2024 年 30 大生成式 AI 面试问题及答案

[ujjal22]

角色来说，生成式人工智能对于正确行事至关重要。

以下是您在面试过程中可能会被问到的 30 个 GenAI 面试问题。

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证明您可以有效且负责任地使用人工智能。
基本的生成式人工智能面试问题
让我们从一些基本的生成式人工智能面试问题开始。这些将测试您对基本概念和原理的理解。

判别模型和生成模型之间的主要区别是什么？
判别模型学习类之间的决策边界以及区分它们的模式。他们估计概率P (y|x)，即给定输入数据 日本手机数据 x时特定标签y的概率。这些模型侧重于区分不同类别。

生成模型通过对联合概率P(x,y)建模来学习数据本身的分布，这涉及从此分布中采样数据点。经过数千张数字图像的训练后，这种采样可以产生新的数字图像。

在此博客中阅读有关生成模型与生成模型的更多信息。区分：差异和用例。

您能解释一下生成对抗网络（GAN）的基本原理吗？
GAN 由两个相互竞争的神经网络（因此称为对抗性）构建：生成器和判别器。

生成器创建假数据样本，而鉴别器根据真实训练数据对其进行评估。两个网络同时训练：

生成器的目标是生成与真实数据难以区分的图像，以致鉴别器无法区分它们。
鉴别器旨在准确识别给定图像是真实的还是生成的。
通过这种竞争性学习，生成器能够熟练地生成高度真实且与训练数据相似的数据。

生成式人工智能在现实世界中有哪些流行的应用？
图像生成：为艺术或设计生成逼真的图像。 (稳定扩散)
文本生成：用于聊天机器人、内容创建或翻译。 （查特GPT，克劳德）
药物发现：药物新分子结构的设计。
数据增强：扩展机器学习的低级数据集。
训练和评估生成式人工智能模型面临哪些挑战？
计算成本：训练更复杂的模型需要高计算能力和硬件要求。
训练复杂性：训练生成模型可能具有挑战性且细致入微。
评估指标：很难定量评估模型结果的质量和多样性。
数据要求：生成模型通常需要大量高质量、多样化的数据。收集这些数据可能既耗时又昂贵。
偏差和公平性：不受控制的模型可能会放大训练数据中存在的偏差，导致不公平的结果。
使用生成人工智能有哪些伦理考虑？
GenAI 及其用例的广泛使用需要对其在道德方面的表现进行彻底评估。一些例子是：