Interviewfragen zu KI und LLMs (Junior) mit Antworten

75 Fragen fürs Vorstellungsgespräch zu KI und LLMs (Junior) mit richtigen Antworten, Erklärungen und Links zur Dokumentation.

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  1. 1.Was macht ein großes Sprachmodell (LLM) im Kern?
  2. 2.Was ist ein Token im Zusammenhang mit LLMs?
  3. 3.Warum braucht derselbe Text auf Ukrainisch oft mehr Tokens als auf Englisch?
  4. 4.Was ist das Kontextfenster eines Modells?
  5. 5.Was steuert der Parameter Temperature?
  6. 6.Welche Temperatur passt, um Felder aus einer Rechnung in JSON zu extrahieren?
  7. 7.Was ist eine LLM-Halluzination?
  8. 8.Was ist der Knowledge Cutoff eines Modells?
  9. 9.Was ist ein Systemprompt?
  10. 10.Chat-APIs sind meist zustandslos. Was bedeutet das für eine App?
  11. 11.Was ist Few-Shot-Prompting?
  12. 12.Warum ein Modell bei schweren Aufgaben bitten, Schritt für Schritt zu denken?
  13. 13.Wie werden LLM-API-Aufrufe meist abgerechnet?
  14. 14.Warum streamen Chat-Oberflächen die Antwort oft Token für Token?
  15. 15.Was bedeutet es, wenn eine Antwort am Max-Tokens-Limit stoppte?
  16. 16.Was ist ein Embedding?
  17. 17.Wie unterscheidet sich semantische Suche mit Embeddings von Stichwortsuche?
  18. 18.Was ist Retrieval-Augmented Generation (RAG)?
  19. 19.Warum werden Dokumente für RAG in Chunks geteilt?
  20. 20.Wann ist RAG meist besser als Fine-Tuning?
  21. 21.Was ist Fine-Tuning?
  22. 22.Was ist Tool Use (Function Calling)?
  23. 23.Wer führt ein Tool tatsächlich aus, das das Modell aufrufen will?
  24. 24.Was ist ein KI-Agent, einfach gesagt?
  25. 25.Was ist das Model Context Protocol (MCP)?
  26. 26.Warum strukturierte Ausgabe wie JSON vom Modell verlangen?
  27. 27.Wo gehört der API-Key eines LLM-Anbieters in einer Web-App hin?
  28. 28.Was sollte eine App tun, wenn die LLM-API 429 liefert?
  29. 29.Was ist Prompt Injection?
  30. 30.Warum ist indirekte Prompt Injection gefährlich?
  31. 31.Was ist eine sichere Gewohnheit bei öffentlichen KI-Chats im Job?
  32. 32.Warum muss Code von einem KI-Assistenten reviewt werden?
  33. 33.Warum ist das Testen eines LLM-Features schwieriger als normaler Code?
  34. 34.Was ist ein Eval für ein LLM-Feature?
  35. 35.Welche Prüfung ist zuverlässig für ein LLM, das eine Kategorie aus fester Liste liefern soll?
  36. 36.Was ist ein Golden Dataset beim LLM-Testen?
  37. 37.Was ist LLM-as-a-Judge?
  38. 38.Warum Prompts wie Code versionieren?
  39. 39.Garantiert Temperature 0 jedes Mal identische Antworten?
  40. 40.Was macht Top-p (Nucleus Sampling)?
  41. 41.Welche Rolle hat der Attention-Mechanismus im Transformer?
  42. 42.Was ist der Unterschied zwischen Pre-Training und Instruction Tuning?
  43. 43.Was ist RLHF?
  44. 44.Was ist ein multimodales Modell?
  45. 45.Was ist ein typischer Kompromiss zwischen großem und kleinem Modell?
  46. 46.Warum klare Ausgabevorgaben wie "unter 50 Wörtern" in Prompts schreiben?
  47. 47.Was ist ein Guardrail in einer LLM-Anwendung?
  48. 48.Warum sollte ein KI-Feature Quellen zeigen, wenn es aus Dokumenten antwortet?
  49. 49.Was passiert, wenn ein Gespräch länger wird als das Kontextfenster?
  50. 50.Wobei hilft Prompt Caching?
  51. 51.Warum können sehr lange Prompts mit vielen Dokumenten schlechtere Antworten geben?
  52. 52.Was ist Bias in KI-Ausgaben?
  53. 53.Warum sollten Nutzer erfahren, dass sie mit einer KI sprechen?
  54. 54.Was ist ein Reasoning- oder Denkmodell?
  55. 55.Was sollte ein KI-Chat tun, wenn er die Antwort nicht kennt?
  56. 56.Warum Prompts und Ausgaben eines KI-Features in Produktion sorgfältig loggen?
  57. 57.Was bedeutet es, dass LLM-Ausgaben nicht deterministisch sind?
  58. 58.Was ist eine einfache automatische Prüfung einer Chatbot-Antwort?
  59. 59.Welche Rolle hat eine Vektordatenbank bei RAG?
  60. 60.Warum lehnt ein KI-Feature vielleicht eine harmlose Anfrage ab?
  61. 61.Was ist Red Teaming für eine KI-Anwendung?
  62. 62.Was ist ein Jailbreak?
  63. 63.Warum sollten die Tools eines KI-Agenten Least Privilege folgen?
  64. 64.Was bedeutet "Human in the Loop" bei KI-Features?
  65. 65.Wobei hilft ein AI SDK, etwa von Vercel, Webentwicklern?
  66. 66.Warum in Prompts Anweisungen von Nutzerdaten trennen, etwa mit Tags?
  67. 67.Wie verringert man Halluzinationen bei einer Antwort zur Firmenrichtlinie?
  68. 68.Was bedeutet "Model Drift" für ein KI-Feature?
  69. 69.Was ist das Hauptrisiko, KI-generiertem SQL ungeprüft zu vertrauen?
  70. 70.Warum laufen Evals auf vielen Beispielen statt auf einem?
  71. 71.Woraus besteht der "Kontext" eines Chatbots in einer typischen App?
  72. 72.Was bedeutet es, dass eine KI-Antwort "grounded" ist?
  73. 73.Warum dauern lange Antworten merklich länger als lange Prompts?
  74. 74.Warum einem Modell eine Rolle geben, etwa "Du bist Support-Agent für X"?
  75. 75.Welche Daten sollten nie ohne Freigabe an ein fremdes LLM gehen?