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LLMエンジニア 技術面接 想定質問集
モデル・アーキテクチャ関連
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トランスフォーマーアーキテクチャの主な特徴は？
- セルフアテンションメカニズムによる並列処理と長距離依存関係の学習
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トランスフォーマーのエンコーダーとデコーダーの違いは？
- エンコーダーは入力を文脈化、デコーダーは逐次的に出力を生成
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マルチヘッドアテンションの利点は？
- 異なる表現空間での注意機構により、多角的な特徴抽出が可能
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GPTとBERTの主な違いは？
- GPTは左から右への生成、BERTは双方向コンテキスト学習
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トランスフォーマーにおける位置エンコーディングの重要性は？
- シーケンスの順序情報を保持するための工夫
プリトレーニングと微調整
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プリトレーニングの目的は？
- 大規模コーパスから汎用的な言語表現と知識の獲得
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Few-shot学習とは？
- 少数の例から新しいタスクに適応する能力
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転移学習の戦略は？
- ファインチューニング、プロンプトエンジニアリング、パラメータ効率的な微調整
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ゼロショット学習の利点は？
- 明示的なトレーニングなしで新しいタスクに対応できる
最適化と学習手法
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トークンの埋め込み方法は？
- ワードエンベディング、トークンエンベディング、ポジショナルエンコーディング
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勾配消失/発散問題への対策は？
- レイヤーノーマライゼーション、残差接続、適切な初期化
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大規模言語モデルのスケーリング則とは？
- モデルサイズ、データ量、計算リソースと性能の関係
倫理的考慮と課題
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LLMのバイアスへの対処方法は？
- データクレンジング、多様性を考慮したトレーニング、バイアス検出技術
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ハルシネーション問題とは？
- モデルが事実と異なる情報を生成する現象
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プライバシーとセキュリティの課題は？
- データ匿名化、出力フィルタリング、モデル使用の倫理的ガイドライン
推論と最適化
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モデル圧縮の手法は？
- 量子化、プルーニング、知識蒸留
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推論速度を改善する方法は？
- キャッシング、バッチ処理、軽量モデルの利用
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ゼロショット推論の課題は？
- タスク固有の性能限界、一般化の難しさ
評価手法
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LLMの評価指標は？
- パープレキシティ、BLEU、ROUGE、人間による評価
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ハルシネーション検出方法は？
- 外部知識との照合、信頼性スコアリング
最新技術トレンド
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マルチモーダルLLMの現状は？
- 画像、音声、テキストを統合した学習モデル
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In-context learningとは？
- プロンプト内の少数の例から学習する能力
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大規模言語モデルの現在の限界は？
- 常識的推論、長期的な文脈理解、計算コスト
フレームワークとツール
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LLM開発で使用するフレームワークは？
- PyTorch、TensorFlow、Hugging Face Transformers
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RAG(Retrieval-Augmented Generation)の意義は？
- 外部知識源を統合し、モデルの事実性と信頼性を向上
プラクティカルスキル
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プロンプトエンジニアリングの重要性は？
- モデルの出力品質と一貫性を制御する鍵
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LLMの実運用における注意点は？
- レイテンシ、コスト、スケーラビリティ、倫理的配慮
Discussion