Tổng Hợp 50 Câu Hỏi Phỏng Vấn Chủ Đề Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLMs) - Phần 1
Xin chào các bạn! Hôm nay, chúng ta sẽ cùng nhau khám phá một chủ đề quen thuộc nhưng luôn được quan tâm trong lĩnh vực Trí Tuệ Nhân Tạo (AI): 50 câu hỏi phỏng vấn phổ biến liên quan đến Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLMs).
Với sự phát triển mạnh mẽ của AI sinh sinh (Generative AI) và các mô hình ngôn ngữ lớn, nhu cầu tuyển dụng cho các vị trí như Kỹ Sư AI (AI Engineer) và Nghiên Cứu Học Máy (Machine Learning Researcher) ngày càng gia tăng. Trong các buổi phỏng vấn, nhà tuyển dụng không chỉ đánh giá dựa trên kinh nghiệm mà còn dựa vào khả năng nắm vững các khái niệm cơ bản và chuyên sâu về LLM.
Bài viết này nhằm giúp bạn chuẩn bị tốt hơn cho các cuộc phỏng vấn với những câu hỏi trọng tâm cùng giải thích chi tiết, giúp bạn dễ dàng hiểu và áp dụng. Dù bạn là người mới bắt đầu hay đã có kinh nghiệm, việc ôn tập các câu hỏi này sẽ giúp bạn tự tin hơn khi đối diện với nhà tuyển dụng.
Câu Hỏi 1: Tokenization Là Gì và Tại Sao Nó Quan Trọng Trong LLM?
Trả Lời:
Tokenization là quá trình chia nhỏ văn bản thành các đơn vị nhỏ hơn gọi là token, có thể là từ, sub-word hoặc ký tự. Đây là bước quan trọng vì LLM xử lý dữ liệu dưới dạng số đại diện cho các token này, giúp quản lý các ngôn ngữ khác nhau và cải thiện hiệu suất.
Câu Hỏi 2: LoRA Và QLoRA Là Gì?
Trả Lời:
LoRA (Low-Rank Adaptation) và QLoRA (Quantized LoRA) là các kỹ thuật tối ưu hóa quá trình tinh chỉnh LLM nhằm giảm sử dụng bộ nhớ và nâng cao hiệu quả mà không ảnh hưởng đến hiệu suất.
Câu Hỏi 3: Beam Search Là Gì và Nó Khác Gì So Với Giải Mã Tham Lam?
Trả Lời:
Beam search là thuật toán tìm kiếm trong quá trình sinh văn bản, cho phép tìm ra chuỗi từ có xác suất cao nhất bằng cách duy trì một tập hợp gồm k candidates.
Câu Hỏi 4: Khái Niệm Temperature Trong Sinh Văn Bản Là Gì?
Trả Lời:
Temperature là một siêu tham số điều chỉnh mức độ ngẫu nhiên trong quá trình sinh văn bản. Nó ảnh hưởng đến cách mà các xác suất token tiếp theo được chọn.
Câu Hỏi 5: Masked Language Modeling Là Gì?
Trả Lời:
Masked language modeling là một mục tiêu huấn luyện mô hình để dự đoán các token bị che ngẫu nhiên, giúp mô hình học các mối quan hệ ngữ cảnh giữa các từ.
Câu Hỏi 6: Sequence-to-Sequence Models Là Gì?
Trả Lời:
Sequence-to-Sequence Models là kiến trúc mạng nơ-ron chuyển đổi một chuỗi đầu vào thành một chuỗi đầu ra, thường được sử dụng trong các tác vụ như dịch máy và tóm tắt văn bản.
Câu Hỏi 7: Sự Khác Biệt Giữa Autoregressive Models Và Masked Models Là Gì?
Trả Lời:
Autoregressive models tạo văn bản từng token một, trong khi masked models dự đoán các token bị che ngẫu nhiên trong một câu.
Câu Hỏi 8: Embeddings Đóng Vai Trò Gì Trong LLMs?
Trả Lời:
Embeddings là các vector liên tục và dày đặc của các token, giúp nắm bắt thông tin ngữ nghĩa và cú pháp.
Câu Hỏi 9: Next Sentence Prediction Là Gì?
Trả Lời:
Next Sentence Prediction giúp mô hình hiểu quan hệ giữa hai câu, hữu ích cho tác vụ như trả lời câu hỏi và truy xuất thông tin.
Câu Hỏi 10: Sự Khác Biệt Giữa Top-k Sampling Và Nucleus Sampling Là Gì?
Trả Lời:
Top-k sampling chỉ xem xét k token có xác suất cao nhất, trong khi nucleus sampling chọn các token có tổng xác suất tích lũy vượt qua ngưỡng p.
Câu Hỏi 11: Prompt Engineering Ảnh Hưởng Như Thế Nào Đến Đầu Ra của LLMs?
Trả Lời:
Prompt engineering là quá trình tạo các câu lệnh đầu vào để hướng dẫn đầu ra của LLM hiệu quả hơn.
Câu Hỏi 12: Làm Thế Nào Để Giảm Thiểu Hiện Tượng Catastrophic Forgetting?
Trả Lời:
Các chiến lược để giảm thiểu catastrophic forgetting bao gồm phương pháp rehearsal, EWC và tiếp cận theo mô-đun.
Câu Hỏi 13: Model Distillation Là Gì?
Trả Lời:
Model distillation là kỹ thuật huấn luyện một mô hình nhỏ hơn từ một mô hình lớn hơn để duy trì hiệu suất tương tự.
Câu Hỏi 14: LLMs Xử Lý Out-of-vocabulary Như Thế Nào?
Trả Lời:
Các kỹ thuật phân tách từ con giúp LLM hiểu và tạo ra các từ OOV bằng cách chia nhỏ thành các thành phần đã biết.
Câu Hỏi 15: Kiến Trúc Transformer Vượt Qua Thách Thức Của Các Mô Hình Seq2Seq Như Thế Nào?
Trả Lời:
Transformer cải thiện tốc độ và khả năng giữ ngữ cảnh nhờ vào cơ chế self-attention và khả năng xử lý song song.
Câu Hỏi 16: Overfitting Là Gì Và Làm Thế Nào Để Ngăn Chặn Nó?
Trả Lời:
Overfitting xảy ra khi mô hình học quá chi tiết từ dữ liệu huấn luyện. Biện pháp ngăn chặn bao gồm regularization, dropout, và data augmentation.
Câu Hỏi 17: Generative Models Và Discriminative Models Là Gì?
Trả Lời:
Generative models học phân phối cơ bản để tạo ra dữ liệu, trong khi discriminative models phân loại dữ liệu.
Câu Hỏi 18: Sự Khác Biệt Giữa GPT-4 Và GPT-3 Là Gì?
Trả Lời:
GPT-4 cải thiện đáng kể về khả năng hiểu ngữ cảnh, xử lý đa phương tiện, và độ chính xác hơn so với GPT-3.
Câu Hỏi 19: Positional Encodings Là Gì Trong LLMs?
Trả Lời:
Positional encodings cung cấp thông tin về thứ tự các token trong chuỗi, giúp LLM hiểu ngữ nghĩa tốt hơn.
Câu Hỏi 20: Multi-head Attention Là Gì?
Trả Lời:
Multi-head attention cho phép mô hình chú ý đến nhiều thông tin đồng thời, cải thiện khả năng nắm bắt các mẫu phức tạp.
Câu Hỏi 21: Hàm Softmax Và Vai Trò Của Nó Trong Các Cơ Chế Chú Ý Là Gì?
Trả Lời:
Hàm softmax chuẩn hóa các điểm số chú ý thành xác suất, giúp mô hình tập trung vào những token quan trọng hơn.
Câu Hỏi 22: Tích Vô Hướng Được Sử Dụng Như Thế Nào Trong Self-attention?
Trả Lời:
Tích vô hướng được dùng để tính toán sự tương đồng giữa các vector query và key, giúp xác định mức độ chú ý cho từng token.
Câu Hỏi 23: Giải Thích Cross-entropy Loss Trong Mô Hình Hóa Ngôn Ngữ.
Trả Lời:
Cross-entropy loss đo lường sự khác biệt giữa dự đoán và nhãn thực, giúp mô hình cải thiện độ chính xác.
Câu Hỏi 24: Cách Tính Gradient Của Hàm Mất Mát Đối Với Các Vector Embedding Là Gì?
Trả Lời:
Gradient tính thông qua quy tắc dây chuyền, điều chỉnh các vector embedding để giảm thiểu hàm mất mát.
Câu Hỏi 25: Vai Trò Của Ma Trận Jacobian Trong Backpropagation Là Gì?
Trả Lời:
Ma trận Jacobian giúp tính toán gradient chính xác cho các tham số của mô hình trong quá trình học.
Hy vọng rằng danh sách câu hỏi này sẽ giúp bạn chuẩn bị tốt cho những buổi phỏng vấn sắp tới! Đừng bỏ lỡ phần 2 của bài viết này, nơi chúng ta sẽ tiếp tục khám phá 25 câu hỏi phỏng vấn thú vị khác về LLMs.
source: viblo
