آموزش سوالات مصاحبه LLM و هوش مصنوعی مولد (همراه با پاسخ تشریحی) - آخرین آپدیت

دانلود LLM & Gen AI Interview Questions (with Explanation)

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد. این دوره صرفا آزمون یا تمرین می باشد و ویدیو ندارد.

نمونه ویدیویی برای نمایش وجود ندارد.

توضیحات دوره: بیش از ۶۰۰ تست تمرینی مصاحبه LLM و Generative AI شامل GPT, Llama, Hugging Face, Transformers, BERT, RAGs, LORA, RLHF سوالاتی که به طور معمول در مصاحبه‌های نقش مهندس هوش مصنوعی (AI Engineer) پرسیده می‌شوند سوالاتی که به طور معمول در مصاحبه‌های نقش مهندس هوش مصنوعی مولد/LLM پرسیده می‌شوند سنجش دانش و آمادگی برای مصاحبه‌های فنی در زمینه مدل‌های LLM و Transformer، پیش‌آموزش (Pretraining) و تکنیک‌های Fine-tuning مانند LORA, QLORA, RLHF سنجش دانش شما در مورد مدل‌های متنی و معماری‌های آن‌ها مانند BERT, DistilBERT, Roberta, T5 و موارد دیگر سوالات مفهومی و پیاده‌سازی عملی بر اساس RAGs, LangChain, پایگاه‌های داده برداری (Vector Databases) و فشرده‌سازی مدل‌های AI، استقرار (Deployment) و تکنیک‌های آموزش توزیع شده پیش نیازها: دانش پایه پردازش زبان طبیعی (NLP) دانش پایه پایتون و فریم‌ورک‌های هوش مصنوعی دانش پایه مدل‌های AI دانش علوم داده و مدل‌های یادگیری ماشین (ML)

تست‌های تمرینی ما که با دقت طراحی شده‌اند، با آخرین پیشرفت‌های صنعت AI همگام هستند و هر دو جنبه عمق و breadth را پوشش می‌دهند. تمرکز این دوره بر موضوعات حیاتی از جمله معماری مدل‌های LLM مانند GPT و LLama، پیش‌آموزش LLM، تکنیک‌های Fine-tuning مانند LORA، مدل BERT، DistilBERT، CLIP، کتابخانه Hugging Face، معماری Transformers، مکانیزم Attention، تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل مانند Knowledge Distillation و Quantization، مدل‌های Diffusion، مدل‌های Multimodal، مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)، سیستم‌های Retrieval Augmented Generation (RAG)، مدل‌های Embedding، پایگاه‌های داده برداری و موارد دیگر است. علاوه بر این، این دوره شامل سوالات واقعی است که توسط شرکت‌های پیشرو تکنولوژی پرسیده شده است.

نمونه سوالات:

۱. نقش attention mask در مدل‌های ترنسفورمر چیست؟

۲. مدل RoBERTa در طول آموزش، ماسک کردن توکن‌ها را چگونه متفاوت از BERT انجام می‌دهد؟

۳. ابعاد ماتریس‌های Q، K و V در مدل BERT چگونه تعیین می‌شوند؟

۴. چگونه می‌توان از temperature scaling در فرآیند تقطیر دانش (Knowledge Distillation) استفاده کرد؟

۵. برای یک مدل BERT با اندازه embedding برابر ۱۰۲۴ و ۲۴ لایه، اگر اندازه لغت‌نامه ۵۰,۰۰۰ باشد، چه تعداد پارامتر در لایه embedding وجود دارد؟

۶. ایجنت‌های LangChain چگونه با پایگاه‌های داده خارجی تعامل دارند؟

۷. کاربرد transformers.DataCollatorForLanguageModeling چیست؟

۸. معماری Discriminator معمولاً در مقایسه با Generator در یک GAN چگونه است؟

۹. هدف از متد conditional_prompt در LangChain چیست؟

۱۰. سیستم‌های RAG چگونه می‌توانند کوئری‌های مبهم را به طور موثر مدیریت کنند؟

با دوره جامع و پویا ما، برای مصاحبه‌های مهندسی هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) به طور کامل آماده شوید.

شما همچنین به سوالاتی خواهید پرداخت که پیاده‌سازی مفهومی و عملی راهکارهای مبتنی بر LLM و Gen AI را با استفاده از فریم‌ورک‌های PyTorch و TensorFlow می‌سنجند تا مطمئن شوید برای هر چالش فنی در مصاحبه آماده هستید.

این دوره هر ماه با افزودن بیش از ۱۰۰ سوال جدید به‌روزرسانی می‌شود تا بازتاب‌دهنده چشم‌انداز همیشه در حال تغییر مدل‌های LLM و هوش مصنوعی مولد باشد.

موضوعات پوشش داده شده در دوره:

معماری مدل‌های Transformer و LLM مانند GPT, LLama, BERT
کتابخانه Hugging Face Transformers
تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل - Quantization و Knowledge Distillation
مدل‌های LLM - پیش‌آموزش، Fine-tuning و تکنیک‌های هم‌ترازی - PEFT, LORA, RLHF, DPO, PPO
مدل‌های Embedding
مدل‌های Diffusion
مدل‌های زبانی بینایی (Vision Language Models)
مدل‌های Multimodal
سیستم‌های Retrieval Augmented Generation (RAGs) - LangChain
پایگاه‌های داده برداری (Vector Databases)
استقرار مدل‌های LLM
متریک‌های ارزیابی مدل‌های LLM
آموزش توزیع شده مدل‌های LLM

تمرین ها و آزمونها

تست‌های تمرینی Practice Tests

تست تمرینی ۱ مصاحبه مهندس LLM و AI LLM & AI Engineer Interview - Practice Test 1
تست تمرینی ۲ مصاحبه مهندس LLM و AI LLM & AI Engineer Interview - Practice Test 2
تست تمرینی ۳ مصاحبه مهندس LLM و AI LLM & AI Engineer Interview - Practice Test 3
تست تمرینی ۴ مصاحبه مهندس LLM و AI LLM & AI Engineer Interview - Practice Test 4
تست تمرینی ۵ مصاحبه مهندس LLM و AI LLM & AI Engineer Interview - Practice Test 5
تست تمرینی ۶ مصاحبه مهندس LLM و AI LLM & AI Engineer Interview - Practice Test 6