Топ вопросов на NLP‑собеседованиях: обучение LLM, prompt‑инжиниринг и alignment
Статья‑чеклист от Habr ML раскрывает, какие темы проверяют в интервью по NLP: предобучение, instruction‑tuning, RLHF, prompt‑инжиниринг и подводные камни alignment.
Что обсудили в статье
Автор собрал чеклист вопросов, которые часто задают на технических интервью по NLP и большим языковым моделям (LLM). Основные блоки:
- Архитектура Transformer – от базовых слоёв до масштабных вариантов типа GPT‑4/5.
- Полный жизненный цикл LLM – как происходит предобучение на огромных корпусах, какие задачи решаются на этапе instruction‑tuning и почему без него модель не превращается в удобного ассистента.
- RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) – принципы обучения с человеческой обратной связью, типичные метрики и ограничения.
- Alignment – что такое согласование модели с человеческими ценностями, какие известные падения (например, «reward hacking») могут возникнуть.
- Prompt‑engineering – классификация промптов (zero‑shot, few‑shot, chain‑of‑thought), техники «инструкций», «контекстных ролей» и методы оценки эффективности.
Статья не претендует на полное обучение с нуля, а служит тренажёром перед реальными собеседованиями. В конце присутствует список полезных ресурсов: официальные документы OpenAI, статьи от DeepMind, репозитории HuggingFace и практические гайды по RLHF.
Для студентов и junior‑разработчиков это отличный «чек‑лист», позволяющий быстро проверить свои знания перед интервью. Освоив темы instruction‑tuning и alignment, вы продемонстрируете глубокое понимание современных LLM, а умелый prompt‑инжиниринг сразу даст конкурентное преимущество в практических задачах.
