生成的AI是一個新開發的領域，呈指數式蓬勃發展，並具有工作機會。公司正在尋找具有必要技術能力的候選人和建立AI模型的現實經驗。此面試問題清單包括描述性答案問題，簡短的答案問題以及MCQ，這些問題將為您提供任何生成AI面試的準備。這些問題涵蓋了從AI的基礎到將復雜算法付諸實踐的所有內容。因此，讓我們開始從生成的AI面試問題開始！
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這是我們在下一次面試之前必須知道的有關生成AI的問題和答案的全面清單。
答：變壓器是Vaswani等人的2017年論文“關注就是您所需要的”中引入的一種神經網絡架構。它已成為許多最先進的自然語言處理模型的骨幹。
以下是有關變形金剛的關鍵點：
變形金剛徹底改變了NLP，並繼續成為高級AI模型開發的關鍵組成部分。
答案：注意是一種生成AI和神經網絡中的技術，它允許模型在生成輸出時專注於特定的輸入區域。它使模型能夠動態確定序列中每個輸入組件的相對重要性，而不是類似地考慮所有輸入組件。
自我注意事項也稱為註意事項內，使模型能夠專注於輸入序列中的各個點。它在變壓器體系結構中起著至關重要的作用。
它如何工作？
好處：
該技術使模型可以通過同時執行許多注意力流程來參與來自許多表示子空間的數據。
它如何工作？
好處：
該技術使該模型可以在參與另一個信息的同時處理一個序列，並經常在編碼器數據系統中使用。
它如何工作？
好處：
因果關注也被稱為掩蓋的注意力，是一種在自回歸模型中使用的技術，可阻止模型專注於將來呈現的令牌。
它如何工作？
好處：
當地註意力如何工作？
當地關注的好處：
這些關注過程具有優勢，並且在特定的任務或模型架構中最有效。任務的特殊需求，可用的處理能力以及模型性能和效率之間的預期權衡是影響注意機制選擇的因素。
答：變形金剛在許多自然語言處理任務中已取代了重複的神經網絡（RNN）體系結構。這是關於如何以及為什麼通常認為變壓器比RNN更好的解釋：
方法：變形金剛並行處理整個序列。
為什麼更好：
方法：變形金剛使用自我注意力直接建模所有對代幣對之間的關系。
為什麼更好：
方法：變壓器使用多頭注意力，使他們可以同時專注於輸入的不同部分。
為什麼更好：
方法：變壓器使用位置編碼來注入序列順序信息。
為什麼更好：
方法：通過增加圖層，注意力頭或模型維度的數量，可以輕鬆地擴展變壓器體系結構。
為什麼更好：
如何：可以針對各種下游任務進行微調進行預訓練的變壓器模型。
為什麼更好：
方法：變形金剛保持短序列和長序列的性能。
為什麼更好：
即使變形金剛在許多應用程序中取代了它們，RNN仍然發揮作用。當計算資源稀缺或數據的順序特徵至關重要時，尤其如此。但是，由於其性能和效率提高，變壓器現在是大多數大型NLP工作負載的推薦設計。
答案：這些模型是自然語言處理的重大進步，所有模型均基於變壓器體系結構。
答案：大型語言模型（LLM）是一種人工智能（AI）程序，可以識別和生成文本以及其他任務。 LLM經過大量數據的培訓，因此名稱為“大”。 LLM建立在機器學習的基礎上；具體而言，一種稱為變壓器模型的神經網絡。
更簡單地說，LLM是一項計算機程序，已經提供了足夠的實例來識別和理解複雜的數據，例如人類語言。互聯網上數千或數百萬兆字節的文本用於培訓大量LLM。但是，LLM的程序員可以選擇採用更精心選擇的數據集，因為樣本的口徑會影響LLMS學習自然語言的成功程度。
基礎LLM（大型語言模型）是一種預先訓練的模型，該模型在大量多樣的文本數據中訓練，以理解和生成人類語言。這種預訓練使模型可以學習語言的結構，細微差別和模式，但總的來說，而無需針對任何特定的任務或域而量身定制。示例包括GPT-3和GPT-4。
微調的LLM是一種基礎LLM，在較小的，特定於任務的數據集上進行了額外的培訓，以提高其針對特定應用程序或域的性能。這個微調過程會調整模型的參數，以更好地處理特定任務，例如情感分析，機器翻譯或問題答案，從而更有效和準確。
答：許多任務可為LLM訓練。它們在生成AI中的用途是其最著名的應用程序之一。例如，公開訪問的LLM Chatgpt可能會根據用戶的輸入產生詩歌，論文和其他文本格式。
任何大型複雜的數據集都可以用於培訓LLM，包括編程語言。一些LLM可以幫助程序員編寫代碼。他們可以根據要求編寫功能 - 或以某些代碼為起點，他們可以完成編寫程序。 LLM也可以使用：
現實世界中LLM的示例包括Chatgpt（來自Openai），Gemini（Google）和Llama（Meta）。 Github的副駕駛是另一個例子，但用於編碼而不是自然的人類語言。
答案：LLM的關鍵特徵是他們對不可預測的查詢做出反應的能力。傳統的計算機程序以其接受的語法或用戶的一組輸入集接收命令。視頻遊戲具有有限的按鈕；應用程序具有用戶可以單擊或鍵入的有限內容集，並且編程語言由精確的if/then語句組成。
另一方面，LLM可以利用數據分析和自然語言響應來對非結構化的提示或查詢提供邏輯響應。 LLM可能會回答一個問題：“歷史上四個最偉大的放克樂隊是什麼？”列出了四個這樣的頻段，並且對為什麼它們是最好的列表，但是標準的計算機程序將無法識別此提示。
但是，LLMS提供的信息的準確性僅與它們消耗的數據一樣好。如果給出錯誤的信息，他們將以誤導性信息響應用戶查詢。 LLMS也會偶爾“幻覺”，在無法提供精確響應時製作事實。例如，2022年新聞媒體快速公司向Chatgpt詢問了特斯拉最近的財務季度。儘管Chatgpt以可理解的新聞作品做出了回應，但其中很大一部分信息得到了彌補。
答：由於其並行性和容量，變壓器體系結構被廣泛用於LLMS，從而使語言模型可以比較數十億甚至數万億個參數。
現有的LLM可以廣泛分為三種類型：編碼器，因果解碼器和前綴解碼器。
基於Vanilla Transformer模型，編碼器構建結構由兩個變壓器塊的堆棧組成 - 一個編碼器和解碼器。
編碼器利用堆疊的多頭自發層來編碼輸入序列並生成潛在表示。解碼器對這些表示形式進行了交叉注意，並生成目標序列。
T5和BART等編碼器plm在各種NLP任務中都表現出有效性。但是，使用此體系結構構建了只有幾個LLM，例如Flan-T5。
因果解碼器體系結構包含了單向關注面膜，使每個輸入令牌只能參加過去的令牌和本身。解碼器以相同的方式處理輸入和輸出令牌。
包括GPT-1，GPT-2和GPT-3在內的GPT系列模型是建立在該體系結構上的代表性語言模型。 GPT-3顯示了出色的內在學習能力。
包括OPT，BLOOM和GOPHER在內的各種LLM都有廣泛採用的因果解碼器。
前綴解碼器結構（也稱為非毒物解碼器）修改了因果解碼器的掩蓋機制，以使前綴令牌的雙向關注和對產生的代幣的單向關注。
像編碼器架構一樣，前綴解碼器可以雙向編碼前綴序列，並使用共享參數預測自動加壓的輸出令牌。
一種實用的方法不是從頭開始訓練，而是訓練因果解碼器，並將其轉換為前綴解碼器，以更快地收斂。基於前綴解碼器的LLM包括GLM130B和U-PALM。
所有三種體系結構類型都可以使用Experts（MOE）縮放技術進行擴展，該技術稀少地激活了每個輸入的神經網絡權重的子集。
這種方法已用於Switch Transformer和Glam之類的模型中，增加專家數量或總參數大小已顯示出顯著的性能改善。
僅編碼器架構僅使用變壓器塊的編碼器堆棧，重點是通過自我注意的機制理解和表示輸入數據。該體系結構是需要分析和解釋文本而不是生成文本的任務的理想選擇。
關鍵特徵：
僅編碼模型的示例：
答案：已知大型語言模型（LLM）具有“幻覺”。這是一種行為，因為模型說虛假的知識好像是準確的。大型語言模型是訓練有素的機器學習模型，該模型根據您的提示生成文本。該模型的培訓提供了我們提供的培訓數據得出的一些知識。很難說出模型記憶的知識或沒有什麼知識。當模型生成文本時，它無法確定生成是否準確。
在LLMS的背景下，“幻覺”是指該模型產生錯誤，荒謬或虛幻的文本的現象。由於LLMS不是數據庫或搜索引擎，因此他們不會引用其響應所在的位置。這些模型從您提供的提示中產生文本作為推斷。外推的結果不一定得到任何培訓數據的支持，而是提示與提示最相關的結果。
LLMS中的幻覺並不比這更複雜，即使模型更複雜。從高水平來看，幻覺是由有限的上下文理解引起的，因為該模型必須將提示和訓練數據轉換為抽象，其中可能會丟失一些信息。此外，訓練數據中的噪聲還可能提供偏斜的統計模式，該模式導致模型以您預期的方式做出響應。
答：幻覺可以看作是巨大語言模型的特徵。如果您希望這些模型具有創造力，則希望看到它們具有幻覺。例如，如果您要求Chatgpt或其他大型語言模型為您提供幻想故事情節，則希望它創建一個新鮮的角色，場景和故事情節，而不是複制已經存在的故事。只有在模型未搜索培訓數據時，這是可行的。
在尋求多樣性時，例如在徵求思想時，您也可能需要幻覺。這類似於要求模型為您提出想法。儘管不完全相同，但您想就培訓集中發現的當前概念提供變體。幻覺使您可以考慮替代選擇。
許多語言模型具有“溫度”參數。您可以使用API而不是Web界面來控制CHATGPT中的溫度。這是一個隨機參數。更高的溫度會引入更多的幻覺。
答：語言模型不是數據庫或搜索引擎。幻想是不可避免的。激怒我的是，這些模型會在文本中產生難以找到的錯誤。
如果通過污染的培訓數據提出了妄想，則可以清理數據並重新訓練模型。然而，大多數模型太大而無法獨立訓練。使用商品硬件可以使甚至不可能微調建立的模型。如果出現了可怕的錯誤，要求模型再生並在結果中包括人類將是最好的減輕措施。
受控創造是防止幻覺的另一種方法。它需要在提示中提供足夠的信息和限制。因此，模型的幻覺能力受到限制。及時工程用於定義模型的角色和上下文，指導一代並防止無限的幻覺。
另請閱讀：減輕LLMS幻覺的前7個策略
答案：及時工程是人工智能自然語言處理領域的一種實踐，文本描述了AI需要做什麼。在此輸入的指導下，AI生成輸出。該輸出可能採取不同的形式，目的是在對話上使用人為理解的文本與模型進行通信。由於任務描述嵌入了輸入中，因此模型具有更靈活的可能性。
答：提示是對模型預期的所需輸出的詳細描述。它們是用戶和AI模型之間的交互。這應該使我們更好地了解什麼工程。
答：提示的質量至關重要。有一些方法可以改善它們並使您的模型改善產出。讓我們看看下面的一些提示：
另請閱讀：17個提示提示您的LLM的技術
答：以書面提示使用不同的技術。他們是骨幹。
零射擊提供了一個提示，該提示不屬於培訓的一部分，但仍可以根據需要進行。簡而言之，LLM可以概括。
例如：如果提示為：將文本分類為中性，負面或陽性。文字是：我認為演講很棒。
情緒：
輸出：積極
“情感”含義的知識使模型零射門如何分類該問題，即使沒有給出一堆文本分類。由於文本中未提供描述性數據，因此可能存在陷阱。然後，我們可以使用很少的彈藥提示。
在基本的理解中，少數拍攝了必須做的幾個示例（鏡頭）。這可以從演示中進行一些見解。它不僅依靠它的訓練，而是建立在可用的鏡頭上。
COT允許模型通過中間推理步驟實現複雜的推理。它涉及創建和改進稱為“推理鏈”的中間步驟，以促進更好的語言理解和輸出。它可能就像是混合動力，將更複雜的任務結合在一起。
答案：檢索功能生成（RAG）是優化大型語言模型的輸出的過程，因此在產生響應之前，它在其培訓數據源之外引用了權威知識庫。大型語言模型（LLMS）經過大量數據的培訓，並使用數十億個參數來為諸如回答問題，翻譯語言和完成句子的任務生成原始輸出。 RAG將LLM的功能擴展到特定領域或組織的內部知識庫，而無需重新訓練模型。這是提高LLM輸出的一種經濟高效的方法，因此在各種情況下仍然相關，準確且有用。
答：智能聊天機器人和其他涉及自然語言處理的應用程序（NLP）依靠LLM作為基本人工智能（AI）技術。目的是開發機器人，通過交叉引用可靠的知識源可以在各種情況下響應用戶查詢。遺憾的是，由於LLM技術的性質，LLM答複變得不可預測。 LLM培訓數據還引入了其所擁有的信息且停滯不前的截止日期。
LLM的已知挑戰包括：
可以將大型語言模型與過度熱心的新員工進行比較，後者拒絕跟上時事，但總是會完全保證對詢問做出回應。不幸的是，您不希望您的聊天機器人採用這種心態，因為它可能會損害消費者的信任！
解決其中一些問題的一種方法是抹布。它重新安排LLM以從可靠的，預先選擇的知識源中獲取相關數據。用戶了解LLM如何創建響應，組織對所得文本輸出有更多控制權。
答案：生成AI實施中的抹布技術
答：一個名為Langchain的開源框架基於大語言模型（LLMS）創建應用程序。大量的LLM的大型深度學習模型已在大量數據上進行了預培訓，可以為用戶請求提供答案，例如從基於文本的提示中生成圖像或提供查詢答案。為了增加模型生成的數據的相關性，準確性和程度，Langchain提供了抽象和工具。例如，開發人員可以使用Langchain組件創建新的提示鍊或更改預先存在的模板。此外，Langchain的零件使LLM使用新鮮的數據集而無需重新訓練。
答案：Langchain：增強機器學習應用程序
答：基於大語言模型（LLM）的應用程序的數據框架稱為LlamainDex。大規模的公共數據集用於預先培訓LLM，例如GPT-4，這使他們可以開箱即用。然而，在沒有您的個人信息的情況下，它們的有用性受到限制。
LlamainDex使用適應性數據連接器，使您可以從數據庫，PDF，API等導入數據。該數據的索引導致llm優化的中間表示。之後，LlamainDex通過聊天界面，查詢引擎和具有LLM功能的數據代理啟用自然語言查詢和與您的數據進行通信。您的LLM可以與其大規模訪問和分析機密數據，而無需使用更新的數據重新訓練模型。
答案：LlamainDex使用檢索功能增強的一代（RAG）技術。它將私人知識基礎與大型語言模型相結合。索引和查詢階段通常是其兩個階段。
在索引階段，LlamainDex將有效地將私人數據索引到矢量指數。該階段有助於建立特定於領域的可搜索知識庫。可以輸入文本文檔，數據庫條目，知識圖和其他類型的數據。
本質上，索引將數據轉換為代表其語義內容的數值嵌入或向量。它允許在整個內容中快速搜索相似之處。
根據用戶的問題，RAG管道在查詢過程中尋找最相關的數據。然後向LLM提供此數據和查詢以生成正確的結果。
通過此過程，LLM可以在第一次培訓中獲得最新的相關材料。在這一點上，主要問題是在潛在的許多信息源中檢索，組織和推理。
答：雖然預先訓練的語言模型令人震驚，但它們並不是任何特定任務中的天生專家。他們可能對語言有難以置信的掌握。儘管如此，他們仍需要一些LLMS微調，在該過程中，開發人員在情感分析，語言翻譯或回答有關特定領域的問題等任務中提高了其性能。微調大型語言模型是釋放其全部潛力並為特定應用程序調整功能的關鍵
微調就像為這些多功能車型提供了最後的觸感。想像一下，有一個多才多藝的朋友在各個領域都擅長，但是您需要他們在特殊場合掌握一項特殊技能。您會在該領域給他們一些特定的培訓，對嗎？這正是我們在微調過程中使用預訓練的語言模型的工作。
另請閱讀：微調大語言模型
答：雖然預訓練的語言模型非常出色，但默認情況下它們不是特定於任務的。微調大語言模型正在調整這些通用模型，以更準確，更有效地執行專業任務。當我們遇到特定的NLP任務（例如對客戶評論的情感分析）或特定領域的提問時，我們需要微調預訓練的模型，以了解該特定任務和域的細微差別。
微調的好處是多種多樣的。首先，它利用在預訓練期間學習的知識，節省大量時間和計算資源，否則這些知識從頭開始訓練模型所需的知識。其次，微調使我們能夠在特定任務上更好地執行，因為該模型現在已經適應了它的複雜性和細微差異。
答案：微調是一種用於模型訓練的技術，與預訓練不同，這是初始化模型參數。預訓練始於模型參數的隨機初始化，並在兩個階段進行迭代進行：正向通行證和反向傳播。常規監督學習（SSL）用於用於計算機視覺任務的預訓練模型，例如圖像分類，對象檢測或圖像分割。
LLM通常通過自學學習（SSL）進行預訓練，該學習使用藉口任務從未標記的數據中得出地面真相。這允許使用大型大型數據集，而沒有註釋數百萬或數十億個數據點的負擔，從而節省了勞動力，但需要大量的計算資源。微調需要採取技術來進一步訓練通過先前培訓對重量進行更新的模型，並在較小的，特定於任務的數據集中對其進行調整。這種方法提供了兩全其美的最好，從而利用了從大量數據中進行預培訓而獲得的廣泛知識和穩定性，並磨練了模型對更詳細的概念的理解。
答案：生成AI的微調方法
參數有效的微調（PEFT）是一種旨在通過僅更新一小部分參數來優化大規模預訓練語言模型的微調過程的方法。傳統的微調需要調整數百萬甚至數十億個參數，這在計算上是昂貴且資源密集的。 PEFT技術，例如低秩適應性（LORA），適配器模塊或及時調整，可以顯著減少可訓練參數的數量。這些方法會引入其他層或修改模型的特定部分，從而使計算成本較低的微調，同時仍能在目標任務上實現高性能。這使得精細調整更容易訪問，尤其是對於具有有限計算資源的研究人員和從業人員而言。
監督微調（SFT）是精煉預訓練的語言模型以使用標記的數據集執行特定任務的關鍵過程。與無監督的學習不同，該學習依賴大量未標記的數據，SFT使用數據集已知正確的輸出，從而使模型可以學習從輸入到輸出的精確映射。此過程涉及從預先訓練的模型開始，該模型已經從大量文本語料庫中學習了一般語言特徵，然後用特定於任務的標籤數據對其進行微調。這種方法利用預先訓練的模型的廣泛知識，同時將其調整為在特定任務（例如情感分析，問題答案或指定實體識別）之類的特定任務中脫穎而出。 SFT通過提供正確的輸出的明確示例來增強模型的性能，從而減少錯誤並提高準確性和魯棒性。
從人類反饋（RLHF）中學習的強化學習是一種先進的機器學習技術，將人類的判斷納入強化學習模型的訓練過程中。與傳統的增強學習依賴於預定義的獎勵信號不同，RLHF利用人類評估者的反饋來指導模型的行為。這種方法對於復雜或主觀任務特別有用，在編程中定義獎勵功能是具有挑戰性的。通常通過讓人類評估模型的輸出並提供分數或偏好來收集人類的反饋。然後，該反饋用於更新模型的獎勵功能，將其與人類價值觀和期望更加緊密地保持一致。該模型根據此更新的獎勵功能進行了微調，根據人類提供的標準迭代地改善了其性能。 RLHF有助於生產技術熟練並與人類價值觀和道德注意事項保持一致的模型，從而使其在現實世界應用中更可靠和值得信賴。
答：參數有效微調（PEFT）是一種減少將大型預訓練模型適應特定下游應用程序所需的可訓練參數數量的方法。 PEFT大大減少了產生有效微調模型所需的計算資源和內存存儲，這使其比完整的微調方法更穩定，尤其是對於自然語言處理（NLP）用例。
部分微調（也稱為選擇性微調）旨在通過僅更新針對與相關下游任務的模型性能最關鍵的預訓練參數的選擇子集來減少計算需求。其餘參數是“冷凍的”，以確保不會更改它們。一些部分微調方法包括僅更新模型的層偏差項和稀疏的微調方法，這些方法僅更新整個模型中總體權重的選擇子集。
加性微調為模型增加了額外的參數或層，凍結了現有的預訓練重量，並僅訓練這些新組件。這種方法通過確保原始預訓練的權重保持不變，從而有助於保持模型的穩定性。儘管這可以增加訓練時間，但它會大大降低內存需求，因為梯度和優化狀態要少得多。可以通過量化冷凍模型權重來實現進一步的內存節省。
適配器注入了新的，特定於任務的圖層，並訓練這些適配器模塊，以代替微調任何預訓練的模型權重。基於重新聚體化的方法，例如低級適應（LORA），高維矩陣的低排名轉換來捕獲模型權重的基本低維結構，從而大大減少了可訓練的參數的數量。洛拉（Lora）避開了模型權重矩陣的直接優化，而是優化了插入模型重量（或Delta權重）的更新矩陣，該矩陣插入了模型。
答案：及時工程：使用少量靜態數據並需要快速，直接的集成而不修改模型時使用。它適用於具有固定信息的任務以及上下文窗口足夠的何時。
檢索增強生成（RAG）：理想的理想時間當您需要模型來基於動態或經常更新的數據生成響應時。如果模型必須提供基於引文的輸出，則使用抹布。
微調：在特定，定義明確的任務需要模型從輸入輸出對或人類反饋中學習時選擇此問題。微調對個性化任務，分類或模型行為需要大量自定義是有益的。
答：SLM本質上是其LLM對應物的較小版本。它們的參數大大減少，通常從數百萬到數十億甚至數万億美元的LLM中，通常從數百萬到數十億。這不同
答案：像LLM一樣，SLM在文本和代碼的大量數據集上進行了培訓。但是，採用了幾種技術來達到其尺寸和效率較小的技術：
答：以下是SLM的一些示例：
儘管SLM通常具有幾億個參數，但一些具有1-3億個參數的較大型號也可以分類為SLM，因為它們仍然可以在標準GPU硬件上運行。以下是此類模型的一些示例：
答：小語言模型（SLM）的一個好處是，它們可以在相對較小的數據集上進行培訓。它們的低尺寸使在移動設備上的部署更加容易，並且它們簡化的結構可改善可解釋性。
SLM在本地處理數據的能力是一個值得注意的優勢，這使得它們對於符合嚴格隱私和安全要求的物聯網（IoT）邊緣設備和業務特別有用。
但是，使用小語言模型時會有權衡。 SLM的知識庫比其大型語言模型（LLM）的知識庫更有限，因為它們在較小的數據集上進行了培訓。此外，與較大的模型相比，它們對語言和上下文的理解通常受到更大的限制，這可能會導致較少和細微的響應。
答：擴散模型的想法不是那麼古老。在2015年的論文中，稱為“使用非平衡熱力學的深度無監督學習”，作者這樣說：
受非平衡統計物理學啟發的基本思想是通過迭代的正向擴散過程進行系統地並緩慢破壞數據分佈中的結構。然後，我們學習一個反向擴散過程，該過程恢復數據中的結構，從而產生高度靈活且可拖動的數據模型。
擴散過程分為向前和反向擴散過程。正向擴散過程將圖像變成噪聲，反向擴散過程應該再次將噪聲轉化為圖像。
答：正向擴散過程是馬爾可夫鏈，它從原始數據x開始，並以噪聲樣本ε結束。在每個步驟t中，通過向其添加高斯噪聲來損壞數據。隨著t的增加，噪聲水平會增加，直到在最後步驟中達到1。
答：反向擴散過程旨在通過迭代刪除噪聲將純噪聲轉換為乾淨的圖像。訓練擴散模型是學習反向擴散過程，以從純噪聲中重建圖像。如果你們熟悉GAN，我們正在嘗試培訓我們的發電機網絡，但是唯一的區別是，擴散網絡的工作更容易，因為它不必一步一步完成所有工作。取而代之的是，它使用多個步驟一次去除噪聲，這是本文的作者提出的，這更有效且易於訓練。
答：噪聲時間表是擴散模型中的關鍵組成部分，確定如何在向前過程中添加噪聲並在反向過程中刪除。它定義了信息破壞和重建的速率，從而顯著影響模型的性能和生成樣品的質量。
精心設計的噪聲時間表可以平衡發電質量和計算效率之間的權衡。增加噪聲會導致信息丟失和重建不良，而時間表太慢會導致不必要的計算時間。諸如餘弦時間表之類的高級技術可以優化此過程，從而可以更快地進行採樣，而無需犧牲輸出質量。噪聲時間表還影響了模型捕獲不同級別細節的能力，從粗糙結構到細紋理，使其成為實現高保真世代的關鍵因素。
答案：被稱為多模式大語言模型（LLM）的高級人工智能（AI）系統可以解釋和產生各種數據類型，包括文本，圖像甚至音頻。這些複雜的模型將自然語言處理與計算機視覺和偶爾的音頻處理功能相結合，與僅集中在文本上的標準LLM不同。它們的適應性使他們能夠執行各種任務，包括文本到圖像生成，跨模式檢索，視覺詢問答案和圖像字幕。
多模式LLM的主要好處是他們理解和整合來自不同來源的數據，提供更多背景和更詳盡的發現的能力。這些系統的潛力通過諸如DALL-E和GPT-4（可以處理圖像）之類的示例來證明。但是，多模式LLM確實具有某些缺點，例如對更複雜的培訓數據的需求，更高的處理成本以及合成或修改多媒體內容的可能道德問題。儘管存在這些困難，但多模式LLMS標誌著AI與宇宙互動和理解宇宙的能力的實質性進步，這種方法幾乎類似於人類的看法和思維過程。
A.更好地處理遠程依賴
B.較低的計算成本
C.較小的型號大小
D.更容易解釋
答案：A。更好地處理遠程依賴性
A.卷積
B.復發
C.注意
D.合併
答案：C。注意
答：使輸入標準化
B.提供有關單詞位置的信息
C.減少過度擬合
D.增加模型複雜性
答案：B。提供有關單詞位置的信息
答：他們有固定的詞彙
B.他們接受了少量數據的培訓
C.他們需要大量的計算資源
D.它們僅適用於翻譯任務
答案：C。他們需要大量的計算資源
A. VGG16
B. GPT-4
C. Resnet
D. Yolo
答案：B。GPT-4
答：減少它們的尺寸
B.使其適應特定的任務
C.加快他們的訓練
D.增加詞彙量
答案：B。使其適應特定任務
答：控制模型輸出的隨機性
B.設定模型的學習率
C.初始化模型的參數
D.調整模型的輸入長度
答案：A。控制模型輸出的隨機性
A.零射擊提示
B.幾乎沒有提示
C. A和B
D.以上都沒有
答案：C。A和B
答：更確定性的輸出
B.更具創造力和多樣化的產出
C.較低的計算成本
D.降低模型的準確性
答案：B。更具創造力和多樣化的輸出
答：更快的訓練時間
B.較低的內存使用情況
C.通過利用外部信息來提高發電質量
D.更簡單的模型體系結構
答案：C。通過利用外部信息來提高發電質量
答：生成最終輸出
B.從數據庫中檢索相關文檔或段落
C.預處理輸入數據
D.訓練語言模型
答案：B。從數據庫中檢索相關文檔或段落
A.圖像分類
B.文本摘要
C.問題回答
D.語音識別
答案：C。問題答案
A.在新數據集中從頭開始培訓
B.調整模型的體系結構
C.繼續對特定任務或數據集進行培訓
D.降低模型的大小
答案：C。繼續對特定任務或數據集進行培訓
答：它需要更少的數據
B.它需要更少的計算資源
C.它利用以前學到的功能
D.以上所有
答案：D。以上所有
A.過度擬合
B.擬合不足
C.缺乏計算能力
D.有限的型號大小
答案：A。過度擬合
答：增強訓練深神經網絡的穩定性
B.從文本描述中生成高質量的圖像
C.壓縮大型模型
D.提高自然語言處理的速度
答案：B。從文本描述中生成高質量的圖像
答：減少輸入數據中的噪聲
B.迭代地完善生成的圖像以消除噪音
C.簡化模型體系結構
D.增加噪聲以改善概括
答案：B。迭代精煉生成的圖像以消除噪音
A.圖像分類
B.文字生成
C.圖像生成
D.語音識別
答案：C。圖像生成
在本文中，我們看到了有關生成AI的不同採訪問題，可以在面試中提出。現在，生成的AI跨越了許多行業，從醫療保健到娛樂再到個人建議。有了很好的了解基本面和強大的投資組合，您可以提取生成AI模型的全部潛力。儘管後者來自練習，但我敢肯定，準備這些問題會讓您徹底接受面試。因此，對於即將上映的Genai採訪，一切對您來說都是最好的！
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