如何為AI工作面試做準備？ - 分析Vidhya

介紹

由於該領域的巨大本質以及所需的廣泛知識和能力，準備AI工作面試可能會具有挑戰性。 AI行業的擴展與合格工人的需求越來越多。為AI工作面試做準備，需要對從生成AI和自然語言處理到更高級主題的廣泛主題有深入的了解。本文提供了一個有組織的路線圖，以幫助您準備好準備並增加降落工作的機會，假設您已經知道一些基本的Python。

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概述

• 了解如何準備AI面試。
• 在準備面試時了解所有要涵蓋的重要主題。
• 在AI採訪之前了解重要的子主題。

目錄

• 人工智能基本面
• AI的統計數據
• 機器學習
• 深度學習
• 計算機視覺
• 生成對抗網絡
• 擴散模型
• 自然語言處理
• 大型語言模型
• 小語言模型
• 多模型模型
• AI模型的部署和監視
• 常見問題

人工智能基本面

知道AI的定義

對於任何AI求職面試，您必須堅定地掌握AI的基礎知識。這種基本的理解表明，您對該地區的基本思想有一個牢固的理解，並且您可以就AI帶來的機會和困難進行明智的對話。

首先要充分意識到人工智能是什麼以及為什麼存在。了解AI試圖開發可以開展需要與人類相媲美的智力活動的活動的系統是其中的一個方面。準備討論這些目標如何隨時間變化，從第一個基於規則的系統到最新的機器學習技術。

了解狹窄AI和一般AI之間的區別

了解廣泛的AI（具有像人類這樣的一般智能的假設系統）和狹窄的AI（為某些任務創建的AI）之間的差異至關重要。考慮現在的AI技術狀況以及該學科的潛在未來。檢查諸如大語言模型等領域的當前發展以及它們如何影響狹窄和通用人工智能之間的辯論。

知道AI的應用

了解AI在各個部門中的用途，包括行業，娛樂，醫療保健和金融。準備解釋AI如何通過特定示例改變各個行業。該信息表明您知道AI及其前瞻性職業途徑的現實應用程序。

人工智能倫理變得越來越重要。了解諸如就業流離失所，隱私問題，AI系統中的偏見以及負責AI開發的必要性等問題。了解有關AI道德規範的當前辯論和努力，因為面試官可以評估您對這些重要主題的理解。

了解關鍵算法和方法

最後但並非最不重要的一點是，請確保您了解基本的AI算法和技術，包括強化學習，決策樹，神經網絡以及監督和無監督的學習。儘管您不必在每種方法上都是專家，但要理解每種方法的基本思想和應用至關重要。

調查學術出版物，參加AI會議或網絡研討會，並遵循社交媒體上受人尊敬的AI學者和組織，以擴大您在這些領域的理解。

AI的統計數據

由於統計數據是許多AI算法和策略的基礎，因此準AI從業者必須精通該領域至關重要。了解統計思想使您能夠創建更可靠的模型，有效地評估數據並根據事實做出決策。

了解更多：數據科學的最終統計數據

概率理論和分佈

AI基於概率理論和分佈。它們是大量機器學習技術的基礎，尤其是在貝葉斯網絡和概率圖形模型中使用的技術。了解流行的分佈（例如泊松，二項式和正常），以及它們如何用於人工智能。準備解釋這些想法如何適用於現實情況，包括分析異常事件或在決策系統中建模不確定性。

描述性統計

描述性統計數據提供了凝結和理解數據集的工具。儘管它們看起來很簡單，但諸如卑鄙，中位數和模式之類的想法可以在AI的背景下具有復雜的應用和解釋。考慮一下離群值可能對大型數據集中這些指標產生的影響，以及它如何影響模型性能。掌握機器學習中的數據分散和特徵縮放需要掌握方差和標準偏差。

推論統計

通過推論統計數據，人群級別的見解與樣本數據之間的聯繫成為可能。這些想法對於測試假設和評估模型的AI至關重要。準備有關A/B測試和AI系統部署如何相關的說明，或者如何利用置信區間來評估模型預測。鑑於圍繞其在科學研究中的應用，理解P值的局限性也至關重要。

貝葉斯統計

在AI中，貝葉斯統計數據變得越來越流行，尤其是在概率編程和貝葉斯優化等領域。了解貝葉斯定理的基礎以及如何在貝葉斯神經網絡和天真貝葉斯分類器等機器學習應用中使用。檢查貝葉斯技術如何有助於量化AI模型中的不確定性；這是對該領域越來越感興趣的領域。

相關和回歸分析

回歸分析和相關性是許多AI預測建模方法的基石。認識到因果關係和相關性之間的區別，並準備解釋錯誤的相關性如何導致模型不准確。了解許多回歸方法（線性，邏輯和多項式）以及它們如何在人工智能任務中使用，例如分類和預測。

嘗試使用Python的Scipy和StatsModels軟件包等工具來瀏覽現實世界中的示例，以增強您的理解。您將更好地在面試中解釋這些想法，並顯示它們如何由於這種實踐經驗而應用於實際AI問題。

機器學習

機器學習類型

受監督，無監督和加強學習是構成大多數AI應用程序的三種基本類型。準備談論他們的實際應用以及其定義。例如，想一想在機器人和遊戲AI中有監督學習的應用，在客戶細分中無監督的學習以及圖像分類。了解每種類型的優勢和缺點將表明您可以為各種問題選擇最佳策略。

常見的ML算法

了解典型的機器學習算法至關重要。準備討論邏輯和線性回歸的基本假設，以及每個最適用的何時。對於分類和回歸問題，決策樹和隨機森林都是有效的。考慮到他們在解釋性方面的優勢，而不是其他一些技術。支持向量機（SVM）極大地受益的高維數據受益；了解其內核技巧以及如何實現非線性分類。

了解更多信息：支持向量機（SVM）算法指南

K-均值聚類是無監督學習的基本方法。準備談論其用途和缺點，例如預先確定簇數的要求。了解如何選擇功能並使用主組件分析（PCA）可視化高維數據，這對於降低維度至關重要。

功能選擇和工程

一個不錯的模型可能與基於功能工程和選擇的超級型號有很大不同。準備討論諸如相互信息，相關分析和域特異性特徵之類的方法。考慮機器學習中的偏見變化權衡與功能工程的關係。

評估模型

在ML中，模型評估至關重要。認識何時使用其他指標；例如，準確性可能不是不平衡數據集的最佳指標。相反，精度，召回和F1得分可能更合適。 AUC和ROC曲線提供了一種可視化和測量各種分類閾值的模型功效的方法。準備討論這些指標如何影響模型的選擇和微調。

過度擬合，不足和交叉驗證

與模型的概括能力相關的兩個重要概念過於擬合和擬合不足。識別其原因（例如模型複雜性和數據集大小）和解決方案（例如正則化和數據收集）。這與交叉驗證方法有直接關係，該方法評估了模型對假設數據的療效。了解K折交叉驗證的差異和應用。

考慮使用Numpy等工具從頭開始創建這些算法，以更深入地掌握它們。這項任務可以闡明他們的內部動力和權衡。

了解更多：在機器學習中不適合和過度擬合

深度學習

AI的最新進展主要歸因於深度學習，這是機器學習的一部分。求職者必須堅定地掌握神經網絡基礎，以準備AI面試。這需要知道諸如Sigmoid，Tanh和Relu之類的激活功能如何影響學習，以及感知概念以及如何受到生物神經元的啟發。候選人還應介紹梯度下降，當代優化方法（如Adam和RMSPROP）以及反向傳播算法及其在神經網絡培訓中的功能。

神經網絡的類型

了解各種神經網絡對於每個AI從業者都至關重要。雖然為文本或時間序列（例如時間序列）進行了復發性神經網絡（RNN），但卷積神經網絡（CNN）主要用於圖像處理工作。改進的RNN版本稱為長期記憶（LSTM）網絡，涉及消失的梯度問題。自然語言處理工作已被變壓器架構徹底改變。此外，自動編碼器有助於降低異常檢測和尺寸，而生成的對抗網絡或gans則用於生成新數據。

框架

為了在現實世界中創建AI，深度學習框架的水平是一種要求。 Google的TensorFlow提供高級和低級API，而Facebook的Pytorch以其動態計算圖而聞名。除TensorFlow之外，Keras提供了高級API，並且JAX因其修改數值功能的能力而變得越來越受歡迎。申請人應該準備好涵蓋這些框架的優勢和應用。

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轉移學習

深入的深度學習原則通常是訪談的主題。其中包括微調，該調整修改了預訓練的模型以適合某些域和轉移學習，該模型使用預訓練的模型來實現新任務。防止過度擬合需要使用正則化技術，例如批處理，輟學和L1/L2正則化。覆蓋的重要主題包括用於調整超參數的方法，以最大程度地提高模型性能。

實際能力同樣重要。申請人應能夠使用深度學習框架創建和訓練模型，可視化和理解神經網絡拓撲，在深度學習模型中解決典型問題，並在Python的Scratch中構建基本的神經網絡。這些實用技能揭示了對基本思想的徹底理解。

通常鼓勵候選人參加Kaggle比賽，為開源項目做出貢獻，或創建原始項目，以證明其對深度學習的才能，以獲得現實世界的經驗。此外，由於深度學習是一門快速發展的學科，因此必須了解該領域的最新研究文章和成就。訪調員經常尋找可以應用當前方法並適應行業新興趨勢的申請人。

計算機視覺

卷積神經網絡

現代計算機視覺在很大程度上取決於卷積神經網絡（CNN），這些神經網絡已徹底改變了對象檢測和圖像分類等任務。了解這些模型的內部工作，從顯示為各種應用程序成功的體系結構到提取層次特徵的捲積和匯總層。準備好通過使用圖像的空間結構來談論CNN的表現比標準神經網絡更好。

對象檢測

對象檢測不僅通過識別對象的存在，而且還將其在圖像中的位置定位，將CNNS的功能更進一步。了解各種算法，例如R-CNN，更快的R-CNN，Yolo和SSD，並準備解釋其優勢，劣勢和用例。討論這些模型如何平衡準確性，速度和計算效率，因為現實世界的應用通常需要快速可靠的對象檢測。

語義細分

探索語義分割的微妙之處，在該過程中，人工智能算法將圖像中的每個像素提供一個類標籤。諸如自主駕駛，醫學成像和場景解釋之類的應用取決於這種像素級別的理解。檢查FCN，DeepLab和U-NET等頂級模型做出的建築決策，並準備討論它們如何解決製作密集的像素逐像素預測的問題。

生成對抗網絡

如果不討論生成對抗網絡（GAN），就不會完成AI訪談。這些獨特的模型利用了兩個競爭神經網絡的功能 - 一個發電機和一個歧視器 - 創建了高度逼真的合成數據，從逼真的圖像到無縫的視頻過渡。了解培訓過程，建築考慮因素以及gan的各種應用，例如圖像操縱，文本對圖像翻譯和虛擬環境生成。

擴散模型

擴散模型是一類新的生成模型，在人工智能快速發展的領域中已成為一種有趣的邊界。與傳統的gan相比，它們具有從熱力學中獲取的根本不同的策略，而傳統gan與鑑別器相匹配。

這些模型以隨機噪聲開頭，然後努力產生令人難以置信的栩栩如生和凝聚力的輸出，無論它們是文本，音頻還是圖像。通過一系列降級階段，該模型通過學習扭轉噪聲增加的增加來有效地重建原始數據。由於這種獨特的觀點，擴散模型（例如開創性的穩定擴散系統）能夠產生驚人的現實和創造性內容，這些內容經常超過其基於GAN的前任的內容。

準備討論擴散模型的複雜性，它們的基本工作以及它們在您的AI工作面試中開發生成AI的潛在影響。在這項尖端技術中獲得專業知識可以通過展示您保持發展的能力並為快速發展的人工智能領域做出貢獻，從而有助於您脫穎而出。

另請閱讀：在現代AI中揭示擴散模型的力量

穩定的擴散

AI驅動圖像產生領域的重要進步由穩定的擴散表示。從根本上講，它利用擴散模型，這是最近眾所周知的深度學習模型的子類。擴散模型背後的想法是其根源在熱力學中，是逐步將噪聲引入數據，然後弄清楚如何撤消此過程。這轉化為從隨機噪聲開始，然後將其逐漸磨練成圖像生成的上下文中的凝聚力圖像。

圖像生成過程

穩定的擴散的圖像生成機制是複雜而有趣的。首先提供隨機噪聲的輸入和書面提示概述預期圖像。該模型最終將這種噪聲轉化為通過經歷許多降級階段來適合描述的圖像。該過程使用了在龐大的圖像文本數據集上訓練的相當大的神經網絡。使該模型如此強大和適應能力的原因在於它可以理解和視覺上解釋自然語言命令的能力。

穩定擴散的有效性是其主要創新之一。與某些在像素空間中起作用的模型相比，穩定的擴散功能在緊湊的潛在空間中。通過大大降低必要的處理資源，此方法將高質量的圖像生產打開了各種各樣的消費者和應用程序。建議學者和愛好者研究這種潛在太空技術的複雜性及其對模型功效和資源管理的後果。

了解更多：掌握擴散模型：穩定擴散的圖像生成指南

穩定擴散的應用

穩定的擴散有多種用途，並且仍在越來越受歡迎。它在創意產業中使用，以生成概念藝術，支持電影，視頻遊戲和廣告的設計初始階段。它有助於生產電子商務的營銷抵押品和產品可視化。此外，該技術正在教育中用於創建教育材料和建築領域，以生成建築設計。隨著技術的發展，我們預計它將其集成到更專業的領域，這將為創建視覺內容創造新的機會。

關於穩定擴散的道德問題

但是穩定的擴散力量也提出了重大的道德問題。從書面說明中產生非常栩栩如生的視覺效果的能力提出了有關產生深擊或欺騙性視覺內容的可能性的問題。由於該模型接受了現實世界中的藝術品和照片的培訓，因此版權論點仍在進行中。解決有關生成圖像中偏差的問題也至關重要，這些問題反映了培訓數據中的偏見。當務之急是該領域的從業人員和研究人員承認其工作的道德影響，並努力創建負責任的用法政策和技術保護。

儘管這是一種有效的工具，可以改善創意工作流程，但人們對它將如何影響插圖，攝影和其他視覺藝術的工作感到擔憂。穩定擴散的發展還引發了人們關於創意專業的未來的討論，開展了有關AI在創意過程中的作用以及人類和AI如何在這些領域中合作的更廣泛的辯論。

要記住的要點

對於準備進行AI工作面試的人們至關重要，除了其技術細節外，還可以解釋穩定的擴散的更廣泛影響。這需要意識到該技術的缺點，當前狀況和潛在的進步。申請人應準備好討論穩定擴散以及相關技術與不同部門和工作流程的可能集成。

此外，跟上這一研究領域的最新發現至關重要。 AI生成的圖像是一個迅速發展的領域，不斷地看到新模型和方法的引入。了解穩定擴散的基本概念對於理解這些最新進展並為該領域的未來進步做出寶貴的貢獻至關重要。

自然語言處理

文本預處理技術

對於許多NLP作業，文本準備是起點。要準備原始文本數據進行分析，必須清理和標準化。 Tokenisation是此過程中的常見步驟，該步驟將文本分為離散的單詞或子字。 lemmatisation和stemming是將單詞分解為最基本形式的兩種方法，但它們的工作方式不同並產生不同的結果。其他至關重要的預處理動作包括處理標點符號，案例靈敏度和刪除單詞。高級預處理可以包括管理首字母縮寫詞，表情符或行話，是某個領域所特有的。知道何時以及如何使用這些方法可能會對NLP模型的工作方式產生重大影響。

單詞嵌入

通過提供捕獲語義鏈接的單詞的密集矢量表示，單詞嵌入轉換了自然語言處理（NLP）。 Google發布了Word2Vec，該Word2Vec使用淺層神經網絡從大量文本數據集中學習單詞連接。斯坦福的手套（用於單詞表示的全球向量）採用了一種獨特的技術，該技術使用單詞共存的統計數據。通過這些嵌入方法使更複雜的上下文嵌入成為可能。申請人應準備好解決各種嵌入技術的優勢，缺點和歷史發展。

語言模型

許多NLP活動取決於語言模型。傳統的N-Gram模型在遠程上下文中的表現不佳，但在捕獲本地單詞依賴項方面做得很好。神經語言模型，特別是複發性神經網絡（RNN）和較長的短期記憶（LSTM）網絡增強了這一點，這些網絡更熟練地處理了順序數據。通過引入基於變壓器的模型，建模語言的能力已大大提高。這些模型通過使用注意機制並行處理輸入序列，捕獲單詞之間複雜的關聯。

了解更多：注意機制的不同類型是什麼？

基於變壓器的模型

在NLP任務中，基於變壓器的模型，例如GPT（生成預訓練的變壓器）和BERT（來自變形金剛的雙向編碼器表示）已經建立了新標準。 Google的BERT算法同時考慮了左派和右下方，因此非常擅長理解上下文。它對於情感分析和回答問題等任務特別有效。 Openai的GPT是自動回歸的，並且表現出令人印象深刻的文本生成技巧。在各種語言任務上，這些模型的最新版本（例如GPT-4）顯示出靠近人類水平的性能。對於NLP工作的每個人來說，都必須了解這些模型的應用程序，培訓程序和體系結構。

從代碼創建到創意寫作等各種任務，諸如GPT-3及其後代等模型已經顯示了出色的性能。這些模型在對話AI，自動化內容的生成甚至科學研究支持等領域創造了新的機會。但是，他們確實對AI提出了重大的道德問題，例如與偏見，虛假信息以及對人類就業的可能影響有關的AI。

這些發展可能會產生深遠的影響。個性化的學習和輔導可以在LLM中在教育中革命。他們可以支持醫療保健行業的患者溝通和醫學研究。他們可以支持法律行業的法律研究和合同分析。但是這些選項有缺點。正在進行的研究和討論的重要主題包括確保AI生成的信息的準確性和可靠性，解決培訓數據中的潛在偏見以及為負責使用AI的框架創建框架。

如何評估基於變壓器的模型？

語言理解和生成能力的基準是常見的NLP活動。情感分析具有從社交媒體監控到客戶反饋分析的應用程序，是識別文本的情感基調的過程。命名實體識別（NER）是信息提取和提問系統的重要組成部分，它們在文本中識別和分類命名的實體（例如，人的名稱，組織，位置）。神經技術已經顯著改善了機器的翻譯，尤其是因為已經引入了變壓器模型。這些作業經常充當更複雜的NLP應用程序的基礎作品。

如何在AI工作面試中展示您的NLP知識？

對於任何準備進行AI工作面試的人來說，這一點至關重要。這需要意識到當今存在的約束，道德問題以及未來的潛在進步。除了討論潛在的障礙外，候選人還應準備探索如何將NLP技術納入不同的業務和工作流程。

由於NLP是一個快速變化的領域，因此必須了解該領域最新研究的最新信息。這需要使用培訓方法，基準結果和新的模型設計來保持最新狀態。對現有NLP技術的基本原則有很好的了解對於理解新的突破並為該地區的未來進步做出貢獻至關重要。

大型語言模型

LLMS標誌著AI理解和產生與人類相似的文本的能力的重大進步。這些模型在龐大的數據集上進行了培訓，其中有數十億個來自許多來源的單詞。這些模型的示例是Openai的GPT系列，Google的Bert，以及Meta's Llama之類的其他類型。他們識別複雜語言模式的能力源於他們的大量培訓，這使得他們的文本生成和理解能力非常像人類。

預訓練和微調

培訓和微調對於LLM的有效性至關重要。這些模型在預訓練期間從各種文本中汲取了一般語言技能和模式。這個階段通常需要大量資源，並且在計算上要求很高。另一方面，微調使用較小，更具針對性的數據集將預訓練的模型修改為某些任務或域。通過使用這種兩步方法，LLM可以通過將一般語言理解用於專門應用程序來大大減少特定活動所需的數據和處理能力的量。

上下文理解

上下文知識是LLMS最引人注目的技能之一。與以前僅處理單個單詞的模型相反，LLMS考慮了給定文本的完整上下文。這使他們能夠理解複雜的語言現象，例如成語或諷刺，並捕捉細微差別並解決歧義。基於變壓器的LLMS的注意力過程對於這種上下文知識至關重要，因為它們使模型能夠評估各種單詞的相對相關性。

零射，幾乎沒有

由於LLMS的零射擊和少量學習能力，AI應用程序現在有更多選擇。零擊學習是模型使用其一般語言知識來執行未經明確訓練的任務的過程。幾乎沒有學習的學習進一步發展，這使模型能夠使用少量樣本快速適應新任務。這些能力源於該模型廣泛的預訓練知識庫，從而使其可以進行比較並將新知識的概念適應新的情況。

了解更多：了解零射，一槍和很少的射擊學習

LLMS的應用

LLM的影響不僅僅是產生寫作。它們被用於各種領域：

• 內容創建：關於創意專業的未來，LLM正在幫助創作故事，論文甚至代碼。
• 教育：通過使用這些方法，可以產生個性化的學習資源和即時的輔導支持。
• 醫療保健： LLM正在幫助科學文獻摘要，醫學研究甚至診斷（通過適當的人類監測）。
• 業務：它們用於從市場分析和報告準備工作到聊天機器人以提供客戶服務。
• 科學研究：通過提出思想，總結出版物，甚至幫助實驗設計，LLMS支持研究人員的工作。

LLM開發中的挑戰

但是，LLM的興起也帶來了重大挑戰和道德考慮：

• 公平和偏見：因為LLM具有加強或放大訓練數據中發現的偏見，因此公平性和表示可能會受到損害。
• 錯誤信息： LLMS創建和傳播錯誤信息的潛力是由於其產生有說服力的寫作的能力而提出的。
• 隱私：關於數據隱私和信息洩漏的可能性的擔憂是由用於訓練這些模型的大量數據提出的。
• 對環境的影響：培訓和操作大型LLM所需的計算資源有重大的環境後果。
• 知識產權：有關公平使用和歸因的討論引發了法律和道德衝突，因為在培訓數據集中使用了受版權保護的材料。

要記住的要點

對於那些準備進行AI工作面試的人來說，不僅要了解LLM的技術方面，而且要了解其更廣泛的含義至關重要。這包括能夠討論：

• LLMS的體系結構及其與以前的NLP模型的不同。
• 培訓過程，包括使用大量數據集的挑戰。
• 用於微調和適應特定任務的LLM的技術。
• 減輕偏見並確保負責使用LLM的策略。
• LLM和未來改進領域的當前局限性。
• LLM在各個行業中的潛在應用及其可能應解決的挑戰。

面向未來的研究和猜想集中在LLMS的可伸縮性，與其他AI技術（例如計算機視覺或機器人技術）集成在一起的問題，以及它們是否可以導致更普遍的人工智能發展。申請人必須準備就這些新道路以及他們如何影響社會和技術進行有意義的對話。

小語言模型

對大語模型對環境的影響和計算要求的關注導致了SLM的出現。即使LLM表現出巨大的潛力，許多現實世界的應用程序（尤其是那些在邊緣設備上要求低延遲或操作的應用程序），由於它們的尺寸和資源需求而不可行。通過在特定任務上提供同等的績效，具有較小的計算足跡，SLM試圖縮小這一差距。

參數效率

SLM的基礎是參數效率的想法。與較大的參數相比，這些模型與少量參數的運行良好。培訓技術和周到的建築設計經常用於達到這一效率。為了減少毫無意義的計算，例如，某些SLM採用了稀疏的注意機制，這些機制集中在輸入的最相關部分。其他人則使用尖端的優化策略或激活功能來創建更少參數的表達模型。

模型壓縮

模型壓縮技術在開發SLM中起著至關重要的作用。其中包括：

• 修剪：這是降低較大型號的大小的過程，同時保留大多數功能。它需要刪除並不那麼關鍵的神經元或連接。
• 量化：這大大減少了模型的記憶足跡和處理需求，通過降低其權重的精度（例如，從32位到8位甚至更低）。
• 蒸餾：在這種方法中，對較小的模型（稱為“學生”）進行了訓練，以模仿更複雜，較大的模型（稱為“老師”）的動作。憑藉較小的架構，學生模型學會了生成與老師相當的產出。
• 神經體系結構搜索（NAS）： NAS是一個自動化過程，它研究了幾種模型體系結構，以確定哪個對某項任務最有效。它經常產生創新的設計，這些設計通常不受人類專家的考慮。

SLM的應用

在計算資源有限的領域，SLM的應用尤其令人興奮：

• 邊緣計算： SLM可以安裝在物聯網（IoT）設備上，可以在不需要雲服務的情況下創建設備自然語言和理解。這降低了潛伏期並存在隱私問題。
• 移動設備：通過將SLMS納入平板電腦和智能手機中，可以進行更高級的設備語言處理，包括實時翻譯和增強的文本預測和自動更正。
• 嵌入式系統： SLM可以在限制處理能力或連接性的工業或汽車設置中提供語音控制和自然語言界面。
• 實時應用程序： SLM為同時翻譯或實時字幕等工作提供了性能速度餘額，而低延遲至關重要。
• 資源受限的環境：在開發區域或Internet連接有限的區域中，SLM可以提供對否則不可用的高級語言技術的訪問。

開發SLM的挑戰

SLM的發展還提出了有趣的研究問題和挑戰：

• 模型大小和性能之間的權衡：仍在進行研究以確定將模型大小與任務績效相結合的最佳方法。
• 特定於任務的與一般模型：儘管許多SLM是針對某些任務量身定制的，但有必要創建具有更廣泛應用程序的小型模型。
• 持續學習：研究如何對新作業進行修改或量身定制SLM，而無明顯的規模增長。
• 可解釋性：較小的模型通常提供更好的可解釋性，這對於許多應用程序很重要，尤其是在受監管的行業中。
• 道德考慮： SLM提出了有關數據隱私和AI技術民主化的新問題，即使它們解決了LLM的一些道德問題（例如環境影響）。

要記住的要點

對於準備AI工作面試的人，重要的是要了解：

• 開發SLM的技術方法，例如壓縮算法和建築計劃。
• 模型壓縮期間所做的折衷以及將SLM性能與較大模型的折衷進行了比較。
• SLM表現良好且可能不像LLM的特殊情況。
• 在考慮力量，內存和延遲時，如何將SLM納入更複雜的應用程序或系統中。
• SLM研究的現狀以及該地區未來增長的可能方向。

隨著人工智能繼續前進，SLM是更有效和平易近人語言模型的重要一步。他們質疑這樣的想法，即在AI中，更多的是更好的，鼓勵從業者和學者提出創造性的方法來以更少的速度實現更多。這種趨勢符合可持續性AI的更一般目標，並有可能顯著提高各個領域和地理領域的語言技術的影響力和覆蓋範圍。

多模型模型

類似於人們如何處理和整合來自日常生活中各種感官輸入或數據類型的信息，多模型模型也可以做到這一點。多模式AI模型可以一次處理多種類型的數據，包括文本，照片，音頻甚至視頻，而傳統的AI模型通常專門研究一個域（例如，文本或圖像）。這種能力使以更全面和上下文的方式理解複雜情況成為可能。

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視覺語言模型

多模式AI的一種眾所周知的應用是在視覺模型或VLM中。這些模型可以理解圖像及其書面描述之間的連接，例如OpenAI的剪輯（對比性語言圖像預訓練）模型。剪輯可以根據自然語言查詢執行圖片分類和檢索等任務，因為它已經在圖像文本對的大數據集中進行了培訓。通過這種方法，該模型展示了驚人的零照片學習技能，使其可以將照片分為未經專門培訓的類別。

Openai的另一項創新Dall-E通過從書面描述中產生視覺效果來擴展這一想法。該模型對語言和視覺概念表現出深刻的理解，使其能夠產生創造性和超現實的原始圖形，從而在幾個方面融合了幾個方面。這些模型的最新版本，例如DALL-E 2和Midjourney，已經表現出逐漸出色的能力，以產生非常細緻的詳細和上下文準確的視覺效果。

多模式嵌入

在這些模型中，一個重要的技術思想是多模式嵌入。他們需要建立一個共同的代表空間，其中可以編碼各種數據類型（包括文本和圖形）。這使該模型能夠進行跨模式操作，例如將概念從一種模態轉換為另一種模式或識別視覺效果和文本描述之間的相似之處。這種整合通常是通過使用諸如聯合嵌入空間和跨注意機制之類的策略來實現的。

多模型的應用

多模型模型的應用範圍很大，而且不斷增長：

• 圖像和視頻字幕：內容管理系統和可訪問性技術可以從自動生成的描述性文本中受益。
• 視覺問題回答（VQA）：響應有關圖像的查詢被稱為視覺問題，它發現在輔助技術中用於盲目和視力障礙以及電子商務。
• 跨模式檢索：它通過基於文本查詢或相反的方式找到相關圖像來提高大型多媒體集合中的搜索功能。
• 多模式情感分析：結合文本，視覺和聽覺輸入的情感分析被稱為多模式情感分析。這有助於客戶反饋分析和社交媒體監控。
• 機器人技術和自主系統：結合文本和視覺數據以改善複雜情況下的決策。
• 醫療保健：將文本患者數據與醫學成像整合在一起，以提供更徹底的診斷和治療計劃。
• 教育：在教學內容中使用文本，圖形和音頻來創造更多動態和有趣的學習經驗。
• 增強和虛擬現實：提供自然語言與視覺環境相互作用，以改善身臨其境的體驗。

要記住的要點

對於準備AI工作面試的人，重要的是要了解：

• 多模型模型中常用的體系結構，例如具有跨注意機制的基於變壓器的模型。
• 預訓練和微調多模型模型的技術。
• 評估多模型模型性能的方法，包括跨模式檢索指標和生成任務的人類評估。
• 數據預處理和不同方式的表示方面的挑戰。
• 多模式模型和改進領域的當前局限性。
• 多模式AI在各個行業中的潛在應用以及它們如何改變當前的做法。

隨著AI的發展，多模型模型可能變得越來越重要。它們是邁向更全面的人工智能係統的第一步，他們對外界的理解和與外界的互動更像人類認知。整合不同類型數據的能力從增強人與計算機之間的界面到在復雜場景中實現更複雜的分析和決策，為AI應用程序打開了新的可能性。

AI模型的部署和監視

部署

隨著AI模型變得越來越複雜，在實際情況下有效地部署它們至關重要。諸如模型優化，基於容器的部署和邊緣部署之類的技術使開發人員能夠在不同環境中有效，可靠地運行這些模型。通過實施諸如模型量化和修剪之類的策略，您可以減少模型的大小和推理時間，從而使其適合在資源受限的邊緣設備上部署。容器化有助於確保一致且可擴展的部署，而無服務器的雲功能則允許輕鬆，低維護模型託管。

監視和可觀察性

確保部署AI模型的持續性能和可靠性至關重要。跟踪關鍵指標（例如精度，精度和召回）可以幫助您確定模型性能中的任何降解。監視數據漂移（生產數據的分佈與培訓數據的分佈）可以指示模型再培訓的需求。異常檢測技術可以發現可能指示模型或基礎系統問題的異常輸入或輸出。另外，可解釋性和可解釋性方法（例如顯著圖和特徵重要性）可以提供有關模型如何做出決策的見解，這對於醫療保健和金融等高風險應用至關重要。

結論

為了在人工智能快速發展的領域取得成功並在求職面試中表現良好，候選人需要在機器學習，深度學習，自然語言處理和統計數據等關鍵領域擁有良好的基礎。必須通過項目，Kaggle挑戰以及對開源軟件的貢獻獲得實踐經驗。通過閱讀研究論文，參加會議並遵循知名的AI專家，保持最新的最新進步至關重要。了解AI的廣泛含義，例如道德困境和潛在的社會影響，同樣至關重要。

申請人應準備好談論當今使用的尖端方法和AI中的新發展，例如有效的小語言模型和多模式模型。證明技術水平和實際理解的關鍵是解釋複雜的AI想法及其實際應用的能力。在人工智能的快速發展的領域中，新的模型，技術和應用不斷出現，適應性和原始思維尤其重要。候選人可以通過採用這種整體方法來定位自己的全面AI專家，能夠為該領域的未來發展做出貢獻。

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常見問題

Q1。在AI面試中，我應該專注於什麼基本能力？

答：將您的注意力集中在數學上（微積分，概率，線性代數），Python編程，機器學習和深度學習的原理以及您對Tensorflow和Pytorch等AI框架的熟悉。

Q2。如何使用大語言模型（LLM）準備查詢？

答：熟悉GPT和BERT等重要模型，並研究LLM的設計和操作，包括預培訓和微調程序。

Q3。變形金剛的人工智能有多關鍵？

答：要使用自我注意機制並行處理數據，變壓器對於現代NLP至關重要。理解其體系結構，尤其是編碼器結構是至關重要的。

Q4。是什麼區別於LLM與小語言模型（SLM）？

答：答案是SLM是有效的，因為它們需要較少的計算能力和參數才能達到相同的性能，這使得它們適合資源有限的上下文。

Q5。描述多模型並解釋其意義。

答：多模型模型旨在處理和集成多種數據，包括文本，圖像和音頻。它們對於要求對幾種不同數據源進行徹底理解的工作是必要的。

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