# GenAI i LangChain (Data Science & ML)

> LLMs (GPT, Gemini, Claude), prompting, LangChain, chains, agents, RAG, vector stores, embeddings

- 24 pytań z rozmów
- Senior
- [Pytania z rozmów: Data Science & ML](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne.md)

## 1. Czym jest LLM (Large Language Model)?

**Odpowiedź**

LLM to model deep learning trenowany na ogromnych ilościach tekstu, aby rozumieć i generować język naturalny. Modele te wykorzystują architekturę Transformer z miliardami parametrów, co pozwala im uchwycić niuanse języka, postępować zgodnie ze złożonymi instrukcjami i generować spójny tekst. GPT-4, Claude i Gemini to przykłady LLMs używanych w produkcji.

## 2. Jaka jest główna różnica między promptingiem zero-shot a few-shot?

**Odpowiedź**

Zero-shot prompting prosi model o wykonanie zadania bez podawania wcześniejszych przykładów, polegając wyłącznie na instrukcjach. Few-shot prompting zawiera kilka przykładów par wejście/wyjście w prompcie, aby poprowadzić model. Few-shot generalnie poprawia wydajność w określonych zadaniach, ponieważ model może wywnioskować oczekiwany format i styl z dostarczonych przykładów.

## 3. Czym jest chain-of-thought (CoT) prompting?

**Odpowiedź**

Chain-of-thought prompting to technika, która zachęca LLM do rozbicia swojego rozumowania krok po kroku przed udzieleniem ostatecznej odpowiedzi. Poprzez dodanie zwrotów takich jak 'Pomyślmy krok po kroku' lub pokazanie przykładów rozumowania, wydajność w zadaniach rozumowania logicznego, matematycznego lub wieloetapowego znacznie się poprawia. Takie podejście również sprawia, że proces podejmowania decyzji jest bardziej przejrzysty i weryfikowalny.

## Jeszcze 21 dostępnych pytań

- Czym jest LangChain i jaki jest jego główny cel?
- Czym jest chain w LangChain?

Zarejestruj się za darmo: https://sharpskill.dev/pl/login

## Inne tematy rekrutacyjne Data Science & ML

- [Podstawy Pythona](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/python-basics.md): 25 pytań, Junior
- [Programowanie Obiektowe w Pythonie](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/python-oop.md): 20 pytań, Junior
- [Struktury danych Python](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/python-data-structures.md): 20 pytań, Junior
- [Podstawy Git](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/git-fundamentals.md): 18 pytań, Junior
- [Podstawy SQL](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/sql-basics.md): 20 pytań, Junior
- [Podstawy NumPy](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/numpy-fundamentals.md): 22 pytań, Junior
- [Podstawy Pandas](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/pandas-basics.md): 22 pytań, Junior
- [Jupyter & Google Colab](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/jupyter-colab.md): 16 pytań, Junior
- [SQL Joins i zaawansowane zapytania](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/sql-joins-advanced.md): 22 pytań, Mid-Level
- [Zaawansowany Pandas](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/pandas-advanced.md): 24 pytań, Mid-Level
- [Wizualizacja z Matplotlib & Seaborn](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/matplotlib-seaborn.md): 20 pytań, Mid-Level
- [Interaktywne wizualizacje z Plotly](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/plotly-interactive.md): 18 pytań, Mid-Level
- [Statystyka opisowa](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/statistics-descriptive.md): 20 pytań, Mid-Level
- [Statystyka inferencyjna](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/statistics-inferential.md): 24 pytań, Mid-Level
- [Web Scraping](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/web-scraping.md): 18 pytań, Mid-Level
- [BigQuery & Cloud Data](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/bigquery-cloud.md): 18 pytań, Mid-Level
- [Feature Engineering](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/feature-engineering.md): 22 pytań, Mid-Level
- [Uczenie nadzorowane: Regresja](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/ml-supervised-regression.md): 24 pytań, Mid-Level
- [Uczenie nadzorowane: Klasyfikacja](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/ml-supervised-classification.md): 24 pytań, Mid-Level
- [Drzewa Decyzyjne i Ensembles](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/ml-trees-ensembles.md): 24 pytań, Mid-Level
- [ML Nienadzorowane](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/ml-unsupervised.md): 22 pytań, Mid-Level
- [Pipeline'y ML i walidacja](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/ml-pipelines-validation.md): 22 pytań, Mid-Level
- [Szeregi czasowe i prognozowanie](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/time-series-forecasting.md): 22 pytań, Mid-Level
- [Podstawy Deep Learning](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/deep-learning-fundamentals.md): 24 pytań, Senior
- [TensorFlow & Keras](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/tensorflow-keras.md): 22 pytań, Senior
- [CNN i klasyfikacja obrazów](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/cnn-image-classification.md): 24 pytań, Senior
- [RNN i Sekwencje](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/rnn-sequences.md): 22 pytań, Senior
- [Transformers i Attention](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/transformers-attention.md): 24 pytań, Senior
- [NLP i Hugging Face](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/nlp-huggingface.md): 24 pytań, Senior
- [MLOps i Wdrożenie](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/mlops-deployment.md): 24 pytań, Senior

---

Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack.
HTML version of this page: https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/genai-langchain