AI 면접을 준비하는 방법? - 분석 Vidhya

소개

분야의 광대 한 특성과 필요한 다양한 지식과 능력으로 인해 AI 면접을 준비하는 것은 어려울 수 있습니다. AI 산업의 확장은 자격을 갖춘 근로자의 요구 사항이 커지고 있습니다. AI 면접을 준비하려면 생성 AI 및 자연어 처리에서보다 고급 주제에 이르기까지 광범위한 주제를 철저히 이해해야합니다. 이 기사는 이미 기본적인 파이썬을 알고 있다고 가정 할 때 준비를하고 직무 착륙 가능성을 높이는 데 도움이되는 체계적인 로드맵을 제공합니다.

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개요

• AI 인터뷰 준비 방법에 대한 포괄적 인 아이디어를 얻으십시오.
• 인터뷰를 준비하는 동안 다루어야 할 모든 중요한 주제를 알고 있습니다.
• AI 인터뷰 전에 다루어야 할 중요한 하위 주제를 알고 있습니다.

목차

• 인공 지능 기초
• AI에 대한 통계
• 기계 학습
• 딥 러닝
• 컴퓨터 비전
• 생성 적대적 네트워크
• 확산 모델
• 자연어 처리
• 큰 언어 모델
• 작은 언어 모델
• 멀티 모달 모델
• AI 모델의 배포 및 모니터링
• 자주 묻는 질문

인공 지능 기초

AI의 정의를 알고 있습니다

AI 면접의 경우 AI의 기본 사항을 확고히 이해해야합니다. 이 근본적인 이해는이 지역의 기본 아이디어를 확고히 이해하고 AI가 제시 한 기회와 어려움에 대해 지능적인 대화를 할 수 있음을 보여줍니다.

인공 지능이 무엇인지, 왜 존재하는지 완전히 알고 시작하십시오. AI가 인간의 것과 비슷한 지성을 필요로하는 활동을 수행 할 수있는 시스템을 개발하려는 방법을 이해하는 것은 이것의 한 측면입니다. 첫 번째 규칙 기반 시스템에서 가장 최근의 기계 학습 기술로 이러한 목표가 시간이 지남에 따라 어떻게 바뀌 었는지 이야기 할 준비를하십시오.

좁은 AI와 일반 AI의 차이점을 이해하십시오

넓은 AI (인간과 같은 일반적인 지능을 가진 가상 시스템)와 좁은 AI (특정 작업을 위해 생성)의 차이를 이해하는 것이 중요합니다. 현재 AI 기술 상태 와이 분야의 잠재적 미래를 고려하십시오. 대형 언어 모델과 같은 분야의 현재 발전과 좁은 인공 지능과 일반 인공 지능 사이의 토론에 어떤 영향을 미치는지 조사하십시오.

AI의 응용 프로그램을 알고 있습니다

업계, 엔터테인먼트, 의료 및 금융을 포함한 다양한 부문에서 AI의 사용에 대해 알아보십시오. AI가 특정 사례로 다양한 산업을 어떻게 변화시키고 있는지 설명 할 준비를하십시오. 이 정보는 귀하가 AI의 실제 응용 프로그램과 전향 적 경력 경로를 알고 있음을 보여줍니다.

AI 윤리는 점점 더 중요 해지고 있습니다. 고용 변위, 개인 정보 보호 문제, AI 시스템의 편견 및 책임있는 AI 개발의 필요성과 같은 문제에 대해 알아보십시오. 면접관이 이러한 중요한 주제에 대한 이해를 측정 할 수 있기 때문에 AI 윤리를 둘러싼 현재 토론과 노력에 대해 알아보십시오.

주요 알고리즘과 접근 방식을 이해하십시오

마지막으로, 강화 학습, 의사 결정 트리, 신경망, 감독 및 감독되지 않은 학습을 포함한 기본 AI 알고리즘 및 기술을 이해하도록하십시오. 모든 접근 방식에서 전문가 일 필요는 없지만 각 접근 방식의 기본 아이디어와 응용을 이해하는 것이 중요합니다.

학술 간행물을 조사하고 AI 컨퍼런스 또는 웹 세미나로 이동하여 소셜 미디어에 대한 존경받는 AI 학자 및 조직을 따라 이러한 분야에서의 이해를 확대하십시오.

AI에 대한 통계

통계는 많은 AI 알고리즘과 전략의 기초이므로 예비 AI 실무자 가이 분야에서 능숙 해야하는 것이 필수적입니다. 통계 아이디어에 대한 이해를 얻으면보다 안정적인 모델을 만들고 데이터를 효과적으로 평가하며 사실을 기반으로 결정을 내릴 수 있습니다.

자세한 내용 : 데이터 과학의 끝에서 종료 통계

확률 이론 및 분포

AI는 확률 이론 및 분포를 기반으로합니다. 그들은 많은 수의 머신 러닝 기술, 특히 베이지안 네트워크 및 확률 적 그래픽 모델에 사용되는 기반의 기초 역할을합니다. 인기있는 분포 (예 : Poisson, Binomial 및 Normal)와 인공 지능에 사용되는 방법에 대해 알아보십시오. 이러한 아이디어가 비정상적인 사건 분석 또는 의사 결정 시스템의 불확실성 모델링을 포함하여 실제 상황에 어떻게 적용되는지 설명하십시오.

설명 통계

데이터 세트를 응축하고 이해하는 기기는 설명 통계에 의해 제공됩니다. 간단하게 보일 수 있지만 Mean, Median 및 Mode와 같은 아이디어는 AI의 맥락에서 복잡한 응용 프로그램과 해석을 가질 수 있습니다. 예를 들어, 특이 치가 이러한 지표에 미칠 수있는 영향과 예를 들어 모델 성능에 어떤 영향을 미치는지 생각해보십시오. 머신 러닝에서 데이터 분산 및 기능 스케일링을 파악하려면 분산과 표준 편차가 필요합니다.

추론 통계

인구 수준의 통찰력과 샘플 데이터 사이의 연결은 추론 통계에 의해 가능합니다. 이러한 아이디어는 가설을 테스트하고 모델 평가를 위해 AI에 필수적입니다. A/B 테스트 및 AI 시스템 배포가 어떻게 관련되어 있는지 또는 모델 예측을 평가하기 위해 신뢰 구간이 어떻게 활용 될 수 있는지에 대한 설명을 준비하십시오. 또한 과학 연구에서의 적용에 대한 지속적인 논쟁에 비추어 P- 값의 한계를 이해하는 것이 중요합니다.

베이지안 통계

AI에서 베이지안 통계는 특히 확률 론적 프로그래밍 및 베이지안 최적화와 같은 분야에서 더욱 대중화되었습니다. 베이 즈 정리의 기초와 베이지안 신경망 및 순진한 베이 에스 분류기와 같은 기계 학습 애플리케이션에서 어떻게 사용되는지 알아보십시오. 베이지안 기술이 AI 모델에서 불확실성을 정량화하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 조사합니다. 이것은 현장에 대한 관심이 높아지는 영역입니다.

상관 관계 및 회귀 분석

회귀 분석 및 상관 관계는 많은 AI 예측 모델링 방법의 초석입니다. 원인과 상관 관계의 차이점을 인식하고 잘못된 상관 관계가 어떻게 부정확 한 모델을 초래할 수 있는지 설명 할 준비가되어 있습니다. 많은 회귀 방법 (선형, 물류 및 다항식)과 분류 및 예측과 같은 인공 지능 작업에서 어떻게 사용되는지에 대해 알아보십시오.

Python 's Scipy 및 StatsModels 패키지와 같은 도구를 사용하여 실제 예제를 통해 작업을 수행하십시오. 인터뷰에서 이러한 아이디어를 더 잘 설명 하고이 실제 경험의 결과로 실제 AI 문제에 어떻게 적용되는지 보여줄 수 있습니다.

기계 학습

기계 학습의 유형

감독, 감독 및 강화 학습은 대부분의 AI 응용 프로그램을 구성하는 세 가지 기본 유형의 기계 학습입니다. 실제 응용 프로그램과 정의에 대해 이야기 할 준비를하십시오. 예를 들어, 로봇 및 게임 AI에서 감독 된 학습의 응용, 고객 세분화에서 감독되지 않은 학습 및 이미지 분류를 생각해보십시오. 각 종류의 장점과 단점을 아는 것은 다양한 문제에 대한 최상의 전략을 선택할 수 있음을 보여줍니다.

일반적인 ML 알고리즘

일반적인 기계 학습 알고리즘을 이해하는 것이 중요합니다. 물류 및 선형 회귀의 기본 가정뿐만 아니라 각각이 가장 적용 가능한시기에 대해 논의 할 준비를하십시오. 분류 및 회귀 문제 모두에서 의사 결정 트리와 임의의 숲이 효과적입니다. 다른 기술에 대한 해석 가능성의 이점을 고려하십시오. 고차원 데이터는지지 벡터 머신 (SVM)에서 크게 혜택을받습니다. 커널 트릭과 비선형 분류를 가능하게하는 방법에 대해 알아보십시오.

자세히 알아보기 : SVM (Support Vector Machine) 알고리즘에 대한 안내

K- 평균 클러스터링은 감독되지 않은 학습을위한 기본 방법입니다. 클러스터 수를 미리 결정 해야하는 요구 사항과 같이 사용 및 단점에 대해 이야기 할 준비를하십시오. 주요 구성 요소 분석 (PCA)을 사용하여 기능을 선택하고 고차원 데이터를 시각화하는 방법을 배우십시오.

기능 선택 및 엔지니어링

괜찮은 모델은 기능 엔지니어링 및 선택을 기반으로 한 훌륭한 모델과 크게 다를 수 있습니다. 상호 정보, 상관 분석 및 도메인 별 기능 생성과 같은 방법에 대해 이야기 할 준비를하십시오. 기계 학습과 기능 엔지니어링의 편향 분산 트레이드 오프의 관계에 대해 생각해보십시오.

모델 평가

ML에서는 모델 평가가 필수적입니다. 다른 메트릭을 언제 사용 해야하는지 인식합니다. 예를 들어, 정확도는 불균형 인 데이터 세트에 가장 적합한 지표가 아닐 수 있습니다. 대신, 정밀, 리콜 및 F1- 점수가 더 적절할 수 있습니다. AUC 및 ROC 곡선은 다양한 분류 임계 값에서 모델의 효능을 시각화하고 측정하는 수단을 제공합니다. 이러한 지표가 모델의 선택과 미세 조정에 어떤 영향을 미치는지에 대해 이야기 할 준비를하십시오.

과적, 언더 피팅 및 교차 검증

모델의 일반화 용량과 관련된 두 가지 중요한 개념은 과적과 적합성과 부적합입니다. 원인 (예 : 모델 복잡성 및 데이터 세트 크기) 및 솔루션 (예 : 정규화 및 데이터 수집)을 인식하십시오. 이것은 교차 검증 방법과 직접적인 영향을 미치며, 이는 가상 데이터에 대한 모델의 효능을 평가합니다. K- 폴드 교차 검증의 차이점과 응용을 이해하십시오.

Numpy와 같은 도구로 이러한 알고리즘을 처음부터 만들어 더 깊이 파악하십시오. 이 과제는 내부 역학과 트레이드 오프에 빛을 비출 수 있습니다.

자세히 알아보십시오 : 머신 러닝에서 부적합 및 과적으로 적합합니다

딥 러닝

AI의 최근 발전은 기계 학습의 하위 집합 인 딥 러닝에 크게 기인 한 것입니다. 구직자들은 AI 인터뷰를 준비하기 위해 신경망의 기초를 확고히 이해하는 것이 필수적입니다. 이는 Sigmoid, Tanh 및 Relu와 같은 활성화 기능이 학습에 어떤 영향을 미치는지, 지 퍼셉트론의 개념 및 생물학적 뉴런에서 영감을 얻은 방법을 아는 것을 수반합니다. 응시자는 또한 기울기 하강, Adam 및 RMSProp과 같은 현대 최적화 방법, 역전 알고리즘 및 신경망 교육에서의 기능과 대화해야합니다.

신경망의 유형

모든 AI 실무자에게 많은 종류의 신경망을 이해하는 것이 중요합니다. RNN (Reburrent Neural Network)은 텍스트 또는 시계열과 같은 순차적 데이터에 대해 만들어 지지만 CNN (Convolutional Neural Networks)은 주로 이미지 처리 작업에 사용됩니다. LSTM (Long Shompermer Memory) 네트워크라고 불리는 RNN의 개선 된 버전은 사라지는 그라디언트 문제를 다룹니다. 자연 언어 가공 작업은 변압기 아키텍처에 의해 혁명을 일으켰습니다. 또한, 자동 인코더는 이상 감지 및 치수 감소에 도움이되며 생성 적대 네트워크 또는 GAN은 새로운 데이터를 생성하는 데 사용됩니다.

프레임 워크

실제 세계에서 AI를 창출하기 위해서는 딥 러닝 프레임 워크 숙련도가 요구됩니다. Google의 Tensorflow는 높은 수준의 API 및 저수준 API를 모두 제공하는 반면 Facebook의 Pytorch는 동적 계산 그래프로 잘 알려져 있습니다. Tensorflow 외에도 Keras는 높은 수준의 API를 제공하며 JAX는 수치 기능을 수정할 수있는 용량에 대해 점점 더 좋아지고 있습니다. 지원자들은 이러한 프레임 워크의 장점과 응용 프로그램을 살펴볼 준비가되어 있어야합니다.

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전송 학습

심층적 인 딥 러닝 원칙은 종종 인터뷰의 주제입니다. 여기에는 특정 도메인에 미리 훈련 된 모델을 수정하는 미세 조정과 새로운 작업에 미리 훈련 된 모델을 사용하는 전송 학습이 포함됩니다. 지나치게 적합성을 방지하려면 배치 정규화, 드롭 아웃 및 L1/L2 정규화와 같은 정규화 기술을 사용해야합니다. 다루어야 할 중요한 과목에는 모델 성능을 극대화하기 위해 과복 동물 조정 방법이 포함됩니다.

실용적인 능력도 마찬가지로 중요합니다. 지원자는 딥 러닝 프레임 워크를 사용하여 모델을 만들고 훈련시키고, 신경망 토폴로지를 시각화하고 이해하고, 딥 러닝 모델의 전형적인 문제를 해결하며, 기본 신경망을 처음부터 파이썬에서 처음부터 구축 할 수 있어야합니다. 이러한 실용적인 기술은 근본적인 아이디어에 대한 철저한 이해를 보여줍니다.

응시자는 종종 Kaggle 대회에 참여하거나 오픈 소스 프로젝트에 기여하거나 실제 경험을 얻기 위해 딥 러닝에 대한 적성을 보여주는 독창적 인 프로젝트를 만들도록 권장됩니다. 또한 딥 러닝은 빠르게 진화하는 징계이므로 최신 연구 기사와 업적에 대한 최신 정보를 유지하는 것이 필수적입니다. 면접관은 종종 현재의 방법을 적용하고 업계의 새로운 트렌드에 적응할 수있는 지원자를 자주 찾습니다.

컴퓨터 비전

컨볼 루션 신경 네트워크

현대의 컴퓨터 비전은 객체 감지 및 이미지 분류와 같은 작업에 혁명을 일으킨 CNN (Convolutional Neural Networks)에 크게 의존합니다. 다양한 응용 프로그램에 성공한 것으로 보이는 아키텍처에서 계층 적 특징을 추출하는 컨볼 루션 및 풀링 층에 이르기까지 이러한 모델의 내부 작업에 대해 알아보십시오. 이미지의 공간 구조를 사용하여 CNN이 표준 신경망보다 더 나은 성능을 발휘하는 방법에 대해 이야기 할 준비를하십시오.

물체 감지

객체 감지는 객체의 존재를 식별 할뿐만 아니라 이미지 내에서 위치를 현지화함으로써 CNN의 힘을 한 단계 더 발전시킵니다. R-CNN, 더 빠른 R-CNN, Yolo 및 SSD와 같은 다양한 알고리즘을 이해하고 강점, 약점 및 사용 사례를 설명 할 수 있습니다. 실제 응용 프로그램은 종종 빠르고 안정적인 객체 감지가 필요하기 때문에 이러한 모델이 정확성, 속도 및 계산 효율성의 균형을 잡는 방법에 대해 토론하십시오.

시맨틱 세분화

인공 지능 알고리즘이 이미지에서 각 픽셀에 클래스 레이블을 제공하는 과정 인 시맨틱 세분화의 미묘함을 탐색하십시오. 자율 주행, 의료 영상 및 장면 해석과 같은 응용 프로그램은이 픽셀 수준의 이해에 달려 있습니다. FCN, Deeplab 및 U-Net과 같은 최고 모델에 의한 건축 결정을 검토하고 조밀 한 픽셀 별 예측 문제를 해결하는 문제를 해결하는 방법에 대해 이야기 할 준비가되어 있습니다.

생성 적대적 네트워크

GANS (Generative Adversarial Networks)에 대한 논의 없이는 AI 인터뷰가 완료되지 않습니다. 이 고유 한 모델은 두 개의 경쟁 신경 네트워크 (발전기 및 판별 자)의 힘을 활용하여 사진 이미지에서 원활한 비디오 전환에 이르기까지 매우 현실적인 합성 데이터를 만듭니다. 교육 과정, 건축 고려 사항 및 이미지 조작, 텍스트-이미지 번역 및 가상 환경 생성과 같은 GAN의 다양한 응용 프로그램을 이해하십시오.

확산 모델

확산 모델은 빠르게 발전하는 인공 지능 분야에서 흥미로운 프론티어로 등장한 새로운 종류의 생성 모델입니다. 그들은 열역학으로부터 신호를받는 기존의 GANS와 달리 열역학으로부터 신호를받는 전략이 근본적으로 다른 전략을 가지고 있으며, 이는 판별 자에 대한 발전기와 일치합니다.

이 모델은 무작위 노이즈로 시작하여 텍스트, 오디오 또는 이미지 등 엄청나게 생명적이고 응집력있는 출력을 생성하기 위해 노력합니다. 일련의 비난 단계를 통해이 모델은 노이즈의 추가 추가를 역전시키는 법을 학습함으로써 원래 데이터를 효과적으로 재구성합니다. 이러한 뚜렷한 관점으로 인해 획기적인 안정적인 확산 시스템과 같은 확산 모델은 GAN 기반 전임자보다 자주 성능이 뛰어난 놀랍도록 현실적이고 창의적인 콘텐츠를 생성 할 수 있습니다.

AI 면접에서 생성 AI 개발을위한 확산 모델의 복잡성, 기본 작업 및 잠재적 인 파급 효과에 대해 논의 할 준비를하십시오. 이 최첨단 기술에 대한 전문 지식을 얻으면 개발을 유지하고 빠르게 발전하는 인공 지능 분야에 기여할 수있는 능력을 보여줌으로써 눈에 띄는 데 도움이 될 수 있습니다.

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안정적인 확산

AI 기반 이미지 생산 분야에서 중요한 발전은 안정적인 확산으로 표현됩니다. 근본적으로, 그것은 최근에 더 잘 알려진 딥 러닝 모델의 서브 클래스 인 확산 모델을 사용합니다. 열역학에 뿌리를두고있는 확산 모델의 아이디어는 데이터에 점차 소음을 도입 한 다음이 프로세스를 취소하는 방법을 파악하는 것입니다. 이것은 임의의 노이즈로 시작하여 이미지 생성의 맥락에서 응집력있는 이미지로 점차 연마하는 것으로 해석됩니다.

이미지 생성 프로세스

안정적인 확산의 이미지 생성 메커니즘은 복잡하고 흥미 롭습니다. 랜덤 노이즈의 입력 및 의도 된 이미지를 설명하는 서면 프롬프트가 먼저 제시됩니다. 이 모델은 결국이 노이즈를 여러 대발 단계를 통해 설명에 맞는 이미지로 바꿉니다. 이 절차는 거대한 이미지 텍스트 데이터 세트에서 교육을받은 상당한 신경망을 사용합니다. 모델을 강력하고 적응력있게 만드는 것은 자연어 명령을 이해하고 시각적으로 해석하는 능력입니다.

안정적인 확산의 효과는 주요 혁신 중 하나입니다. 안정적인 확산 기능은 픽셀 공간에서 작용 한 일부 이전 모델과 달리 압축 된 잠재 공간에서 기능합니다. 필요한 처리 리소스를 크게 낮추면이 방법은 다양한 소비자 및 응용 프로그램에 고품질 이미지 생산을 열어줍니다. 학자와 애호가들은이 잠재 우주 기술의 복잡성과 모델 효능 및 자원 관리에 대한 결과를 조사하는 것이 좋습니다.

자세히 알아보기 : 확산 모델 마스터 링 : 안정적인 확산으로 이미지 생성 안내서

안정적인 확산의 적용

안정적인 확산은 몇 가지 용도로, 여전히 인기가 높아지고 있습니다. 영화, 비디오 게임 및 광고를위한 초기 디자인 단계를 지원하는 컨셉 아트를 생성하기 위해 창조적 인 산업에 고용되어 있습니다. 전자 상거래를위한 마케팅 담보 및 제품 시각화 제작에 도움이됩니다. 또한이 기술은 교육에서 교육 자료를 만들기 위해 교육과 건축 분야에서 건축 설계를 생성하고 있습니다. 기술이 발전함에 따라, 우리는보다 전문 분야로의 통합을 볼 것으로 예상하여 시각적 컨텐츠 생성을위한 새로운 기회를 창출 할 것입니다.

안정적인 확산에 대한 윤리적 우려

그러나 안정된 확산의 힘도 중요한 도덕적 질문을 제기합니다. 서면 지침에서 놀랍도록 생생한 비주얼을 생산할 수있는 능력은 딥 페이크 또는기만적인 시각적 컨텐츠를 생성 할 가능성에 대한 의문을 제기합니다. 모델은 실제 예술 작품과 사진에 대한 교육을 받았기 때문에 저작권 논쟁은 여전히 ​​진행 중입니다. 또한 훈련 데이터의 편견을 반영하는 생성 된 이미지의 편견에 관한 질문을 해결하는 것이 중요합니다. 이 영역의 실무자와 연구원들은 그들의 업무의 윤리적 파급 효과를 인정하고 책임있는 사용 정책과 기술 보호를 만들기 위해 노력해야합니다.

창의적인 워크 플로우를 개선 할 수있는 강력한 도구이지만, 그림, 사진 및 기타 시각 예술의 직업에 어떤 영향을 미칠지에 대한 우려가 제기되었습니다. 안정적인 확산의 발전은 창조적 직업의 미래에 대한 토론을 촉발 시켰으며, 창조적 과정에서 AI의 역할과 인간과 AI가 이러한 영역에서 어떻게 협업 할 수 있는지에 대한 광범위한 논쟁을 시작했습니다.

명심해야 할 사항

사람들이 AI 면접을 준비하는 것이 기술적 인 세부 사항 외에도 안정적인 확산의 더 넓은 결과를 설명 할 수 있도록하는 것이 중요합니다. 이것은 기술의 단점, 현재 조건 및 예비 발전을 인식해야합니다. 지원자는 안정적인 확산 및 관련 기술을 다른 분야 및 워크 플로에 통합 할 수있는 가능한 통합에 대해 이야기 할 준비가되어 있어야합니다.

또한이 연구 분야의 최신 결과를 따라 잡는 것이 중요합니다. AI 생성 이미지는 새로운 모델과 방법의 도입을 지속적으로 보는 빠르게 발전하는 분야입니다. 이러한 최근의 발전을 이해하고 현장의 미래 진보에 귀중한 기여를하는 데 안정적인 확산의 기본 개념에 대한 이해를 얻는 것이 필수적입니다.

자연어 처리

텍스트 전처리 기술

많은 NLP 작업의 경우 텍스트 준비가 시작점입니다. 분석을 위해 원시 텍스트 데이터를 준비하려면 정리하고 표준화해야합니다. 토큰 화는이 과정에서 일반적인 단계로 텍스트를 개별 단어 나 서브 워드로 나눕니다. Lemmatisation 및 Stemming은 단어를 가장 기본적인 형태로 나누는 두 가지 방법이지만 다르게 작동하며 다른 결과를 산출합니다. 다른 중요한 전처리 조치로는 구두점 처리, 사례 민감도 및 단어 제거 중지가 포함됩니다. 고급 전처리에는 약어, 이모티콘 또는 특정 영역에 고유 한 전문 용어 관리가 포함될 수 있습니다. 이러한 방법과 방법을 알면 NLP 모델이 얼마나 잘 작동하는지에 큰 영향을 줄 수 있습니다.

단어 임베딩

시맨틱 링크를 포착하는 단어의 밀도가 높은 벡터 표현을 제공함으로써 Word Embedings는 자연어 처리 (NLP)를 변환했습니다. Google은 얕은 신경망을 사용하여 대규모 텍스트 데이터 세트에서 Word 연결을 학습하는 Word2Vec을 출시했습니다. 스탠포드 장 이러한 임베딩 방법에 의해보다 정교한 맥락 임베딩이 가능해졌습니다. 지원자는 다양한 임베딩 기술의 장점, 단점 및 역사적 발전을 살펴볼 준비가되어 있어야합니다.

언어 모델

많은 NLP 활동은 언어 모델에 따라 다릅니다. 기존의 N- 그램 모델은 장거리 상황에서는 잘 작동하지 않지만 로컬 워드 종속성을 캡처하는 데 적합합니다. 이것은 신경 언어 모델, 특히 재발 성 신경 네트워크 (RNN) 및 LSTM (Long Shomper-Term Memory) 네트워크에 의해 향상되었으며, 이는 순차적 데이터를보다 능숙하게 처리했습니다. 변압기 기반 모델의 도입으로 언어를 모델링하는 기능은 크게 발전했습니다. 이 모델은주의 메커니즘을 사용하여 입력 시퀀스를 병렬로 처리하여 텍스트의 거리에 관계없이 단어 간의 복잡한 연관성을 캡처합니다.

자세한 내용 : 다양한 유형의주의 메커니즘은 무엇입니까?

변압기 기반 모델

NLP 작업에서 GPT (생성 사전 훈련 된 변압기) 및 Bert (Transformers의 양방향 인코더 표현)와 같은 변압기 기반 모델이 새로운 표준을 설정했습니다. Google의 Bert 알고리즘은 왼쪽 및 오른쪽 컨텍스트를 동시에 고려하기 때문에 컨텍스트를 이해하는 데 매우 능숙합니다. 감정 분석 및 질문에 대한 답변과 같은 작업에 특히 효과적입니다. Openai의 GPT는 자동 평범하고 인상적인 텍스트 생성 기술을 보여주었습니다. 다양한 언어 작업에서 GPT-4와 같은 최신 버전의 이러한 버전은 인적 수준에 가까운 성능을 보여주었습니다. NLP에서 일하는 모든 사람 이이 모델의 응용 프로그램, 교육 절차 및 아키텍처를 이해하는 것이 필수적입니다.

Code Creation에서 창의적 작문에 이르기까지 다양한 작업에서 GPT-3 및 자손과 같은 모델에 의해 놀라운 성능이 표시되었습니다. 이 모델은 대화 AI, 자동화 된 컨텐츠 생성 및 과학적 연구 지원과 같은 분야에서 새로운 기회를 창출했습니다. 그러나 그들은 또한 편견, 허위 정보 및 인간 고용에 대한 가능한 영향과 같은 AI와 같은 윤리적 우려를 제기합니다.

이러한 발전은 광범위한 영향을 미칠 수 있습니다. 개인화 된 학습 및지도는 LLMS에 의해 교육에서 혁명을 일으킬 수 있습니다. 그들은 의료 산업의 환자 커뮤니케이션 및 의료 연구를 지원할 수 있습니다. 그들은 법률 산업에서 법률 연구 및 계약 분석을 지원할 수 있습니다. 그러나 이러한 옵션에는 단점이 있습니다. 진행중인 연구 및 토론의 중요한 주제로는 AI 생성 정보의 정확성과 신뢰성을 보장하고 교육 데이터의 잠재적 편향을 해결하고 AI의 책임있는 사용을위한 프레임 워크 만들기가 포함됩니다.

변압기 기반 모델을 평가하는 방법?

언어 이해 및 생성 기능을위한 벤치 마크는 일반적인 NLP 활동입니다. 소셜 미디어 모니터링에서 고객 피드백 분석에 이르기까지 애플리케이션이있는 감정 분석은 텍스트의 감정적 톤을 식별하는 과정입니다. 명명 된 엔티티 인식 (NER)은 텍스트에서 명명 된 엔티티 (예 : 사람 이름, 조직, 위치)를 인식하고 분류하는 정보 추출 및 질문 응답 시스템의 필수 구성 요소입니다. 신경 기술은 특히 변압기 모델이 도입 되었기 때문에 기계 번역을 상당히 개선했습니다. 이러한 과제는 종종 복잡한 NLP 응용 프로그램을위한 기본 부분 역할을합니다.

AI 면접에서 NLP 지식을 선보이는 방법은 무엇입니까?

AI 면접을 준비하는 사람은 기술 구성 요소 외에도 NLP의 더 넓은 결과에 대해 이야기 할 준비가되어야합니다. 이것은 오늘날 존재하는 제약, 도덕적 문제, 미래의 전망의 발전을 의식해야합니다. 잠재적 장애물을 논의 할뿐만 아니라 응시자는 NLP 기술이 다른 비즈니스 및 워크 플로에 어떻게 통합 될 수 있는지 탐구해야합니다.

NLP는 빠르게 변화하는 지역 이므로이 분야의 최신 연구에 대한 최신 정보를 유지하는 것이 필수적입니다. 이를 위해서는 교육 방법, 벤치 마크 결과 및 새로운 모델 디자인으로 최신 상태를 유지해야합니다. 기존 NLP 기술의 기본 원칙을 잘 이해하는 것은 새로운 혁신을 이해 하고이 지역의 미래 발전에 기여하는 데 필수적입니다.

큰 언어 모델

LLM은 AI의 인간의 텍스트와 유사한 텍스트를 이해하고 생산할 수있는 AI의 주요 발전을 표시합니다. 이 모델은 많은 소스의 수십억 단어가있는 거대한 데이터 세트에 대해 교육을받습니다. 이 모델의 예는 OpenAi의 GPT 시리즈, Google 's Bert 및 Meta의 LLAMA와 같은 다른 모델입니다. 복잡한 언어 패턴을 인식하는 그들의 능력은 상당한 훈련에서 비롯되며, 이는 텍스트 생성과 이해력을 엄청나게 인간적인 것과 유사하게 만듭니다.

사전 훈련 및 미세 조정

사전 훈련 및 미세 조정은 LLM의 효과에 필수적입니다. 이 모델은 사전 훈련 중에 다양한 텍스트에서 일반적인 언어 기술과 패턴을 선택합니다. 이 단계는 일반적으로 많은 양의 자원을 요구하며 계산적으로 까다 롭습니다. 반면에 미세 조정은 더 작고 타겟팅 된 데이터 세트를 사용하여 미리 훈련 된 모델을 특정 작업 또는 도메인으로 수정합니다. 이 2 단계 방법을 사용함으로써 LLMS는 특수 응용 프로그램에 대한 일반적인 언어 이해를 활용하여 특정 활동에 필요한 데이터 및 처리 능력의 양을 크게 줄일 수 있습니다.

맥락 적 이해

맥락 지식은 LLM의 가장 놀라운 기술 중 하나입니다. 개별 단어 만 처리 한 이전 모델과 달리 LLM은 주어진 텍스트의 전체 컨텍스트를 고려합니다. 이를 통해 관용구 나 풍자와 같은 복잡한 언어 현상을 이해하고 뉘앙스를 포착하고 모호성을 해결할 수 있습니다. 변압기 기반 LLMS의 관심 프로세스는 모델이 다양한 단어의 상대적 관련성을 평가할 수 있기 때문에 이러한 맥락 지식에 필수적입니다.

제로 샷과 소수의 샷

AI 애플리케이션에는 LLMS의 제로 샷 및 소수의 학습 기능 덕분에 더 많은 옵션이 있습니다. 제로 샷 학습은 모델이 일반적인 언어 지식을 사용하여 명시 적으로 훈련되지 않은 작업을 수행하는 프로세스입니다. 이 아이디어는 소수의 학습에 의해 더 나아졌으며,이를 통해 모델은 소수의 샘플을 사용하여 새로운 작업에 빠르게 조정할 수 있습니다. 이러한 능력은 모델의 광범위한 사전 훈련 지식 기반으로 인해 비교하고 새로 배운 개념을 새로운 상황에 맞게 조정할 수 있습니다.

자세히 알아보기 : Zero Shot, One Shot 및 News Shot Learning에 대해 알아보십시오.

LLM의 응용

LLM은 글쓰기를 제작하는 것 이상의 영향을 미칩니다. 다양한 분야에서 사용되고 있습니다.

• 컨텐츠 제작 : 창조적 직업의 미래와 관련하여 LLM은 이야기, 에세이 및 코드의 저작을 돕고 있습니다.
• 교육 : 이러한 접근 방식을 사용하면 개별화 된 학습 자원과 즉각적인 개인지도 지원이 생성 될 수 있습니다.
• 건강 관리 : LLMS는 과학 문헌 요약, 의료 연구 및 심지어 진단 (적절한 인간 모니터링)을 돕고 있습니다.
• 비즈니스 : 시장 분석 및 보고서 준비에서 고객 관리를위한 챗봇에 이르기까지 모든 것이 사용됩니다.
• 과학적 연구 : 아이디어를 제작하고 출판물을 요약하고 실험 설계를 돕는 LLMS는 연구원을 지원합니다.

LLM 개발의 도전

그러나 LLM의 증가는 또한 중대한 도전과 윤리적 고려 사항을 제공합니다.

• 공정성과 편견 : LLM은 훈련 데이터에서 발견 된 편견을 강화하거나 확대 할 가능성이 있기 때문에 공정성과 표현이 손상 될 수 있습니다.
• 잘못된 정보 : LLMS가 잘못된 글쓰기를 만들 수있는 능력으로 인해 LLM이 잘못된 정보를 생성 할 수있는 잠재력이 제기됩니다.
• 개인 정보 보호 : 데이터 개인 정보 및 정보 유출 가능성에 대한 우려는 이러한 모델을 훈련시키는 데 사용되는 막대한 양의 데이터에 의해 제기됩니다.
• 환경에 대한 영향 : 큰 LLM을 훈련시키고 운영하는 데 필요한 계산 자원과 관련된 주요 환경 적 결과가 있습니다.
• 지적 재산 : 공정한 사용 및 귀속에 관한 토론은 교육 데이터 세트에서 저작권이있는 자료의 사용으로 인해 법적 및 윤리적 갈등을 일으켰습니다.

명심해야 할 사항

AI 면접을 준비하는 사람들에게는 LLM의 기술적 측면뿐만 아니라 더 넓은 영향을 이해하는 것이 중요합니다. 여기에는 논의 할 수있는 것이 포함됩니다.

• LLM의 아키텍처 및 이전 NLP 모델과 어떻게 다른지.
• 대규모 데이터 세트 작업의 과제를 포함한 교육 프로세스.
• 특정 작업에 대한 LLM을 미세 조정하고 적응하는 기술.
• 편견을 완화하고 LLM의 책임있는 사용을위한 전략.
• LLM의 현재 한계 및 향후 개선을위한 영역.
• 다양한 산업 분야에서 LLM의 잠재적 응용 및 그들이 해결할 수있는 과제.

LLM의 확장 성, 다른 AI 기술 (예 : 컴퓨터 비전 또는 로봇 공학)과 얼마나 잘 통합되는지, 그리고보다 보편적 인 인공 지능을 개발할 수 있는지 여부와 같은 문제에 대한 미래 지향적 연구 및 추측 센터. Applicants must be ready to have meaningful conversations regarding these new paths and how they might affect society and technology.

Small Language Models

Concerns over Large Language Models' influence on the environment and computing requirements have led to the emergence of SLMs. Even while LLMs have shown remarkable potential, many real-world applications—especially those that call for low latency or operation on edge devices—find them unfeasible due to their size and resource requirements. By providing equivalent performance on particular tasks with a substantially smaller computing footprint, SLMs seek to close this gap.

Parameter Efficiency

The foundation of SLMs is the idea of parameter efficiency. These models are made to operate well with a small number of parameters compared to larger ones. Training techniques and thoughtful architecture design are frequently used to attain this efficiency. To cut down on pointless computations, certain SLMs, for example, employ sparse attention mechanisms that concentrate on the most pertinent portions of the input. Others use cutting-edge optimization strategies or activation functions to create more expressive models with fewer parameters.

Model Compression

Model compression techniques play a crucial role in developing SLMs. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• Pruning: It is the process of lowering a larger model's size while preserving the majority of its functionality. It entails deleting neurons or connections that aren't as critical.
• Quantization: This drastically reduces the memory footprint and processing needs of the model by decreasing the precision of its weights (eg, from 32-bit to 8-bit or even lower).
• Distillation: In this method, a smaller model (called the “student”) is trained to imitate the actions of a more sophisticated, larger model (called the “teacher”). With a far smaller architecture, the student model learns to generate outputs that are comparable to those of the teacher.
• Neural Architecture Search (NAS): NAS is an automated procedure that investigates several model architectures in order to determine which is the most effective for a certain task. It frequently yields innovative designs that are not typically considered by human specialists.

Applications of SLMs

The applications of SLMs are particularly exciting in areas where computational resources are limited:

• Edge Computing: SLMs can be installed on Internet of Things (IoT) devices, allowing for on-device natural language creation and understanding without the need for cloud services. This lowers latency and has privacy issues.
• Mobile Devices: By incorporating SLMs into tablets and smartphones, more advanced on-device language processing is possible, including real-time translation and enhanced text prediction and autocorrection.
• Embedded Systems: SLMs can provide voice control and natural language interfaces in industrial or automotive settings where processing power or connectivity are restricted.
• Real-time Applications: SLMs provide a performance-speed balance for jobs like simultaneous translation or live captioning, where low latency is essential.
• Resource-constrained Environments: In developing regions or areas with limited internet connectivity, SLMs can provide access to advanced language technologies that would otherwise be unavailable.

Challenges of Developing SLMs

The development of SLMs also raises interesting research questions and challenges:

• Trade-offs between Model Size and Performance: Research is still being done to determine the best way to combine model size with task performance.
• Task-Specific vs. General Models: Although many SLMs are tailored for certain tasks, there is a need to create tiny models with broader applications.
• Continual Learning: Investigating how SLMs can be modified or tailored to new assignments without appreciably growing in size.
• Interpretability: Better interpretability is generally provided by smaller models, which is important for many applications, particularly in regulated industries.
• Ethical Considerations: SLMs bring up new issues regarding data privacy and the democratization of AI technology, even as they address some of the ethical concerns of LLMs (such as environmental effects).

Points to Keep in Mind

For those preparing for AI job interviews, it's important to understand:

• The technological methods for developing SLMs, like as compression algorithms and architectural plans.
• The compromises made during model compression and the methods for comparing SLM performance to those of larger models.
• The particular use situations where SLMs perform particularly well and where they might not perform as well as LLMs.
• How to incorporate SLMs into more complex applications or systems while taking power, memory, and latency into account.
• The present status of SLM research and possible directions for future growth in the area.

SLMs are a significant step in the path of more effective and approachable language models as AI continues to advance. They put into question the idea that in AI, more is necessarily better, encouraging practitioners and academics to come up with creative ways to accomplish more with less. This tendency is in line with the more general objectives of sustainable AI and has the potential to significantly increase the influence and reach of language technology in a variety of fields and geographical areas.

Multimodal Models

Similar to how people process and integrate information from various sensory inputs or data kinds in daily life, multimodal AI models are made to do the same. Multimodal AI models can handle multiple types of data at once, including text, photos, audio, and even video, while traditional AI models often specialize in one domain (eg, text or images). This capacity makes it possible to comprehend complex situations in a more comprehensive and context-rich way.

Also Read: AI Can Now See & Listen: Welcome to the World of Multimodal AI

Vision-Language Models

One well-known application of multimodal AI is in vision-language models, or VLMs. These models can comprehend the connection between images and their written descriptions, such as OpenAI's CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) model. CLIP can carry out tasks like picture classification and retrieval based on natural language queries because it has been trained on a large dataset of image-text pairs. With this method, the model has demonstrated amazing zero-shot learning skills, allowing it to categorize photos into categories for which it was not specifically trained.

Another innovation from OpenAI, DALL-E, expands on this idea by producing visuals from written descriptions. This model exhibits a profound comprehension of both linguistic and visual concepts, enabling it to produce original graphics that inventively and occasionally surrealistically blend several aspects. The most recent versions of these models, such as DALL-E 2 and Midjourney, have demonstrated progressively remarkable capacities to produce extremely finely detailed and contextually accurate visuals.

Multimodal Embeddings

One important technological idea in these models is multimodal embeddings. They entail establishing a common representational space where various data kinds (including text and graphics) can be encoded. This enables the model to carry out cross-modal operations, such as translating concepts from one modality to another or identifying similarities between visuals and text descriptions. This integration is frequently accomplished through the use of strategies like joint embedding spaces and cross-attention mechanisms.

Applications of Multimodal Models

The applications of multimodal models are vast and growing:

• Image and Video Captioning: Content management systems and accessibility technologies can benefit from automatically generated descriptive text for visual content.
• Visual Question Answering (VQA): Responding to inquiries regarding images is known as Visual Question Answering, and it finds use in assistive technologies for the blind and visually impaired as well as e-commerce.
• Cross-modal Retrieval: It improves search capabilities in big multimedia collections by locating pertinent images based on text queries or the other way around.
• Multimodal Sentiment Analysis: Sentiment analysis that combines textual, visual, and auditory inputs is known as multimodal sentiment analysis. It is helpful for customer feedback analysis and social media monitoring.
• Robotics and Autonomous Systems: Combining textual and visual data to improve decision-making in complicated situations.
• Healthcare: Integrating textual patient data with medical imaging to provide more thorough diagnosis and treatment planning.
• Education: Using text, graphics, and audio in instructional content to create more dynamic and interesting learning experiences.
• Augmented and Virtual Reality: Providing natural language interaction with visual settings to improve immersive experiences.

Points to Keep in Mind

For those preparing for AI job interviews, it's important to understand:

• The architectures commonly used in multimodal models, such as transformer-based models with cross-attention mechanisms.
• Techniques for pre-training and fine-tuning multimodal models.
• Methods for evaluating the performance of multimodal models, including cross-modal retrieval metrics and human evaluation for generative tasks.
• The challenges in data preprocessing and representation for different modalities.
• Current limitations of multimodal models and areas for improvement.
• Potential applications of multimodal AI in various industries and how they might transform current practices.

Multimodal models are likely to become increasingly important as AI develops. They represent a first step towards more comprehensive artificial intelligence systems, whose understanding of and interactions with the outside world more closely resemble those of human cognition. The ability to integrate different types of data opens up new possibilities for AI applications in a range of domains, from enhancing the interface between humans and computers to enabling more complex analysis and decision-making in complex scenarios.

Deployment and Monitoring of AI Models

전개

As AI models become more sophisticated, effectively deploying them in real-world scenarios is crucial. Techniques like model optimization, container-based deployment, and edge deployment enable developers to run these models efficiently and reliably across different environments. By implementing strategies like model quantization and pruning, you can reduce the size and inference time of models, making them suitable for deployment on resource-constrained edge devices. Containerization helps ensure consistent and scalable deployment, while serverless cloud functions allow for easy, low-maintenance model hosting.

Monitoring and Observability

Ensuring the ongoing performance and reliability of deployed AI models is essential. Tracking key metrics like accuracy, precision, and recall can help you identify any degradation in model performance. Monitoring for data drift, where the distribution of production data differs from the training data, can signal the need for model retraining. Anomaly detection techniques can uncover unusual inputs or outputs that may indicate issues with the model or the underlying system. Additionally, explainability and interpretability methods, such as saliency maps and feature importance, can provide insights into how the model is making decisions, which is crucial for high-stakes applications like healthcare and finance.

결론

To succeed in the rapidly evolving field of artificial intelligence and perform well in job interviews, candidates need to have a strong foundation in crucial areas including machine learning, deep learning, natural language processing, and statistics. It is imperative to obtain practical experience through projects, Kaggle challenges, and contributions to open-source software. It's critical to stay up to date on the latest advancements through reading research papers, attending conferences, and following reputable AI specialists. Understanding the broader implications of AI, such as moral dilemmas and potential social repercussions, is equally crucial.

Applicants should be prepared to talk about both cutting-edge methods used today and new developments in AI, such as effective tiny language models and multimodal models. Key to demonstrating both technical proficiency and practical comprehension is the ability to explain intricate AI ideas and their practical applications. In the quickly evolving field of artificial intelligence, where new models, techniques, and applications are continually appearing, adaptability and original thinking are especially critical. Candidates can position themselves as well-rounded AI experts capable of contributing to the field's future developments by adopting this holistic approach.

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자주 묻는 질문

Q1. What fundamental abilities should I concentrate on during an AI interview?

A. Put your attention on math (calculus, probability, linear algebra), Python programming, the principles of machine learning and deep learning, and your familiarity with AI frameworks like TensorFlow and PyTorch.

Q2. How do I prepare for queries using Large Language Models (LLMs)?

A. Get familiar with important models like GPT and BERT and study the design and operation of LLMs, including pre-training and fine-tuning procedures.

Q3. How crucial are transformers to artificial intelligence?

A. To process data in parallel using self-attention mechanisms, transformers are essential to modern NLP. It is essential to comprehend their architecture, especially the encoder-decoder structures.

Q4. What distinguishes LLMs from Small Language Models (SLMs)?

A. The answer is that SLMs are efficient because they need less computational power and parameters to achieve the same level of performance, which makes them appropriate for contexts with limited resources.

Q5. Describe multimodal models and explain their significance.

A. Multimodal models are designed to process and integrate several sorts of data, including text, images, and audio. They are necessary for jobs that call for a thorough comprehension of several different data sources.

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