Bagaimana untuk mempersiapkan wawancara kerja AI? - Analytics Vidhya

Pengenalan

Ia mungkin mencabar untuk mempersiapkan wawancara kerja AI kerana sifat luas bidang dan pelbagai pengetahuan dan kebolehan yang diperlukan. Perkembangan industri AI sepadan dengan keperluan yang semakin meningkat untuk pekerja yang berkelayakan. Menyediakan untuk wawancara kerja AI memerlukan pemahaman yang mendalam tentang pelbagai topik, dari pemprosesan bahasa generatif dan pemprosesan bahasa semulajadi ke topik yang lebih maju. Artikel ini menyediakan peta jalan yang teratur untuk membantu anda bersedia dan meningkatkan peluang anda untuk mendarat pekerjaan, dengan mengandaikan anda sudah mengetahui beberapa python asas.

Juga baca: 14 pekerjaan AI yang paling tinggi untuk penyegar pada tahun 2024

Gambaran Keseluruhan

• Dapatkan idea yang komprehensif tentang cara mempersiapkan wawancara AI.
• Ketahui semua topik penting untuk diliputi semasa bersiap untuk temuduga.
• Ketahui subtopik penting untuk ditutup sebelum wawancara AI.

Jadual Kandungan

• Asas kecerdasan buatan
• Statistik untuk AI
• Pembelajaran Mesin
• Pembelajaran mendalam
• Penglihatan komputer
• Rangkaian Adversarial Generatif
• Model penyebaran
• Pemprosesan bahasa semulajadi
• Model bahasa besar
• Model bahasa kecil
• Model multimodal
• Penggunaan dan pemantauan model AI
• Soalan yang sering ditanya

Asas kecerdasan buatan

Ketahui definisi AI

Untuk mana -mana wawancara kerja AI, adalah penting bahawa anda mempunyai pemahaman yang tegas mengenai asas -asas AI. Pemahaman asas ini menunjukkan bahawa anda mempunyai pemahaman yang kukuh tentang idea -idea asas di kawasan itu dan anda boleh mengadakan perbualan pintar mengenai peluang dan kesukaran yang dibentangkan oleh AI.

Mulailah dengan menyedari sepenuhnya kecerdasan buatan dan mengapa ia wujud. Memahami bagaimana AI bertujuan untuk membangunkan sistem yang boleh menjalankan aktiviti yang memerlukan akal yang setanding dengan manusia adalah satu aspek ini. Bersedia untuk bercakap tentang bagaimana objektif ini telah berubah dari masa ke masa, dari sistem berasaskan peraturan pertama ke teknik pembelajaran mesin yang paling terkini.

Memahami perbezaan antara AI sempit dan umum AI

Adalah penting untuk memahami perbezaan antara AI yang luas (sistem hipotetikal dengan kecerdasan umum seperti manusia) dan AI sempit (AI dicipta untuk tugas -tugas tertentu). Pertimbangkan keadaan teknologi AI sekarang dan masa depan yang berpotensi dalam disiplin ini. Periksa perkembangan semasa dalam bidang seperti model bahasa yang besar dan bagaimana ia mempengaruhi perdebatan antara kecerdasan buatan sempit dan umum.

Ketahui aplikasi AI

Ketahui mengenai penggunaan AI dalam pelbagai sektor, termasuk industri, hiburan, penjagaan kesihatan, dan kewangan. Bersedia untuk menjelaskan bagaimana AI mengubah pelbagai industri dengan contoh tertentu. Maklumat ini menunjukkan bahawa anda menyedari aplikasi dunia sebenar AI dan laluan kerjaya yang prospektifnya.

Etika AI menjadi semakin penting. Ketahui mengenai isu -isu seperti anjakan pekerjaan, masalah privasi, kecenderungan dalam sistem AI, dan keperluan pembangunan AI yang bertanggungjawab. Ketahui tentang perdebatan dan usaha semasa yang mengelilingi Etika AI kerana pewawancara mungkin mengukur pemahaman anda tentang topik -topik penting ini.

Memahami algoritma dan pendekatan utama

Akhir sekali, pastikan anda memahami algoritma dan teknik AI asas termasuk pembelajaran tetulang, pokok keputusan, rangkaian saraf, dan pembelajaran yang diawasi dan tidak diselia. Walaupun anda tidak perlu menjadi pakar dalam setiap pendekatan, adalah penting untuk memahami idea -idea asas dan aplikasi masing -masing.

Menyiasat penerbitan ilmiah, pergi ke persidangan AI atau webinar, dan ikuti ulama dan organisasi AI yang dihormati di media sosial untuk mengembangkan pemahaman anda dalam bidang ini.

Statistik untuk AI

Oleh kerana statistik adalah asas algoritma dan strategi AI, adalah penting bagi calon pengamal AI untuk menjadi mahir dalam bidang ini. Mendapatkan pemahaman tentang idea -idea statistik membolehkan anda membuat model yang lebih dipercayai, menilai data dengan berkesan, dan membuat keputusan berdasarkan fakta.

Ketahui lebih lanjut: Tamat Statistik Akhir untuk Sains Data

Teori dan Pengagihan Kebarangkalian

AI didasarkan pada teori kebarangkalian dan pengagihan. Mereka berfungsi sebagai asas untuk sejumlah besar teknik pembelajaran mesin, terutama yang digunakan dalam rangkaian Bayesian dan model grafik probabilistik. Ketahui tentang pengagihan popular (seperti Poisson, Binomial, dan Normal) dan bagaimana ia digunakan dalam kecerdasan buatan. Bersedia untuk menerangkan bagaimana idea-idea ini digunakan untuk situasi dunia nyata, termasuk menganalisis peristiwa luar biasa atau pemodelan ketidakpastian dalam sistem membuat keputusan.

Statistik deskriptif

Instrumen untuk memadamkan dan memahami dataset disediakan oleh statistik deskriptif. Walaupun mereka boleh kelihatan mudah, idea -idea seperti Mean, Median, dan Mode boleh mempunyai aplikasi dan tafsiran yang kompleks dalam konteks AI. Fikirkan tentang kesan yang mungkin ada pada petunjuk ini dalam dataset yang besar, misalnya, dan bagaimana ia mempengaruhi prestasi model. Memegang penyebaran data dan penskalaan ciri dalam pembelajaran mesin memerlukan pemahaman varians dan sisihan piawai.

Statistik Inferential

Sambungan antara pandangan peringkat penduduk dan data sampel dimungkinkan oleh statistik inferensi. Idea ini penting untuk AI untuk menguji hipotesis dan menilai model. Sediakan penjelasan bagaimana ujian A/B dan penggunaan sistem AI berkaitan, atau bagaimana selang keyakinan dapat digunakan untuk menilai ramalan model. Ia juga penting untuk memahami batasan p-nilai berdasarkan perdebatan berterusan di sekitar aplikasi mereka dalam penyelidikan saintifik.

Statistik Bayesian

Di AI, statistik Bayesian telah menjadi lebih popular, terutamanya dalam bidang seperti pengaturcaraan probabilistik dan pengoptimuman Bayesian. Ketahui asas -asas teorem Bayes dan bagaimana ia digunakan dalam aplikasi pembelajaran mesin seperti Rangkaian Neural Bayesian dan pengelas Bayes naif. Periksa bagaimana teknik Bayesian dapat membantu mengukur ketidakpastian dalam model AI; Ini adalah kawasan yang semakin meningkat di lapangan.

Analisis korelasi dan regresi

Analisis regresi dan korelasi adalah batu asas dari banyak kaedah pemodelan ramalan AI. Mengiktiraf perbezaan antara penyebab dan korelasi, dan bersedia untuk menjelaskan bagaimana korelasi yang salah dapat menghasilkan model yang tidak tepat. Ketahui tentang banyak kaedah regresi (linear, logistik, dan polinomial) dan bagaimana ia digunakan dalam tugas -tugas kecerdasan buatan seperti klasifikasi dan ramalan.

Cuba bekerja melalui contoh dunia sebenar dengan alat seperti pakej Scipy dan Statsmodel Python untuk meningkatkan pemahaman anda. Anda akan lebih dapat menjelaskan idea -idea ini dalam temu bual dan menunjukkan bagaimana mereka memohon kepada isu AI sebenar sebagai hasil daripada pengalaman praktikal ini.

Pembelajaran Mesin

Jenis Pembelajaran Mesin

Pembelajaran yang diawasi, tidak diselia, dan tetulang adalah tiga jenis asas pembelajaran mesin yang membentuk majoriti aplikasi AI. Bersedia untuk bercakap tentang aplikasi sebenar mereka serta definisi mereka. Sebagai contoh, fikirkan aplikasi pembelajaran yang diawasi dalam robot dan permainan AI, pembelajaran tanpa pengawasan dalam segmentasi pelanggan, dan pengkategorian imej. Mengetahui kelebihan dan kekurangan setiap jenis akan menunjukkan bahawa anda boleh memilih strategi terbaik untuk pelbagai isu.

Algoritma ML biasa

Adalah penting untuk memahami algoritma pembelajaran mesin tipikal. Bersedia untuk membincangkan andaian asas kedua -dua regresi logistik dan linear serta apabila masing -masing paling sesuai. Bagi kedua -dua masalah klasifikasi dan regresi, pokok keputusan dan hutan rawak adalah berkesan; mengambil kira kelebihan mereka dalam tafsiran terhadap beberapa teknik lain. Manfaat data dimensi tinggi dari mesin vektor sokongan (SVM); Ketahui tentang helah kernelnya dan bagaimana ia membolehkan klasifikasi bukan linear.

Ketahui lebih lanjut: Panduan pada Algoritma Mesin Vektor Sokongan (SVM)

Kluster K-means adalah kaedah asas untuk pembelajaran tanpa pengawasan. Bersedia untuk bercakap tentang kegunaan dan kelemahannya, seperti keperluan untuk menentukan jumlah kelompok. Ketahui cara memilih ciri-ciri dan menggambarkan data dimensi tinggi menggunakan analisis komponen utama (PCA), yang penting untuk mengurangkan dimensi.

Pemilihan dan Kejuruteraan Ciri

Model yang baik mungkin berbeza dari yang luar biasa berdasarkan kejuruteraan dan pemilihan ciri. Bersedia untuk bercakap tentang kaedah seperti maklumat bersama, analisis korelasi, dan penjanaan ciri khusus domain. Fikirkan tentang hubungan antara tradeoff bias-varians dalam pembelajaran mesin dan kejuruteraan ciri.

Penilaian model

Di ML, penilaian model adalah penting. Mengenali bila menggunakan metrik lain; Sebagai contoh, ketepatan mungkin bukan penunjuk terbaik untuk dataset yang tidak seimbang; Sebaliknya, ketepatan, ingat, dan skor F1 mungkin lebih sesuai. AUC dan lengkung ROC menawarkan cara untuk memvisualisasikan dan mengukur keberkesanan model merentasi pelbagai ambang pengkategorian. Bersedia untuk bercakap tentang bagaimana petunjuk ini mempengaruhi pilihan dan penalaan model.

Overfitting, underfitting dan silang pengesahan

Dua tanggapan penting yang berkaitan dengan keupayaan model untuk generalisasi adalah terlalu banyak dan kurang sesuai. Mengiktiraf sebab mereka (seperti kerumitan model dan saiz dataset) dan penyelesaian (seperti pengaturcaraan dan pengumpulan data). Ini mempunyai kesan langsung pada kaedah silang-pengesahan, yang menilai keberkesanan model pada data hipotetikal. Memahami perbezaan dan aplikasi pengesahan silang K-fold.

Pertimbangkan untuk membuat algoritma ini dari awal dengan alat seperti Numpy untuk mendapatkan pemahaman yang lebih mendalam dari mereka. Tugas ini dapat memberi penerangan tentang dinamik dalaman dan perdagangan mereka.

Ketahui lebih lanjut: Underfitting dan overfitting dalam pembelajaran mesin

Pembelajaran mendalam

Kemajuan terkini di AI sebahagian besarnya dikaitkan dengan pembelajaran mendalam, subset pembelajaran mesin. Adalah penting bagi pencari kerja untuk memahami asas rangkaian neural untuk mempersiapkan wawancara AI. Ini memerlukan mengetahui bagaimana fungsi pengaktifan seperti Sigmoid, Tanh, dan Relu mempengaruhi pembelajaran, serta konsep perceptron dan bagaimana mereka diilhamkan oleh neuron biologi. Calon juga harus fasih dengan keturunan kecerunan, kaedah pengoptimuman kontemporari seperti Adam dan RMSPROP, dan algoritma backpropagation dan fungsinya dalam latihan rangkaian saraf.

Jenis rangkaian saraf

Memahami pelbagai jenis rangkaian saraf adalah penting bagi setiap pengamal AI. Walaupun rangkaian neural berulang (RNNs) dibuat untuk data berurutan seperti teks atau siri masa, rangkaian saraf konvensional (CNNs) terutamanya digunakan untuk pekerjaan pemprosesan imej. Versi RNN yang lebih baik yang dipanggil rangkaian memori jangka pendek (LSTM) yang lebih lama berurusan dengan isu kecerunan yang hilang. Pekerjaan pemprosesan bahasa semulajadi telah direvolusikan oleh seni bina pengubah. Di samping itu, autoencoder membantu pengesanan anomali dan pengurangan dimensi, sementara rangkaian adversarial generatif, atau GAN, digunakan untuk menghasilkan data baru.

Rangka kerja

Untuk penciptaan AI di dunia nyata, kemahiran rangka kerja pembelajaran mendalam adalah keperluan. Tensorflow Google menyediakan kedua-dua API peringkat tinggi dan rendah, sedangkan pytorch Facebook terkenal dengan graf pengiraan dinamiknya. Di atas Tensorflow, Keras menawarkan API peringkat tinggi, dan Jax menjadi lebih disukai untuk keupayaannya untuk mengubahsuai fungsi berangka. Pemohon sepatutnya bersedia untuk mengatasi kelebihan dan aplikasi rangka kerja ini.

Ketahui lebih lanjut: Rangka kerja AI Generatif Top 5 untuk digunakan pada tahun 2024

Pemindahan pembelajaran

Prinsip-prinsip pembelajaran mendalam yang mendalam sering menjadi subjek wawancara. Ini termasuk penalaan halus, yang mengubah model pra-terlatih agar sesuai dengan domain tertentu, dan pembelajaran pemindahan, yang menggunakan model pra-terlatih untuk tugas-tugas baru. Mencegah overfitting memerlukan penggunaan teknik regularization seperti normalisasi batch, dropout, dan regularization L1/L2. Subjek penting untuk meliputi termasuk kaedah untuk pelarasan hiperparameter untuk memaksimumkan prestasi model.

Kebolehan praktikal sama pentingnya. Pemohon harus dapat membuat dan melatih model menggunakan rangka kerja pembelajaran mendalam, memvisualisasikan dan memahami topologi rangkaian saraf, menyelesaikan masalah biasa dalam model pembelajaran mendalam, dan membina rangkaian saraf asas dari awal di Python. Kemahiran praktikal ini mendedahkan pemahaman menyeluruh tentang idea -idea asas.

Calon sering digalakkan untuk mengambil bahagian dalam pertandingan Kaggle, membuat sumbangan kepada projek sumber terbuka, atau membuat projek asal yang menunjukkan kebolehan mereka untuk pembelajaran mendalam untuk mendapatkan pengalaman dunia nyata. Di samping itu, kerana pembelajaran mendalam adalah disiplin yang berkembang pesat, adalah mustahak untuk tetap terkini mengenai artikel dan pencapaian penyelidikan terkini di lapangan. Pewawancara sering mencari pemohon yang boleh menggunakan kaedah semasa dan menyesuaikan diri dengan trend baru dalam industri.

Penglihatan komputer

Rangkaian Neural Convolutional

Visi komputer moden sangat bergantung pada rangkaian saraf konvensional (CNNs), yang telah merevolusikan tugas -tugas seperti pengesanan objek dan klasifikasi imej. Ketahui tentang kerja -kerja dalaman model -model ini, dari seni bina yang telah menunjukkan kejayaan untuk pelbagai aplikasi ke lapisan konvolusi dan penyatuan yang mengekstrak ciri -ciri hierarki. Bersedia untuk bercakap tentang bagaimana CNNs melakukan lebih baik daripada rangkaian saraf standard dengan menggunakan struktur spatial imej.

Pengesanan objek

Pengesanan objek mengambil kuasa CNNs satu langkah lebih jauh dengan tidak hanya mengenal pasti kehadiran objek tetapi juga melokalkan kedudukan mereka dalam imej. Memahami pelbagai algoritma, seperti R-CNN, R-CNN, YOLO, dan SSD yang lebih cepat, dan bersedia untuk menjelaskan kekuatan, kelemahan, dan kes penggunaannya. Bincangkan bagaimana model ini mengimbangi ketepatan, kelajuan, dan kecekapan pengiraan, kerana aplikasi dunia sebenar sering memerlukan pengesanan objek yang cepat dan boleh dipercayai.

Segmentasi Semantik

Terokai kehalusan segmentasi semantik, proses di mana algoritma kecerdasan buatan memberi setiap piksel dalam imej label kelas. Aplikasi seperti memandu autonomi, pengimejan perubatan, dan tafsiran adegan bergantung kepada pemahaman peringkat piksel ini. Periksa keputusan seni bina yang dibuat oleh model teratas seperti FCN, Deeplab, dan U-NET, dan bersedia untuk bercakap tentang bagaimana mereka menangani masalah membuat ramalan padat, piksel-oleh-piksel.

Rangkaian Adversarial Generatif

Tiada wawancara AI akan lengkap tanpa perbincangan mengenai rangkaian adversarial generatif (GANS). Model -model unik ini memanfaatkan kuasa dua rangkaian saraf yang bersaing - penjana dan diskriminator - untuk membuat data sintetik yang sangat realistik, dari imej photorealistic ke peralihan video lancar. Memahami proses latihan, pertimbangan seni bina, dan pelbagai aplikasi GAN, seperti manipulasi imej, terjemahan teks-ke-imej, dan penjanaan persekitaran maya.

Model penyebaran

Model penyebaran adalah kelas baru model generatif yang telah muncul sebagai sempadan yang menarik dalam bidang kecerdasan buatan yang pesat berkembang. Mereka mempunyai strategi yang sangat berbeza, mengambil isyarat dari termodinamik, berbeza dengan GAN konvensional, yang sepadan dengan penjana terhadap diskriminator.

Model -model ini bermula dengan bunyi rawak dan bekerja dengan cara mereka untuk menghasilkan output yang sangat hidup dan kohesif, sama ada teks, audio, atau imej. Melalui urutan peringkat denoising, model secara berkesan membina semula data asal dengan belajar membalikkan penambahan bunyi bising. Kerana pandangan yang berbeza ini, model penyebaran-seperti sistem penyebaran yang stabil-pecah tanah-dapat menghasilkan kandungan yang sangat realistik dan kreatif yang sering mengatasi prestasi pendahulunya yang berasaskan GAN.

Bersedia untuk membincangkan selok -belok model penyebaran, kerja asas mereka, dan potensi ramalan mereka untuk pembangunan AI generatif dalam wawancara kerja AI anda. Mendapatkan kepakaran dalam teknologi canggih ini dapat membantu anda menonjol dengan mempamerkan keupayaan anda untuk terus berada di atas perkembangan dan membuat sumbangan kepada bidang kecerdasan buatan yang pesat berkembang.

Juga Baca: Membongkar kuasa model penyebaran dalam AI moden

Penyebaran stabil

Kemajuan penting dalam bidang pengeluaran imej berkuasa AI diwakili oleh penyebaran yang stabil. Pada asasnya, ia menggunakan model penyebaran, subclass model pembelajaran mendalam yang lebih terkenal baru-baru ini. Idea di sebalik model penyebaran, yang mempunyai akarnya dalam termodinamik, adalah untuk secara progresif memperkenalkan bunyi ke dalam data dan kemudian memikirkan bagaimana untuk membatalkan proses ini. Ini diterjemahkan untuk bermula dengan bunyi rawak dan secara beransur -ansur mengasahnya ke dalam imej yang padu dalam konteks generasi imej.

Proses penjanaan imej

Mekanisme generasi imej penyebaran stabil adalah rumit dan menarik. Input bunyi rawak dan prompt bertulis yang menggariskan imej yang dimaksudkan dibentangkan terlebih dahulu. Model ini akhirnya mengubah bunyi ini menjadi imej yang sesuai dengan penerangan dengan melalui beberapa peringkat denoising. Prosedur ini menggunakan rangkaian saraf yang cukup besar yang dilatih pada dataset teks imej yang besar. Apa yang menjadikan model begitu kuat dan boleh disesuaikan adalah keupayaannya untuk memahami dan secara visual mentafsir arahan bahasa semulajadi.

Keberkesanan penyebaran stabil adalah salah satu inovasi utamanya. Fungsi penyebaran yang stabil dalam ruang laten yang dipadatkan berbanding dengan beberapa model terdahulu yang bekerja di ruang piksel. Dengan secara drastik menurunkan sumber pemprosesan yang diperlukan, kaedah ini membuka pengeluaran imej berkualiti tinggi kepada pelbagai pengguna dan aplikasi yang lebih luas. Adalah disyorkan bahawa para ulama dan peminat menyiasat kerumitan teknik ruang laten ini dan akibatnya untuk keberkesanan model dan pengurusan sumber.

Ketahui lebih lanjut: Menguasai Model Penyebaran: Panduan untuk Generasi Imej dengan Penyebaran Stabil

Aplikasi penyebaran stabil

Penyebaran stabil mempunyai beberapa kegunaan dan masih berkembang dalam populariti. Ia digunakan dalam industri kreatif untuk menjana seni konsep, menyokong peringkat awal reka bentuk untuk gambar gerakan, permainan video, dan iklan. Ia membantu dalam pengeluaran cagaran pemasaran dan visualisasi produk untuk e-dagang. Di samping itu, teknologi ini digunakan dalam pendidikan untuk mewujudkan bahan pendidikan dan dalam bidang seni bina untuk menghasilkan reka bentuk seni bina. Apabila teknologi berkembang, kami menjangkakan melihat integrasinya ke dalam sektor yang lebih khusus, yang akan mewujudkan peluang baru untuk penciptaan kandungan visual.

Kebimbangan etika mengenai penyebaran yang stabil

Tetapi kekuatan penyebaran yang stabil juga membawa soalan -soalan moral yang signifikan. Keupayaan untuk menghasilkan visual yang sangat seumur hidup dari arahan bertulis menimbulkan persoalan mengenai kemungkinan menghasilkan deepfake atau kandungan visual yang menipu. Oleh kerana model itu dilatih dalam karya seni dan foto dunia nyata, hujah hak cipta masih berlaku. Ia juga penting untuk menangani soalan mengenai kecenderungan dalam imej yang dihasilkan, yang mencerminkan bias dalam data latihan. Adalah penting bahawa pengamal dan penyelidik dalam domain ini mengakui kesan etika kerja mereka dan berusaha untuk mewujudkan dasar penggunaan yang bertanggungjawab dan perlindungan teknologi.

Walaupun ia adalah alat yang kuat yang dapat meningkatkan aliran kerja kreatif, kebimbangan telah dibangkitkan tentang bagaimana ia akan mempengaruhi pekerjaan dalam ilustrasi, fotografi, dan seni visual lain. Perkembangan penyebaran yang stabil juga telah mencetuskan perbincangan tentang masa depan profesion kreatif, membuka perdebatan yang lebih luas mengenai peranan AI dalam proses kreatif dan bagaimana manusia dan AI dapat bekerjasama dalam domain ini.

Titik untuk diingat

Adalah penting bagi orang yang bersiap sedia untuk wawancara kerja AI untuk dapat menjelaskan kesan yang lebih luas disfusion sebagai tambahan kepada butiran teknikalnya. Ini memerlukan menyedari kelemahan teknologi, keadaan sekarang, dan kemajuan prospektif. Pemohon harus bersedia untuk bercakap tentang kemungkinan penyebaran stabil dan teknologi yang berkaitan ke dalam sektor dan aliran kerja yang berlainan.

Selain itu, penting untuk bersaing dengan penemuan terkini dari bidang pengajian ini. Imej AI-Generated adalah bidang yang pesat membangun yang sentiasa melihat pengenalan model dan kaedah baru. Mendapatkan pemahaman tentang konsep asas penyebaran yang stabil adalah penting untuk memahami kemajuan baru -baru ini dan membuat sumbangan berharga kepada kemajuan masa depan lapangan.

Pemprosesan bahasa semulajadi

Teknik Preprocessing Teks

Bagi banyak pekerjaan NLP, penyediaan teks adalah titik permulaan. Untuk menyediakan data teks mentah untuk analisis, ia mesti dibersihkan dan diseragamkan. Tokenisation adalah langkah biasa dalam proses ini, yang membahagikan teks ke dalam kata -kata diskret atau subwords. Lemmatisation dan stemming adalah dua kaedah untuk memecahkan kata -kata ke bentuk yang paling asas, tetapi mereka bekerja dengan cara yang berbeza dan menghasilkan hasil yang berbeza. Tindakan pra -proses penting lain termasuk mengendalikan tanda baca, kepekaan kes, dan menghentikan penyingkiran perkataan. Pra -proses lanjutan boleh termasuk menguruskan akronim, emotikon, atau jargon yang unik untuk domain tertentu. Mengetahui kapan dan bagaimana menggunakan kaedah ini boleh memberi impak besar kepada model NLP yang baik.

Kata Embeddings

Dengan menawarkan perwakilan vektor padat kata -kata yang menangkap pautan semantik, embeddings perkataan mengubah pemprosesan bahasa semulajadi (NLP). Google mengeluarkan Word2Vec, yang mempelajari sambungan perkataan dari dataset teks besar -besaran menggunakan rangkaian saraf cetek. Teknik yang berbeza diambil oleh Stanford's Glove (Vektor Global untuk Perwakilan Word), yang menggunakan statistik kebocoran perkataan. Pembasmian kontekstual yang lebih canggih telah dimungkinkan oleh kaedah penyembuhan ini. Pemohon harus bersedia untuk mengatasi kelebihan, kekurangan, dan perkembangan sejarah pelbagai teknik penyembuhan.

Model bahasa

Banyak aktiviti NLP bergantung kepada model bahasa. Model n-gram konvensional tidak baik dalam konteks jarak jauh tetapi berjaya dalam menangkap kebergantungan perkataan tempatan. Ini dipertingkatkan oleh model bahasa saraf, khususnya rangkaian saraf berulang (RNNs) dan rangkaian memori jangka pendek (LSTM) yang panjang, yang mengendalikan data berurutan lebih baik. Keupayaan untuk memodelkan bahasa telah maju dengan ketara dengan pengenalan model berasaskan pengubah. Model -model ini menangkap persatuan rumit antara kata -kata tanpa mengira jarak mereka dalam teks dengan memproses urutan input selari dengan menggunakan mekanisme perhatian.

Ketahui lebih lanjut: Apakah pelbagai jenis mekanisme perhatian?

Model berasaskan pengubah

Dalam tugas NLP, model berasaskan pengubah seperti GPT (pengubah pra-terlatih generatif) dan Bert (perwakilan encoder bidirectional dari transformer) telah menubuhkan piawaian baru. Algoritma Bert Google agak baik untuk memahami konteks kerana ia mengambil kira konteks kiri dan kanan pada masa yang sama. Ia berfungsi dengan baik untuk tugas -tugas seperti analisis sentimen dan menjawab soalan. GPT Openai adalah auto-regresif dan telah menunjukkan kemahiran penjanaan teks yang mengagumkan. Pada pelbagai tugas bahasa, versi terkini model-model ini seperti GPT-4-telah menunjukkan prestasi yang hampir dengan tahap manusia. Adalah penting bagi semua orang yang bekerja di NLP untuk memahami aplikasi, prosedur latihan, dan seni bina model ini.

Prestasi yang luar biasa telah ditunjukkan oleh model seperti GPT-3 dan anaknya dalam pelbagai tugas, dari penciptaan kod hingga penulisan kreatif. Model -model ini telah mewujudkan peluang baru dalam bidang seperti AI perbualan, penjanaan kandungan automatik, dan juga sokongan penyelidikan saintifik. Walau bagaimanapun, mereka juga membawa kebimbangan etika yang signifikan dengan AI, seperti yang berkaitan dengan prasangka, maklumat palsu, dan kesan yang mungkin terhadap pekerjaan manusia.

Perkembangan ini mungkin mempunyai kesan yang meluas. Pembelajaran dan tunjuk ajar yang diperibadikan boleh direvolusikan dalam pendidikan oleh LLMS. Mereka boleh menyokong komunikasi pesakit dan penyelidikan perubatan dalam industri penjagaan kesihatan. Mereka boleh menyokong penyelidikan undang -undang dan analisis kontrak dalam industri undang -undang. Tetapi terdapat kelemahan untuk pilihan ini. Topik-topik penting dalam kajian dan perbincangan yang berterusan termasuk memastikan ketepatan dan kebolehpercayaan maklumat yang dihasilkan AI, menangani potensi kecenderungan dalam data latihan, dan mewujudkan rangka kerja untuk penggunaan AI yang bertanggungjawab.

Bagaimana untuk menilai model berasaskan pengubah?

Penanda aras untuk pemahaman bahasa dan keupayaan menjana adalah aktiviti NLP biasa. Analisis sentimen, yang mempunyai aplikasi dari pemantauan media sosial kepada analisis maklum balas pelanggan, adalah proses mengenal pasti nada emosi teks. Pengiktirafan entiti yang dinamakan (NER) adalah komponen penting dalam pengekstrakan maklumat dan sistem pertanyaan yang mengiktiraf dan mengkategorikan entiti yang dinamakan (contohnya, nama orang, organisasi, lokasi) dalam teks. Teknik saraf telah meningkatkan terjemahan mesin dengan ketara, terutamanya sejak model pengubah telah diperkenalkan. Tugasan ini sering bertindak sebagai kepingan asas untuk aplikasi NLP yang lebih rumit.

Bagaimana untuk mempamerkan pengetahuan NLP anda dalam wawancara kerja AI?

Adalah penting bagi sesiapa yang bersiap sedia untuk wawancara kerja AI untuk bersedia untuk bercakap tentang kesan yang lebih luas NLP sebagai tambahan kepada komponen teknikalnya. Ini memerlukan kesedaran tentang kekangan yang wujud hari ini, isu -isu moral, dan kemajuan prospektif pada masa akan datang. Selain membincangkan halangan yang berpotensi, calon harus bersedia untuk meneroka bagaimana teknologi NLP boleh dimasukkan ke dalam perniagaan dan aliran kerja yang berbeza.

Memandangkan NLP adalah kawasan yang cepat berubah, adalah penting untuk tetap terkini mengenai penyelidikan terbaru di lapangan. Ini memerlukan masa kini dengan kaedah latihan, hasil penanda aras, dan reka bentuk model baru. Mendapatkan pemahaman yang baik tentang prinsip -prinsip asas teknologi NLP yang sedia ada adalah penting untuk memahami kejayaan baru dan membuat sumbangan kepada kemajuan masa depan di kawasan tersebut.

Model bahasa besar

LLM menandakan kemajuan besar dalam keupayaan AI untuk memahami dan menghasilkan teks yang serupa dengan manusia. Model -model ini dilatih pada dataset yang besar dengan berbilion perkataan dari banyak sumber. Contoh -contoh model ini adalah siri GPT OpenAI, Google's Bert, dan lain -lain seperti Llama Meta. Keupayaan mereka untuk mengenali corak linguistik yang kompleks berpunca daripada latihan mereka yang besar, yang menjadikan generasi teks dan kemahiran pemahaman mereka sangat seperti manusia.

Pra-latihan dan penalaan halus

Pra-latihan dan penalaan halus adalah penting untuk keberkesanan LLM. Model-model ini mengambil kemahiran dan corak bahasa umum dari pelbagai teks semasa latihan pra-latihan. Tahap ini biasanya memerlukan sejumlah besar sumber dan menuntut secara komputasi. Sebaliknya, penalaan halus menggunakan dataset yang lebih kecil dan lebih disasarkan untuk mengubah suai model pra-terlatih kepada tugas atau domain tertentu. Dengan menggunakan kaedah dua langkah ini, LLM dapat mengurangkan jumlah data dan kuasa pemprosesan yang diperlukan untuk aktiviti tertentu dengan menggunakan pemahaman bahasa umum untuk aplikasi khusus.

Pemahaman kontekstual

Pengetahuan kontekstual adalah salah satu kemahiran LLMS yang paling luar biasa. Berbeza dengan model terdahulu yang hanya memproses kata -kata individu, LLM mengambil kira konteks lengkap teks tertentu. Ini membolehkan mereka memahami fenomena linguistik yang rumit seperti idiom atau sindiran dan menangkap nuansa dan menyelesaikan kekaburan. Proses perhatian LLMS berasaskan Transformer adalah penting untuk pengetahuan kontekstual ini kerana ia membolehkan model menilai relevan relatif pelbagai perkataan.

Zero-shot dan beberapa tembakan

Aplikasi AI kini mempunyai lebih banyak pilihan terima kasih kepada kemampuan pembelajaran sifar dan beberapa tembakan LLMS. Pembelajaran Zero-Shot adalah proses yang mana model menggunakan pengetahuan bahasa umum untuk melakukan tugas-tugas yang tidak dilatih secara eksplisit. Idea ini lebih lanjut oleh pembelajaran beberapa tembakan, yang membolehkan model untuk menyesuaikan diri dengan cepat kepada tugas-tugas baru menggunakan sebilangan kecil sampel. Kemampuan ini hasil daripada asas pengetahuan pra-latihan model yang luas, yang membolehkannya membuat perbandingan dan menyesuaikan konsep yang baru dipelajari kepada keadaan baru.

Ketahui lebih lanjut: Ketahui mengenai sifar pukulan, satu pukulan dan beberapa pukulan pembelajaran

Aplikasi LLMS

LLM mempunyai kesan yang jauh melampaui hanya menghasilkan tulisan. Mereka digunakan dalam pelbagai bidang:

• Penciptaan Kandungan: Berkenaan dengan masa depan profesion kreatif, LLMS membantu pengarang cerita, esei, dan juga kod.
• Pendidikan: Dengan menggunakan pendekatan ini, sumber pembelajaran individu dan sokongan tunjuk ajar segera dapat dihasilkan.
• Penjagaan Kesihatan: LLMS membantu dengan ringkasan sastera saintifik, penyelidikan perubatan, dan juga diagnosis (dengan pemantauan manusia yang betul).
• Perniagaan: Mereka digunakan untuk apa -apa dari analisis pasaran dan penyediaan laporan kepada chatbots untuk penjagaan pelanggan.
• Penyelidikan Saintifik: Dengan menghasilkan idea, meringkaskan penerbitan, dan juga membantu reka bentuk eksperimen, LLMS menyokong penyelidik dalam kerja mereka.

Cabaran dalam Pembangunan LLM

Walau bagaimanapun, kebangkitan LLM juga membawa cabaran yang signifikan dan pertimbangan etika:

• Keadilan dan Bias: Kerana LLM mempunyai potensi untuk mengukuhkan atau membesarkan bias yang terdapat dalam data latihan mereka, keadilan dan perwakilan dapat dikompromikan.
• Misinformasi: Potensi untuk LLM untuk mencipta dan menyebarkan maklumat yang salah dibangkitkan oleh keupayaan mereka untuk menghasilkan penulisan yang persuasif.
• Privasi: Kebimbangan mengenai privasi data dan kemungkinan bocor maklumat dibesarkan oleh jumlah data yang besar yang digunakan untuk melatih model -model ini.
• Impak ke atas alam sekitar: Terdapat akibat alam sekitar utama yang berkaitan dengan sumber pengiraan yang diperlukan untuk melatih dan mengendalikan LLM besar.
• Harta Intelek: Perbincangan mengenai penggunaan adil dan atribusi telah mencetuskan konflik undang -undang dan etika kerana penggunaan bahan berhak cipta dalam dataset latihan.

Titik untuk diingat

Bagi mereka yang bersiap untuk wawancara kerja AI, penting untuk memahami bukan sahaja aspek teknikal LLM tetapi juga implikasi yang lebih luas. Ini termasuk dapat berbincang:

• Senibina LLM dan bagaimana mereka berbeza dari model NLP sebelumnya.
• Proses latihan, termasuk cabaran bekerja dengan dataset besar -besaran.
• Teknik untuk penalaan halus dan menyesuaikan LLM untuk tugas tertentu.
• Strategi untuk mengurangkan kecenderungan dan memastikan penggunaan LLM yang bertanggungjawab.
• Keterbatasan semasa LLM dan kawasan untuk peningkatan masa depan.
• Aplikasi berpotensi LLM dalam pelbagai industri dan cabaran yang mungkin mereka hadapi.

Penyelidikan dan Pusat Penyelidikan Berorientasikan Masa Depan mengenai isu-isu seperti skalabiliti LLM, seberapa baik mereka mengintegrasikan dengan teknologi AI yang lain (seperti penglihatan komputer atau robotik), dan sama ada mereka boleh membawa kepada pembangunan kecerdasan buatan yang lebih sejagat. Pemohon mesti bersedia untuk mempunyai perbualan yang bermakna mengenai laluan baru ini dan bagaimana mereka boleh menjejaskan masyarakat dan teknologi.

Model bahasa kecil

Kebimbangan terhadap pengaruh model bahasa yang besar terhadap persekitaran dan keperluan pengkomputeran telah membawa kepada kemunculan SLM. Walaupun LLMS telah menunjukkan potensi yang luar biasa, banyak aplikasi dunia nyata-terutama yang memanggil latensi atau operasi rendah pada peranti tepi-mencari mereka tidak dapat dilaksanakan kerana saiz dan keperluan sumbernya. Dengan menyediakan prestasi yang setara dengan tugas -tugas tertentu dengan jejak pengkomputeran yang lebih kecil, SLMS berusaha menutup jurang ini.

Kecekapan parameter

Asas SLMS adalah idea kecekapan parameter. Model -model ini dibuat untuk beroperasi dengan baik dengan sebilangan kecil parameter berbanding dengan yang lebih besar. Teknik latihan dan reka bentuk seni bina yang bijak sering digunakan untuk mencapai kecekapan ini. Untuk mengurangkan pengiraan yang sia -sia, SLM tertentu, sebagai contoh, menggunakan mekanisme perhatian yang jarang yang menumpukan pada bahagian yang paling penting dari input. Lain-lain menggunakan strategi pengoptimuman canggih atau fungsi pengaktifan untuk mewujudkan model yang lebih ekspresif dengan parameter yang lebih sedikit.

Pemampatan model

Teknik mampatan model memainkan peranan penting dalam membangunkan SLM. Ini termasuk:

• Pemangkasan: Ia adalah proses menurunkan saiz model yang lebih besar sambil memelihara majoriti fungsinya. Ia melibatkan memadam neuron atau sambungan yang tidak begitu kritikal.
• Kuantisasi: Ini secara drastik mengurangkan jejak memori dan keperluan pemprosesan model dengan mengurangkan ketepatan beratnya (contohnya, dari 32-bit hingga 8-bit atau lebih rendah).
• Penyulingan: Dalam kaedah ini, model yang lebih kecil (dipanggil "pelajar") dilatih untuk meniru tindakan model yang lebih canggih, lebih besar (dipanggil "guru"). Dengan seni bina yang jauh lebih kecil, model pelajar belajar untuk menghasilkan output yang setanding dengan guru.
• Carian Seni Bina Neural (NAS): NAS adalah prosedur automatik yang menyiasat beberapa seni bina model untuk menentukan yang paling berkesan untuk tugas tertentu. Ia sering menghasilkan reka bentuk inovatif yang biasanya tidak dipertimbangkan oleh pakar manusia.

Aplikasi SLMS

Aplikasi SLM sangat menarik di kawasan di mana sumber pengiraan adalah terhad:

• Pengkomputeran Edge: SLMS boleh dipasang di peranti Internet of Things (IoT), yang membolehkan penciptaan dan pemahaman bahasa semulajadi di peranti tanpa memerlukan perkhidmatan awan. Ini menurunkan latensi dan mempunyai masalah privasi.
• Peranti mudah alih: Dengan menggabungkan SLM ke dalam tablet dan telefon pintar, pemprosesan bahasa pada peranti yang lebih maju mungkin, termasuk terjemahan masa nyata dan ramalan teks dan autokorasi yang dipertingkatkan.
• Sistem Terbenam: SLM boleh menyediakan kawalan suara dan antara muka bahasa semulajadi dalam tetapan perindustrian atau automotif di mana kuasa pemprosesan atau sambungan dihadkan.
• Aplikasi masa nyata: SLM menyediakan keseimbangan kelajuan prestasi untuk pekerjaan seperti terjemahan serentak atau keterangan hidup, di mana latensi rendah adalah penting.
• Persekitaran yang dikendalikan oleh sumber: Di kawasan atau kawasan yang dibangunkan dengan sambungan internet yang terhad, SLM boleh memberikan akses kepada teknologi bahasa canggih yang tidak akan tersedia.

Cabaran Membangunkan SLM

Perkembangan SLM juga menimbulkan persoalan dan cabaran penyelidikan yang menarik:

• Perdagangan antara saiz dan prestasi model: Penyelidikan masih dilakukan untuk menentukan cara terbaik untuk menggabungkan saiz model dengan prestasi tugas.
• Model-model umum vs.: Walaupun banyak SLM disesuaikan untuk tugas-tugas tertentu, terdapat keperluan untuk membuat model kecil dengan aplikasi yang lebih luas.
• Pembelajaran berterusan: Menyiasat bagaimana SLM boleh diubah suai atau disesuaikan dengan tugasan baru tanpa berkembang dengan pesat.
• Interpretabilitas: Tafsiran yang lebih baik biasanya disediakan oleh model yang lebih kecil, yang penting untuk banyak aplikasi, terutamanya dalam industri yang dikawal selia.
• Pertimbangan Etika: SLMs membangkitkan isu -isu baru mengenai privasi data dan demokrasi teknologi AI, walaupun mereka menangani beberapa kebimbangan etika LLM (seperti kesan alam sekitar).

Titik untuk diingat

Bagi mereka yang bersiap untuk wawancara kerja AI, penting untuk difahami:

• Kaedah teknologi untuk membangunkan SLM, seperti algoritma mampatan dan rancangan seni bina.
• Kompromi yang dibuat semasa pemampatan model dan kaedah untuk membandingkan prestasi SLM dengan model yang lebih besar.
• Situasi penggunaan tertentu di mana SLMs melaksanakan dengan baik dan di mana mereka mungkin tidak melakukan serta LLMS.
• Bagaimana untuk memasukkan SLM ke dalam aplikasi atau sistem yang lebih kompleks semasa mengambil kuasa, memori, dan latensi.
• Status penyelidikan SLM sekarang dan arah yang mungkin untuk pertumbuhan masa depan di kawasan tersebut.

SLM adalah langkah penting dalam laluan model bahasa yang lebih berkesan dan mudah didekati apabila AI terus maju. Mereka mempersoalkan idea bahawa dalam AI, lebih semestinya lebih baik, menggalakkan pengamal dan ahli akademik untuk menghasilkan cara yang kreatif untuk mencapai lebih banyak dengan kurang. Kecenderungan ini selaras dengan objektif yang lebih umum dari AI yang mampan dan berpotensi untuk meningkatkan pengaruh dan jangkauan teknologi bahasa dalam pelbagai bidang dan kawasan geografi.

Model multimodal

Sama seperti bagaimana orang memproses dan mengintegrasikan maklumat dari pelbagai input deria atau jenis data dalam kehidupan seharian, model AI multimodal dibuat untuk melakukan perkara yang sama. Model AI multimodal boleh mengendalikan pelbagai jenis data sekaligus, termasuk teks, foto, audio, dan juga video, sementara model AI tradisional sering pakar dalam satu domain (contohnya, teks atau imej). Kapasiti ini memungkinkan untuk memahami situasi yang kompleks dalam cara yang lebih komprehensif dan kaya konteks.

Juga baca: Ai kini dapat melihat & mendengar: Selamat Datang ke Dunia Multimodal AI

Model Bahasa Visi

Satu aplikasi terkenal AI multimodal adalah dalam model bahasa penglihatan, atau VLM. Model-model ini dapat memahami hubungan antara imej dan penerangan bertulisnya, seperti model klip OpenAI (pra-latihan imej bahasa kontrasif). Klip boleh menjalankan tugas seperti klasifikasi gambar dan pengambilan semula berdasarkan pertanyaan bahasa semulajadi kerana ia telah dilatih pada dataset besar pasangan teks imej. Dengan kaedah ini, model ini telah menunjukkan kemahiran pembelajaran sifar-tembakan yang menakjubkan, yang membolehkannya mengkategorikan foto ke dalam kategori yang tidak dilatih secara khusus.

Satu lagi inovasi dari Openai, Dall-E, memperluaskan idea ini dengan menghasilkan visual dari penerangan bertulis. Model ini mempamerkan pemahaman yang mendalam tentang konsep linguistik dan visual, yang membolehkannya menghasilkan grafik asal yang secara inventif dan kadang -kadang surrealistik menggabungkan beberapa aspek. Versi terbaru model-model ini, seperti Dall-E 2 dan Midjourney, telah menunjukkan kapasiti yang sangat luar biasa untuk menghasilkan visual yang sangat terperinci dan tepat secara kontekstual.

Embeddings multimodal

Satu idea teknologi penting dalam model ini adalah embeddings multimodal. Mereka melibatkan mewujudkan ruang perwakilan yang sama di mana pelbagai jenis data (termasuk teks dan grafik) boleh dikodkan. Ini membolehkan model menjalankan operasi silang modal, seperti menterjemahkan konsep dari satu modaliti ke yang lain atau mengenal pasti persamaan antara visual dan penerangan teks. Integrasi ini sering dicapai melalui penggunaan strategi seperti ruang embedding bersama dan mekanisme silang.

Aplikasi model multimodal

Aplikasi model multimodal luas dan berkembang:

• Tajuk imej dan video: Sistem pengurusan kandungan dan teknologi kebolehaksesan boleh mendapat manfaat daripada teks deskriptif yang dihasilkan secara automatik untuk kandungan visual.
• Soalan Visual Menjawab (VQA): Menjawab pertanyaan mengenai imej yang dikenali sebagai menjawab soalan visual, dan ia dapat digunakan dalam teknologi bantuan untuk orang buta dan cacat serta e-dagang.
• Pengambilan Cross-Modal: Ia meningkatkan keupayaan carian dalam koleksi multimedia besar dengan mencari imej yang berkaitan berdasarkan pertanyaan teks atau sebaliknya.
• Analisis sentimen multimodal: Analisis sentimen yang menggabungkan input tekstual, visual, dan pendengaran dikenali sebagai analisis sentimen multimodal. Ia berguna untuk analisis maklum balas pelanggan dan pemantauan media sosial.
• Robotik dan sistem autonomi: Menggabungkan data teks dan visual untuk meningkatkan pengambilan keputusan dalam situasi rumit.
• Penjagaan Kesihatan: Mengintegrasikan data pesakit teks dengan pengimejan perubatan untuk menyediakan diagnosis dan perancangan rawatan yang lebih teliti.
• Pendidikan: Menggunakan teks, grafik, dan audio dalam kandungan pengajaran untuk mencipta pengalaman pembelajaran yang lebih dinamik dan menarik.
• Realiti Tambahan dan Maya: Menyediakan interaksi bahasa semulajadi dengan tetapan visual untuk meningkatkan pengalaman mendalam.

Titik untuk diingat

Bagi mereka yang bersiap untuk wawancara kerja AI, penting untuk difahami:

• Senibina yang biasa digunakan dalam model multimodal, seperti model berasaskan transformer dengan mekanisme silang.
• Teknik untuk model multimodal pra-latihan dan penalaan halus.
• Kaedah untuk menilai prestasi model multimodal, termasuk metrik pengambilan semula modal dan penilaian manusia untuk tugas-tugas generatif.
• Cabaran dalam proses pra -proses dan perwakilan untuk modaliti yang berbeza.
• Keterbatasan semasa model multimodal dan kawasan untuk penambahbaikan.
• Aplikasi potensi AI multimodal dalam pelbagai industri dan bagaimana mereka dapat mengubah amalan semasa.

Model multimodal mungkin menjadi semakin penting apabila AI berkembang. Mereka mewakili langkah pertama ke arah sistem kecerdasan buatan yang lebih komprehensif, yang pemahaman dan interaksi dengan dunia luar lebih rapat menyerupai kognisi manusia. Keupayaan untuk mengintegrasikan pelbagai jenis data membuka kemungkinan baru untuk aplikasi AI dalam pelbagai domain, daripada meningkatkan antara muka antara manusia dan komputer untuk membolehkan analisis yang lebih kompleks dan membuat keputusan dalam senario kompleks.

Penggunaan dan pemantauan model AI

Penggunaan

Memandangkan model AI menjadi lebih canggih, dengan berkesan menggunakannya dalam senario dunia sebenar adalah penting. Teknik seperti pengoptimuman model, penempatan berasaskan kontena, dan penyebaran Edge membolehkan pemaju menjalankan model-model ini dengan cekap dan boleh dipercayai di seluruh persekitaran yang berbeza. Dengan melaksanakan strategi seperti kuantisasi model dan pemangkasan, anda boleh mengurangkan saiz dan masa kesimpulan model, menjadikannya sesuai untuk digunakan pada peranti kelebihan sumber. Containerization membantu memastikan penggunaan yang konsisten dan berskala, sementara fungsi awan tanpa pelayan membolehkan hosting model penyelenggaraan yang mudah dan rendah.

Pemantauan dan pemerhatian

Memastikan prestasi dan kebolehpercayaan model AI yang berterusan adalah penting. Penjejakan metrik utama seperti ketepatan, ketepatan, dan ingat dapat membantu anda mengenal pasti sebarang kemerosotan dalam prestasi model. Pemantauan untuk drift data, di mana pengedaran data pengeluaran berbeza dari data latihan, dapat menandakan keperluan untuk latihan semula model. Teknik pengesanan anomali boleh mendedahkan input atau output yang luar biasa yang mungkin menunjukkan masalah dengan model atau sistem asas. Di samping itu, kaedah penjelasan dan interpretasi, seperti peta saliency dan kepentingan ciri, dapat memberikan gambaran tentang bagaimana model membuat keputusan, yang penting untuk aplikasi tinggi seperti penjagaan kesihatan dan kewangan.

Kesimpulan

Untuk berjaya dalam bidang kecerdasan buatan yang pesat berkembang dan melaksanakan dengan baik dalam wawancara kerja, calon perlu mempunyai asas yang kukuh di kawasan penting termasuk pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, pemprosesan bahasa semulajadi, dan statistik. Adalah penting untuk mendapatkan pengalaman praktikal melalui projek, cabaran Kaggle, dan sumbangan kepada perisian sumber terbuka. Adalah penting untuk terus dikemas kini mengenai kemajuan terkini melalui membaca kertas penyelidikan, menghadiri persidangan, dan mengikuti pakar AI yang bereputasi. Memahami implikasi yang lebih luas dari AI, seperti dilema moral dan potensi akibat sosial, sama pentingnya.

Pemohon harus bersedia untuk bercakap tentang kedua-dua kaedah canggih yang digunakan hari ini dan perkembangan baru di AI, seperti model bahasa kecil yang berkesan dan model multimodal. Kunci untuk menunjukkan kedua -dua kecekapan teknikal dan pemahaman praktikal adalah keupayaan untuk menerangkan idea AI yang rumit dan aplikasi praktikal mereka. Dalam bidang kecerdasan buatan yang cepat berkembang, di mana model, teknik, dan aplikasi baru terus muncul, kebolehsuaian dan pemikiran asal sangat kritikal. Calon-calon boleh meletakkan diri mereka sebagai pakar AI yang mampu menyumbang kepada perkembangan masa depan lapangan dengan mengadopsi pendekatan holistik ini.

Sekiranya anda ingin menaikkan skil dan tetap relevan dalam masa -masa yang berubah -ubah ini, lihat program Pinnacle Genai kami. Belajar dari pakar industri dan dapatkan pengalaman praktikal melalui projek tangan dan bimbingan. Daftar sekarang!

Soalan yang sering ditanya

Q1. Apakah kebolehan asas yang harus saya tumpukan pada semasa wawancara AI?

A. Letakkan perhatian anda pada matematik (kalkulus, kebarangkalian, algebra linear), pengaturcaraan python, prinsip pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam, dan kebiasaan anda dengan kerangka AI seperti tensorflow dan pytorch.

S2. Bagaimanakah saya mempersiapkan pertanyaan menggunakan model bahasa besar (LLMS)?

A. Dapatkan akrab dengan model penting seperti GPT dan Bert dan mengkaji reka bentuk dan operasi LLM, termasuk prosedur pra-latihan dan penalaan.

Q3. Betapa pentingnya transformer kepada kecerdasan buatan?

A. Untuk memproses data selari dengan menggunakan mekanisme perhatian diri, transformer adalah penting untuk NLP moden. Adalah penting untuk memahami seni bina mereka, terutamanya struktur pengekod-decoder.

Q4. Apa yang membezakan LLM dari model bahasa kecil (SLM)?

A. Jawapannya adalah bahawa SLM adalah cekap kerana mereka memerlukan kurang kuasa pengiraan dan parameter untuk mencapai tahap prestasi yang sama, yang menjadikannya sesuai untuk konteks dengan sumber yang terhad.

S5. Huraikan model multimodal dan terangkan kepentingan mereka.

A. Model multimodal direka untuk memproses dan mengintegrasikan beberapa jenis data, termasuk teks, imej, dan audio. Mereka perlu untuk pekerjaan yang meminta pemahaman menyeluruh beberapa sumber data yang berbeza.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk mempersiapkan wawancara kerja AI? - Analytics Vidhya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!