overall weights throughout the model.
Additive fine-tuning adds extra parameters or layers to the model, freezes the existing pre-trained weights, and trains only those new components. This approach helps retain stability of the model by ensuring that the original pre-trained weights remain unchanged. While this can increase training time, it significantly reduces memory requirements because there are far fewer gradients and optimization states to store. Further memory savings can be achieved through quantization of the frozen model weights.
Adapters inject new, task-specific layers added to the neural network and train these adapter modules in lieu of fine-tuning any of the pre-trained model weights. Reparameterization-based methods like Low Rank Adaptation (LoRA) leverage low-rank transformation of high-dimensional matrices to capture the underlying low-dimensional structure of model weights, greatly reducing the number of trainable parameters. LoRA eschews direct optimization of the matrix of model weights and instead optimizes a matrix of updates to model weights (or delta weights), which is inserted into the model.
Answer: Prompt Engineering: Used when you have a small amount of static data and need quick, straightforward integration without modifying the model. It is suitable for tasks with fixed information and when context windows are sufficient.
Retrieval Augmented Generation (RAG): Ideal when you need the model to generate responses based on dynamic or frequently updated data. Use RAG if the model must provide grounded, citation-based outputs.
Fine-Tuning: Choose this when specific, well-defined tasks require the model to learn from input-output pairs or human feedback. Fine-tuning is beneficial for personalized tasks, classification, or when the model's behavior needs significant customization.
Answer: SLMs are essentially smaller versions of their LLM counterparts. They have significantly fewer parameters, typically ranging from a few million to a few billion, compared to LLMs with hundreds of billions or even trillions. This differ
Answer: Like LLMs, SLMs are trained on massive datasets of text and code. However, several techniques are employed to achieve their smaller size and efficiency:
Answer: Here are some examples of SLMs:
While SLMs typically have a few hundred million parameters, some larger models with 1-3 billion parameters can also be classified as SLMs because they can still be run on standard GPU hardware. Here are some of the examples of such models:
Answer: One benefit of Small Language Models (SLMs) is that they may be trained on relatively small datasets. Their low size makes deployment on mobile devices easier, and their streamlined structures improve interpretability.
The capacity of SLMs to process data locally is a noteworthy advantage, which makes them especially useful for Internet of Things (IoT) edge devices and businesses subject to strict privacy and security requirements.
However, there is a trade-off when using small language models. SLMs have more limited knowledge bases than their Large Language Model (LLM) counterparts because they were trained on smaller datasets. Furthermore, compared to larger models, their comprehension of language and context is typically more restricted, which could lead to less precise and nuanced responses.
Answer: The idea of the diffusion model is not that old. In the 2015 paper called “Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics”, the Authors described it like this:
The essential idea, inspired by non-equilibrium statistical physics, is to systematically and slowly destroy structure in a data distribution through an iterative forward diffusion process. We then learn a reverse diffusion process that restores structure in data, yielding a highly flexible and tractable generative model of the data.
The diffusion process is split into forward and reverse diffusion processes. The forward diffusion process turns an image into noise, and the reverse diffusion process is supposed to turn that noise into the image again.
Answer: The forward diffusion process is a Markov chain that starts from the original data x and ends at a noise sample ε. At each step t, the data is corrupted by adding Gaussian noise to it. The noise level increases as t increases until it reaches 1 at the final step T.
Answer: The reverse diffusion process aims to convert pure noise into a clean image by iteratively removing noise. Training a diffusion model is to learn the reverse diffusion process to reconstruct an image from pure noise. If you guys are familiar with GANs, we're trying to train our generator network, but the only difference is that the diffusion network does an easier job because it doesn't have to do all the work in one step. Instead, it uses multiple steps to remove noise at a time, which is more efficient and easy to train, as figured out by the authors of this paper.
Answer: The noise schedule is a critical component in diffusion models, determining how noise is added during the forward process and removed during the reverse process. It defines the rate at which information is destroyed and reconstructed, significantly impacting the model's performance and the quality of generated samples.
A well-designed noise schedule balances the trade-off between generation quality and computational efficiency. Too rapid noise addition can lead to information loss and poor reconstruction, while too slow a schedule can result in unnecessarily long computation times. Advanced techniques like cosine schedules can optimize this process, allowing for faster sampling without sacrificing output quality. The noise schedule also influences the model's ability to capture different levels of detail, from coarse structures to fine textures, making it a key factor in achieving high-fidelity generations.
Answer: Advanced artificial intelligence (AI) systems known as multimodal large language models (LLMs) can interpret and produce various data types, including text, images, and even audio. These sophisticated models combine natural language processing with computer vision and occasionally audio processing capabilities, unlike standard LLMs that only concentrate on text. Their adaptability enables them to carry out various tasks, including text-to-image generation, cross-modal retrieval, visual question answering, and image captioning.
The primary benefit of multimodal LLMs is their capacity to comprehend and integrate data from diverse sources, offering more context and more thorough findings. The potential of these systems is demonstrated by examples such as DALL-E and GPT-4 (which can process images). Multimodal LLMs do, however, have certain drawbacks, such as the demand for more complicated training data, higher processing costs, and possible ethical issues with synthesizing or modifying multimedia content. Notwithstanding these difficulties, multimodal LLMs mark a substantial advancement in AI's capacity to engage with and comprehend the universe in methods that more nearly resemble human perception and thought processes.
A. Better handling of long-range dependencies
B. Lower computational cost
C. Smaller model size
D. Easier to interpret
Answer: A. Better handling of long-range dependencies
A. Convolution
B. Recurrence
C. Attention
D. Pooling
Answer: C. Attention
A. To normalize the inputs
B. To provide information about the position of words
C. To reduce overfitting
D. To increase model complexity
Answer: B. To provide information about the position of words
A. They have a fixed vocabulary
B. They are trained on a small amount of data
C. They require significant computational resources
D. They are only suitable for translation tasks
Answer: C. They require significant computational resources
A. VGG16
B. GPT-4
C. ResNet
D. YOLO
Answer: B. GPT-4
A. To reduce their size
B. To adapt them to specific tasks
C. To speed up their training
D. To increase their vocabulary
Answer: B. To adapt them to specific tasks
A. To control the randomness of the model's output
B. To set the model's learning rate
C. To initialize the model's parameters
D. To adjust the model's input length
Answer: A. To control the randomness of the model's output
A. Zero-shot prompting
B. Few-shot prompting
C. Both A and B
D. None of the above
Answer: C. Both A and B
A. More deterministic output
B. More creative and diverse output
C. Lower computational cost
D. Reduced model accuracy
Answer: B. More creative and diverse output
A. Faster training times
B. Lower memory usage
C. Improved generation quality by leveraging external information
D. Simpler model architecture
Answer: C. Improved generation quality by leveraging external information
A. To generate the final output
B. To retrieve relevant documents or passages from a database
C. To preprocess the input data
D. To train the language model
Answer: B. To retrieve relevant documents or passages from a database
A. Image classification
B. Text summarization
C. Question answering
D. Speech recognition
Answer: C. Question answering
A. Training from scratch on a new dataset
B. Adjusting the model's architecture
C. Continuing training on a specific task or dataset
D. Reducing the model's size
Answer: C. Continuing training on a specific task or dataset
A. It requires less data
B. It requires fewer computational resources
C. It leverages previously learned features
D. All of the above
Answer: D. All of the above
A. Overfitting
B. Underfitting
C. Lack of computational power
D. Limited model size
Answer: A. Overfitting
A. To enhance the stability of training deep neural networks
B. To generate high-quality images from text descriptions
C. To compress large models
D. To improve the speed of natural language processing
Answer: B. To generate high-quality images from text descriptions
A. Reducing the noise in input data
B. Iteratively refining the generated image to remove noise
C. Simplifying the model architecture
D. Increasing the noise to improve generalization
Answer: B. Iteratively refining the generated image to remove noise
A. Image classification
B. Text generation
C. Image generation
D. Speech recognition
Answer: C. Image generation
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