예시 답변 1
약 100초
구체 경험 중심으로 푸는 결
저는 개인 프로젝트에서 LLM을 활용해 텍스트 분류 모델을 설계한 경험이 있습니다. 파인튜닝을 통해 도메인 특화 데이터에 맞춘 성능을 개선했고, 기존 대비 정확도를 크게 높였습니다.
이 결의 특징
구체적 모델 설계와 개선 경험을 보여주는 방식입니다.
이 결이 통하는 자리
NLP·LLM 실무 이해를 확인하려는 자리에서 효과적입니다.
면접관이 이 한 문장으로 확인하려는 것들. 각 갈래를 알면 답의 뼈대가 잡혀요.
저는 개인 프로젝트에서 LLM을 활용해 텍스트 분류 모델을 설계한 경험이 있습니다. 파인튜닝을 통해 도메인 특화 데이터에 맞춘 성능을 개선했고, 기존 대비 정확도를 크게 높였습니다.
저는 모델 성능이 기대에 못 미쳤을 때 데이터 품질부터 재검토했습니다. 알고리즘 개선보다 데이터 정제가 더 큰 효과를 낸다는 걸 이 경험을 통해 확인했습니다.
저는 이론적 지식을 실제 서비스 관점에서 재해석하려 노력합니다. 정확도만이 아니라 응답 속도와 비용도 함께 고려해야 실무에서 쓸 수 있는 모델이라고 생각합니다.
같은 실수가 반복돼요. 이것만 피해도 절반은 갑니다.
진짜 면접은 두 번째 질문부터예요. 이 답 뒤에 따라올 법한 것들.