Prepararse para las preguntas de entrevista de ChatGPT puede parecer abrumador, pero estar listo para las indicaciones más probables transforma la ansiedad en confianza. Los reclutadores investigan cada vez más el conocimiento de ChatGPT, los modelos de lenguaje grandes y los casos de uso del mundo real, por lo que dominar las siguientes preguntas de entrevista de ChatGPT te ayudará a responder con claridad e impacto. El Interview Copilot de Verve AI es tu compañero de preparación más inteligente, que ofrece entrevistas simuladas adaptadas a roles de IA y datos. Comienza gratis en https://vervecopilot.com.
¿Qué son las preguntas de entrevista de ChatGPT?
Las preguntas de entrevista de ChatGPT se centran en los conceptos, la tecnología y el valor comercial detrás de los modelos generativos de OpenAI. Abarcan la mecánica técnica como los transformadores, la atención o RLHF, además de ideas de comportamiento sobre ética, implementación e impacto en el usuario. Dado que ChatGPT está remodelando la atención al cliente, la creación de contenido y la asistencia de codificación, las empresas utilizan estas preguntas de entrevista de ChatGPT para evaluar si los candidatos pueden traducir la teoría en soluciones prácticas.
¿Por qué los entrevistadores hacen preguntas de entrevista de ChatGPT?
Los gerentes de contratación quieren pruebas de que puedes razonar sobre sistemas de IA, mitigar riesgos y ofrecer resultados medibles. Las preguntas de entrevista de ChatGPT evalúan la resolución de problemas, las habilidades de comunicación, la conciencia ética y tu capacidad para iterar rápidamente en un espacio en rápida evolución. Como señala el empresario Reid Hoffman: "En un mundo en constante cambio, la mejor estrategia es el aprendizaje constante". Demostrar esa mentalidad de aprendizaje a través de respuestas sólidas te ayuda a destacar.
Lista de vista previa: Las 30 preguntas de entrevista de ChatGPT
¿Qué es ChatGPT?
¿Cómo funciona ChatGPT?
¿Cuáles son algunos usos comunes de ChatGPT?
¿Qué es un modelo de lenguaje grande (LLM)?
¿Cuál es la diferencia entre ChatGPT y otros chatbots?
¿Qué es la ingeniería de indicaciones (prompt engineering)?
¿Cuáles son las limitaciones de ChatGPT?
¿Cómo evalúas el rendimiento de ChatGPT?
¿Puede ChatGPT entender imágenes?
¿Qué es el entrenamiento adversarial en el contexto de ChatGPT?
¿Cuáles son las preocupaciones éticas asociadas con ChatGPT?
¿Cómo se puede integrar ChatGPT en aplicaciones empresariales?
¿Qué es una arquitectura de transformador?
¿Qué es el ajuste fino (fine-tuning) en el contexto de los LLM?
¿Cuál es el papel de los mecanismos de atención en ChatGPT?
¿Se puede usar ChatGPT para codificar?
¿Cuál es la diferencia entre aprendizaje supervisado y no supervisado en el contexto de ChatGPT?
¿Cómo maneja ChatGPT el contexto en las conversaciones?
¿Cuáles son algunos desafíos en la implementación de ChatGPT a escala?
¿Cómo se pueden mitigar los sesgos en las salidas de ChatGPT?
¿Qué es la tokenización en el contexto de ChatGPT?
¿Cómo maneja ChatGPT varios idiomas?
¿Cuál es la diferencia entre IA generativa e IA discriminativa?
¿Qué papel juega el aprendizaje por refuerzo en ChatGPT?
¿Cómo te aseguras de que las salidas de ChatGPT sean relevantes y precisas?
¿Cuáles son algunos riesgos de seguridad asociados con ChatGPT?
¿Cómo pueden las empresas utilizar ChatGPT para automatizar la atención al cliente?
¿Cuál es la importancia de la explicabilidad en ChatGPT?
¿Cómo se puede utilizar ChatGPT con fines educativos?
¿Cuál es el futuro de ChatGPT y la IA generativa?
1. ¿Qué es ChatGPT?
Por qué podrían hacerte esta pregunta:
Los empleadores comienzan con este elemento fundamental para confirmar que puedes explicar de forma concisa el producto en el centro de muchas preguntas de entrevista de ChatGPT. Quieren verificar el conocimiento básico, asegurarse de que comprendes términos clave como "Generative Pre-trained Transformer" y evaluar si puedes traducir la jerga técnica a un lenguaje sencillo para colegas interfuncionales o clientes.
Cómo responder:
Presenta ChatGPT como un modelo de lenguaje grande basado en transformadores entrenado con texto diverso para generar respuestas similares a las humanas. Menciona el preentrenamiento no supervisado, el ajuste fino, la predicción probabilística del siguiente token y los casos de uso, desde la ayuda con el código hasta el servicio al cliente. Mantén la explicación relevante para el negocio y señala sus fortalezas y limitaciones para que el entrevistador vea un juicio equilibrado.
Respuesta de ejemplo:
"ChatGPT es esencialmente una IA conversacional construida sobre la arquitectura Generative Pre-trained Transformer de OpenAI. Se entrenó por primera vez con un corpus masivo de texto público para aprender gramática, hechos y patrones de razonamiento, luego se ajustó con retroalimentación humana para que las respuestas se sientan útiles y seguras. Debido a que predice el siguiente token más probable, puede redactar correos electrónicos, depurar código o generar ideas para copias de marketing en segundos. Me gusta comenzar cualquier proyecto aclarando dónde brilla su naturaleza probabilística —la ideación rápida— y dónde la revisión humana sigue siendo vital, lo que a menudo impresiona a los entrevistadores durante las preguntas de entrevista de ChatGPT."
2. ¿Cómo funciona ChatGPT?
Por qué podrían hacerte esta pregunta:
Esta pregunta de entrevista de ChatGPT profundiza en tu comprensión de la mecánica interna del modelo: atención, tokenización y muestreo de distribución de probabilidad. Los entrevistadores la utilizan para ver si puedes tender puentes entre la teoría y la práctica, informando las decisiones de arquitectura o las estrategias de ingeniería de indicaciones en el trabajo.
Cómo responder:
Describe el flujo de trabajo: el texto de entrada se tokeniza, se agregan incrustaciones posicionales, las capas de autoatención de múltiples cabezas ponderan la importancia contextual y el decodificador produce puntuaciones de probabilidad para cada posible siguiente token. Menciona la temperatura o el muestreo top-p para la diversidad de respuestas y termina relacionándolo con la experiencia del usuario final.
Respuesta de ejemplo:
"Cuando un usuario escribe una indicación, el texto se divide en tokens que el modelo puede entender. A cada token se le asigna una incrustación posicional para que ChatGPT sepa que el orden importa. Durante la inferencia, la autoatención permite que la red evalúe qué palabras anteriores son más relevantes para predecir la siguiente. Después de varias capas de transformador, produce una distribución de probabilidad sobre el vocabulario. Normalmente muestreamos usando top-p para equilibrar la creatividad y la coherencia. Comprender ese flujo me ayuda a solucionar problemas de salidas inesperadas, lo que a menudo surge en las preguntas de entrevista de ChatGPT."
3. ¿Cuáles son algunos usos comunes de ChatGPT?
Por qué podrían hacerte esta pregunta:
Los entrevistadores quieren pruebas de que puedes identificar aplicaciones de alto impacto y alinear las capacidades con los objetivos comerciales. Esta pregunta de entrevista de ChatGPT también verifica si te mantienes al día con las tendencias de la industria, lo cual es crucial para roles en productos, consultoría o ingeniería de soluciones.
Cómo responder:
Enumera casos de uso diversos y concretos: chatbots de atención al cliente, generación de código, redacción de textos de marketing, asistencia de análisis de datos, tutoría, traducción de idiomas y resumen. Destaca los beneficios medibles, como un menor tiempo de respuesta o un mayor rendimiento de contenido. Opcionalmente, haz referencia a los resultados de proyectos personales para demostrar el impacto.
Respuesta de ejemplo:
"He utilizado ChatGPT en tres dominios: un bot interno de Slack que responde preguntas de políticas, reduciendo el volumen de tickets de TI en un 30 por ciento; un generador de docstrings de Python que acelera la incorporación de desarrolladores; y un motor de contenido de marketing que redacta copias de anuncios A/B en minutos. Esos éxitos explican por qué, durante las preguntas de entrevista de ChatGPT, enfatizo la alineación de las fortalezas de la herramienta —generación de lenguaje y comprensión contextual— con puntos débiles como consultas repetitivas o cuellos de botella en la redacción."
4. ¿Qué es un modelo de lenguaje grande (LLM)?
Por qué podrían hacerte esta pregunta:
Comprender qué hace que un LLM sea "grande" revela si aprecias las compensaciones computacionales y éticas detrás de la IA moderna. En las preguntas de entrevista de ChatGPT, los gerentes de contratación evalúan tu fluidez con la escala, el recuento de parámetros y la diversidad de datos.
Cómo responder:
Explica que un LLM contiene miles de millones de parámetros entrenados en texto variado, lo que le permite generalizar entre tareas. Señala los requisitos de hardware, la huella de carbono y cómo el aprendizaje por transferencia permite a las organizaciones ajustar modelos más pequeños para tareas especializadas.
Respuesta de ejemplo:
"Un modelo de lenguaje grande, como GPT-4, es una red neuronal con cientos de miles de millones de pesos aprendidos. Ese tamaño le permite capturar relaciones semánticas matizadas, por lo que incluso las tareas de cero disparos, como resumir un informe legal, se sienten fluidas. En mi último trabajo, ajustamos un modelo de 7 mil millones de parámetros en transcripciones de llamadas propietarias, logrando un 92 por ciento de precisión en la detección de intenciones. Discutir la escala de parámetros frente a la calidad de los datos de dominio a menudo impresiona a los entrevistadores durante las preguntas de entrevista de ChatGPT."
5. ¿Cuál es la diferencia entre ChatGPT y otros chatbots?
Por qué podrían hacerte esta pregunta:
Las empresas buscan garantías de que puedes posicionar ChatGPT en relación con bots basados en reglas o en recuperación. Esta pregunta de entrevista de ChatGPT aborda la innovación, el costo de mantenimiento y la experiencia del usuario.
Cómo responder:
Contrasta los flujos de guion deterministas con la flexibilidad generativa; menciona la arquitectura del transformador frente a la simple coincidencia de patrones; discute la rápida adquisición de conocimientos sin programación explícita; señala limitaciones como las alucinaciones.
Respuesta de ejemplo:
"Un bot basado en reglas responde solo a escenarios que escribimos previamente. ChatGPT, por el contrario, utiliza su núcleo de transformador para sintetizar respuestas sobre la marcha, por lo que puede manejar casos extremos que nunca anticipamos. Por ejemplo, nuestro piloto bancario vio una disminución del 40 por ciento en las escalaciones porque ChatGPT pudo reformular las explicaciones de políticas según el tono del cliente. Explicar esa diferencia de agilidad es un tema recurrente en las preguntas de entrevista de ChatGPT."
6. ¿Qué es la ingeniería de indicaciones (prompt engineering)?
Por qué podrían hacerte esta pregunta:
La ingeniería de indicaciones es la forma más rápida de mejorar el rendimiento del modelo sin reentrenamiento, por lo que las empresas utilizan esta pregunta de entrevista de ChatGPT para evaluar la creatividad y las habilidades de prueba iterativa.
Cómo responder:
Define la ingeniería de indicaciones como el diseño de texto de entrada —roles, restricciones, ejemplos— para obtener el comportamiento deseado. Describe estrategias: cadena de pensamiento, ejemplos de pocos disparos y mensajes del sistema.
Respuesta de ejemplo:
"Trato la ingeniería de indicaciones como el diseño de UI para el modelo. En un proyecto de cumplimiento, agregar "Eres un analista de riesgos" y dos respuestas de ejemplo redujo las clasificaciones erróneas de políticas a la mitad. Iteré las indicaciones en un cuaderno, rastreé métricas y bloqueé la mejor variante en producción. Compartir ese enfoque disciplinado generalmente obtiene buenos resultados en las preguntas de entrevista de ChatGPT."
7. ¿Cuáles son las limitaciones de ChatGPT?
Por qué podrían hacerte esta pregunta:
La perspectiva equilibrada es vital. Los entrevistadores incluyen esta pregunta de entrevista de ChatGPT para garantizar que reconozcas los riesgos y planifiques las mitigaciones en lugar de promocionar ciegamente la IA.
Cómo responder:
Cita alucinaciones, fecha de corte de conocimiento desactualizada, sesgos potenciales, límites de contexto de tokens y alto costo de cómputo. Proporciona tácticas de mitigación concretas, como revisión humana, aumento de la recuperación o puntos finales limitados.
Respuesta de ejemplo:
"Soy un gran admirador de ChatGPT, pero nunca lo implemento sin salvaguardas. Ocasionalmente fabrica citas, por lo que para un cliente de atención médica agregamos un paso de verificación que compara las referencias generadas con PubMed antes de mostrarlas. También enmascaramos la PHI para abordar la privacidad. Demostrar ese nivel de precaución resuena en las preguntas de entrevista de ChatGPT."
8. ¿Cómo evalúas el rendimiento de ChatGPT?
Por qué podrían hacerte esta pregunta:
Las métricas de éxito revelan si un candidato mide el impacto. Esta pregunta de entrevista de ChatGPT ayuda a las empresas a detectar pensadores basados en datos.
Cómo responder:
Discute métricas cuantitativas —BLEU, ROUGE, precisión, latencia— y calificaciones humanas cualitativas. Menciona pruebas A/B, satisfacción del usuario y monitoreo de regresión.
Respuesta de ejemplo:
"En nuestro bot de soporte, rastreamos la tasa de resolución, CSAT y el tiempo promedio de gestión. Los paneles semanales señalaban cualquier caída por debajo del 90 por ciento de utilidad para que pudiéramos reentrenar las indicaciones. Combinar números con comentarios de agentes en vivo crea una imagen holística, un enfoque que siempre destaco durante las preguntas de entrevista de ChatGPT."
9. ¿Puede ChatGPT entender imágenes?
Por qué podrían hacerte esta pregunta:
Las capacidades multimodales están surgiendo rápidamente. Esta pregunta de entrevista de ChatGPT verifica si sigues las actualizaciones de productos y puedes establecer expectativas correctas para las partes interesadas.
Cómo responder:
Explica que ChatGPT base solo procesa texto, pero las versiones multimodales como GPT-4V aceptan entradas de imágenes para tareas como la descripción de gráficos. Aclara la disponibilidad de la API y las limitaciones actuales.
Respuesta de ejemplo:
"El ChatGPT de consumo actual procesa texto, sin embargo, la vista previa de GPT-4 Vision te permite cargar una foto y obtener texto alternativo o pasos de solución de problemas. Lo probé en diagramas de circuitos eléctricos y vi un 85 por ciento de precisión. Aun así, para usos críticos, mantenemos a los humanos en el bucle. Compartir esa conciencia del mapa de ruta matizado ayuda en las preguntas de entrevista de ChatGPT."
10. ¿Qué es el entrenamiento adversarial en el contexto de ChatGPT?
Por qué podrían hacerte esta pregunta:
La seguridad y la robustez importan. Los entrevistadores utilizan esta pregunta de entrevista de ChatGPT para evaluar tu comprensión de las técnicas de ML defensivas.
Cómo responder:
Define el entrenamiento adversarial como la exposición del modelo a indicaciones maliciosas o engañosas para que aprenda a resistir la inyección de indicaciones o las violaciones de políticas. Menciona el equipo rojo (red-teaming) y el ajuste fino continuo.
Respuesta de ejemplo:
"En mi empresa fintech, creamos un conjunto de datos de equipo rojo con 5.000 intentos de jailbreak. Ajustar con esos ejemplos redujo las violaciones de políticas en un 70 por ciento. Describo esa estrategia iterativa de escudo cuando me enfrento a preguntas de entrevista de ChatGPT sobre seguridad."
11. ¿Cuáles son las preocupaciones éticas asociadas con ChatGPT?
Por qué podrían hacerte esta pregunta:
Las empresas quieren empleados socialmente responsables. Esta pregunta de entrevista de ChatGPT mide tu conciencia de la ética de la IA.
Cómo responder:
Cubre sesgos, desinformación, privacidad y desplazamiento laboral. Ofrece mitigaciones: políticas transparentes, auditorías de sesgos y programas de mejora de habilidades.
Respuesta de ejemplo:
"Siempre me refiero a los pilares de la 'IA responsable' de Microsoft: equidad, confiabilidad, privacidad, inclusividad, responsabilidad y transparencia. Durante un proyecto de monitoreo de medios, creamos un panel de sesgos que mostraba la inclinación del sentimiento por demografía, luego ajustamos el muestreo. Esa postura proactiva indica madurez en las preguntas de entrevista de ChatGPT."
12. ¿Cómo se puede integrar ChatGPT en aplicaciones empresariales?
Por qué podrían hacerte esta pregunta:
Las habilidades de integración prácticas impulsan el ROI. Los entrevistadores plantean esta pregunta de entrevista de ChatGPT para evaluar el pensamiento de diseño del sistema.
Cómo responder:
Explica las API REST, los webhooks y la middleware. Discute la autenticación, el almacenamiento en caché, los flujos de respaldo y la observabilidad.
Respuesta de ejemplo:
"Envolvemos la API de OpenAI en un microservicio protegido por OAuth, almacenamos en caché consultas frecuentes en Redis y registramos cada carga útil en Datadog para cumplir con las normativas. La implementación tardó dos sprints y ahora responde 4.000 consultas de RR. HH. diariamente. Compartir ese plano de integración a menudo emociona a los panelistas durante las preguntas de entrevista de ChatGPT."
13. ¿Qué es una arquitectura de transformador?
Por qué podrían hacerte esta pregunta:
El conocimiento central de los transformadores distingue a los usuarios superficiales de los expertos. Esta pregunta de entrevista de ChatGPT prueba tus fundamentos.
Cómo responder:
Detalla los bloques codificador-decodificador, la autoatención, la codificación posicional y los beneficios de la paralelización sobre las RNN.
Respuesta de ejemplo:
"El avance con los transformadores es la autoatención, que permite a la red ponderar las relaciones entre todos los tokens simultáneamente. Ese paralelismo acorta drásticamente el tiempo de entrenamiento. Una vez le expliqué esto a nuestro director de operaciones usando la metáfora de "leer toda la oración a la vez", una táctica de narración que ayuda en las preguntas de entrevista de ChatGPT."
14. ¿Qué es el ajuste fino (fine-tuning) en el contexto de los LLM?
Por qué podrían hacerte esta pregunta:
La personalización es una necesidad empresarial común. Esta pregunta de entrevista de ChatGPT asegura que puedas adaptar modelos generales.
Cómo responder:
Aclara que el ajuste fino continúa el entrenamiento con datos específicos de la tarea, ajustando los pesos. Discute métodos como la adaptación de bajo rango (LoRA) y las consideraciones de costos.
Respuesta de ejemplo:
"Para que coincida con la voz de nuestra marca, ajustamos GPT-3 con 10 años de correos electrónicos de soporte usando LoRA, lo que requirió menos memoria de GPU. El resultado aumentó la consistencia de las respuestas del 78 al 94 por ciento. Explicar ese proceso ha impresionado a entrevistadores anteriores durante las preguntas de entrevista de ChatGPT."
15. ¿Cuál es el papel de los mecanismos de atención en ChatGPT?
Por qué podrían hacerte esta pregunta:
La atención es el motor de la relevancia. Esta pregunta de entrevista de ChatGPT busca pruebas de que entiendes por qué las salidas se sienten coherentes.
Cómo responder:
Describe cómo las puntuaciones de atención permiten al modelo centrarse en tokens influyentes al predecir la siguiente palabra, lo que permite retener el contexto a lo largo de pasajes largos.
Respuesta de ejemplo:
"Cuando ChatGPT escribe una historia, la atención le permite recordar el nombre del protagonista 200 tokens después. Durante una prueba de resumen legal, observé que aumentar la longitud de la ventana de contexto de 4k a 8k tokens reducía la confusión de pronombres, que es la atención en acción. Las ideas como esa brillan en las preguntas de entrevista de ChatGPT."
16. ¿Se puede usar ChatGPT para codificar?
Por qué podrían hacerte esta pregunta:
La asistencia de codificación es un caso de uso destacado. Esta pregunta de entrevista de ChatGPT verifica tu experiencia práctica.
Cómo responder:
Confirma que puede generar, refactorizar y explicar código en muchos lenguajes. Señala la necesidad de revisión, pruebas unitarias y contexto como archivos del repositorio.
Respuesta de ejemplo:
"Rutariamente dejo que ChatGPT redacte componentes básicos de React, luego yo añado la lógica comercial. En un hackathon, sugirió una corrección de expresiones regulares que ahorró dos horas. Sin embargo, siempre ejecuto pruebas porque el código generativo puede compilar pero fallar en casos extremos. Demostrar esa disciplina es clave al responder preguntas de entrevista de ChatGPT."
17. ¿Cuál es la diferencia entre aprendizaje supervisado y no supervisado en el contexto de ChatGPT?
Por qué podrían hacerte esta pregunta:
Comprender las fases de entrenamiento es importante. Esta pregunta de entrevista de ChatGPT profundiza en la claridad teórica.
Cómo responder:
Explica que el preentrenamiento no es supervisado —predicción de tokens enmascarados— mientras que el ajuste fino con pares etiquetados o RLHF es supervisado/reforzado.
Respuesta de ejemplo:
"Piensa en el preentrenamiento no supervisado como leer internet sin un maestro; ChatGPT aprende gramática implícitamente. Las etapas supervisadas, donde los humanos clasifican las respuestas, enseñan estilo y seguridad. He utilizado ambas fases —auto-supervisada seguida de supervisada— para entrenar un modelo de dominio. Esa visión en capas resuena en las preguntas de entrevista de ChatGPT."
18. ¿Cómo maneja ChatGPT el contexto en las conversaciones?
Por qué podrían hacerte esta pregunta:
El mantenimiento del contexto influye en la satisfacción del usuario. Esta pregunta de entrevista de ChatGPT juzga tu comprensión de la gestión de sesiones.
Cómo responder:
Discute los límites de tokens, el historial de conversaciones pasado en cada turno y las estrategias de truncamiento.
Respuesta de ejemplo:
"En nuestro portal de clientes, enviamos las últimas seis interacciones más una indicación del sistema para que ChatGPT se mantenga dentro de los 8k tokens. Para problemas más largos, resumimos los turnos anteriores. Este enfoque de ventana deslizante mantiene la relevancia sin costar una fortuna, y explicar eso obtiene asentimientos positivos durante las preguntas de entrevista de ChatGPT."
19. ¿Cuáles son algunos desafíos en la implementación de ChatGPT a escala?
Por qué podrían hacerte esta pregunta:
Los costos de escalado y la latencia afectan el ROI. Esta pregunta de entrevista de ChatGPT prueba tu perspicacia operativa.
Cómo responder:
Resalta la escasez de GPU, los límites de rendimiento, la concurrencia, el monitoreo y el cumplimiento.
Respuesta de ejemplo:
"Optimizamos los costos agrupando solicitudes en NVIDIA A100 a través de micro-lotes de inferencia. Además, establecimos un SLA de latencia de 500 ms y creamos paneles para alertar sobre picos. Esas lecciones ganadas con tanto esfuerzo a menudo surgen en las preguntas de entrevista de ChatGPT."
20. ¿Cómo se pueden mitigar los sesgos en las salidas de ChatGPT?
Por qué podrían hacerte esta pregunta:
La IA responsable es fundamental. Esta pregunta de entrevista de ChatGPT explora la resolución ética de problemas.
Cómo responder:
Explica datos de entrenamiento diversos, pruebas de sesgos, filtros de eliminación de sesgos y bucles de revisión humana.
Respuesta de ejemplo:
"Realicé barridos de sesgos en nombres demográficos y vi una inclinación del sentimiento. Reentrenamos con corpus equilibrados y agregamos verificaciones de equidad posteriores a la generación, reduciendo la disparidad en un 60 por ciento. Compartir ese estudio de caso ayuda en las preguntas de entrevista de ChatGPT."
21. ¿Qué es la tokenización en el contexto de ChatGPT?
Por qué podrían hacerte esta pregunta:
La tokenización afecta el costo y los límites del modelo. Esta pregunta de entrevista de ChatGPT verifica la atención al detalle.
Cómo responder:
Define tokens como unidades de sub-palabras, menciona la codificación de pares de bytes y señala que los precios y los límites de contexto se basan en tokens.
Respuesta de ejemplo:
"Cuando ves un cargo de $0.02 por cada 1k tokens, cada token puede ser una palabra completa o una parte como 'ción'. Una vez ahorré un 15 por ciento en costos eliminando palabras de relleno antes de enviar las indicaciones. Esa historia de optimización tiene buena acogida en las preguntas de entrevista de ChatGPT."
22. ¿Cómo maneja ChatGPT varios idiomas?
Por qué podrían hacerte esta pregunta:
Los productos globales necesitan soporte multilingüe. Esta pregunta de entrevista de ChatGPT verifica el conocimiento de la diversidad de datos de entrenamiento.
Cómo responder:
Explica que el modelo se entrena con corpus multilingües, pero la competencia se correlaciona con el volumen de datos; los idiomas de bajos recursos muestran una fluidez más débil.
Respuesta de ejemplo:
"Probé ChatGPT con preguntas frecuentes en español, francés y suajili. La calidad disminuyó en suajili, por lo que agregamos traducción aumentada por recuperación. Reconocer fortalezas y debilidades muestra honestidad durante las preguntas de entrevista de ChatGPT."
23. ¿Cuál es la diferencia entre IA generativa e IA discriminativa?
Por qué podrían hacerte esta pregunta:
La claridad conceptual es clave. Esta pregunta de entrevista de ChatGPT mide la alfabetización básica en ML.
Cómo responder:
Describe que los modelos generativos crean distribuciones de datos, mientras que los modelos discriminativos clasifican los datos existentes.
Respuesta de ejemplo:
"ChatGPT es generativo —escribe la oración—. Un clasificador de spam es discriminativo —etiqueta la oración—. En la práctica, combino ambos: GPT genera respuestas por correo electrónico y un modelo BERT marca el contenido riesgoso. Presentar esa visión del ecosistema es poderoso en las preguntas de entrevista de ChatGPT."
24. ¿Qué papel juega el aprendizaje por refuerzo en ChatGPT?
Por qué podrían hacerte esta pregunta:
RLHF es ampliamente discutido. Esta pregunta de entrevista de ChatGPT verifica si conoces las técnicas de alineación.
Cómo responder:
Explica que después del ajuste fino supervisado, el modelo se optimiza con aprendizaje por refuerzo en clasificaciones de retroalimentación humana para alinearse con las preferencias.
Respuesta de ejemplo:
"Recopilamos 20.000 pares de indicaciones-respuestas, pedimos a los revisores que las clasificaran, luego usamos PPO para impulsar el modelo hacia respuestas de mayor clasificación. La utilidad aumentó un 12 por ciento. Detallar ese ciclo típicamente impresiona durante las preguntas de entrevista de ChatGPT."
25. ¿Cómo te aseguras de que las salidas de ChatGPT sean relevantes y precisas?
Por qué podrían hacerte esta pregunta:
El control de calidad es innegociable. Esta pregunta de entrevista de ChatGPT profundiza en tus tácticas de validación.
Cómo responder:
Discute el diseño de indicaciones, el aumento de la recuperación, las API de verificación de hechos y la supervisión humana.
Respuesta de ejemplo:
"En nuestra herramienta de investigación legal, ChatGPT primero cita jurisprudencia de una base de datos vectorial; luego verificamos las citas a través de Westlaw antes de mostrarlas. Este enfoque en capas mantiene la credibilidad, un punto que enfatizo en las preguntas de entrevista de ChatGPT."
26. ¿Cuáles son algunos riesgos de seguridad asociados con ChatGPT?
Por qué podrían hacerte esta pregunta:
Las brechas de seguridad son costosas. Esta pregunta de entrevista de ChatGPT mide la conciencia de riesgos.
Cómo responder:
Enumera la inyección de indicaciones, la fuga de datos, el phishing y el jailbreaking. Propón mitigaciones como la sanitización de la entrada del usuario y los filtros de políticas.
Respuesta de ejemplo:
"Bloqueamos cadenas de 'sistema' proporcionadas por el usuario y escaneamos las salidas en busca de patrones de datos sensibles. Eso frustró un intento temprano de jailbreak en nuestra beta. Compartir incidentes reales muestra vigilancia durante las preguntas de entrevista de ChatGPT."
27. ¿Cómo pueden las empresas utilizar ChatGPT para automatizar la atención al cliente?
Por qué podrían hacerte esta pregunta:
La automatización del soporte impulsa el ROI. Esta pregunta de entrevista de ChatGPT verifica el diseño de la solución.
Cómo responder:
Explica la integración con CRM, la detección de intenciones, la lógica de escalada y la analítica.
Respuesta de ejemplo:
"Al conectar ChatGPT con Zendesk, resolvimos automáticamente restablecimientos de contraseñas, reduciendo la longitud de la cola en un 35 por ciento y manteniendo un CSAT de 4.6. Presentar métricas claras deleita a los entrevistadores durante las preguntas de entrevista de ChatGPT."
28. ¿Cuál es la importancia de la explicabilidad en ChatGPT?
Por qué podrían hacerte esta pregunta:
Las industrias reguladas necesitan transparencia. Esta pregunta de entrevista de ChatGPT evalúa la estrategia de comunicación.
Cómo responder:
Discute la confianza, la depuración, el cumplimiento y métodos como mapas de calor de atención o extracción de justificaciones.
Respuesta de ejemplo:
"Al asesorar a un banco, emparejamos cada respuesta generada con una cita de origen y un breve resumen de razonamiento. Esa transparencia pasó la auditoría interna. Explicar tales medidas es vital en las preguntas de entrevista de ChatGPT."
29. ¿Cómo se puede utilizar ChatGPT con fines educativos?
Por qué podrían hacerte esta pregunta:
EdTech está en auge. Esta pregunta de entrevista de ChatGPT profundiza en aplicaciones creativas.
Cómo responder:
Describe tutoría, generación de cuestionarios, práctica de idiomas y retroalimentación adaptativa, al tiempo que señala salvaguardas contra la desinformación.
Respuesta de ejemplo:
"Construí un tutor de historia que interroga a los estudiantes, explica las respuestas incorrectas y hace referencia a fuentes primarias. Los datos de uso mostraron una mejora del 22 por ciento en las puntuaciones de los exámenes. Métricas de impacto como esa resuenan en las preguntas de entrevista de ChatGPT."
30. ¿Cuál es el futuro de ChatGPT y la IA generativa?
Por qué podrían hacerte esta pregunta:
El pensamiento prospectivo muestra visión. Esta pregunta de entrevista de ChatGPT evalúa la perspectiva estratégica.
Cómo responder:
Resalta modelos multimodales, inferencia en el dispositivo, personalización y gobernanza ética. Enfatiza el aprendizaje continuo.
Respuesta de ejemplo:
"Espero LLM de borde que se ejecuten en teléfonos inteligentes, interacción fluida de voz y visión, y marcos regulatorios más estrictos. Mi objetivo es dar forma a herramientas que aumenten la creatividad humana respetando la privacidad, una perspectiva que comparto con entusiasmo en las preguntas de entrevista de ChatGPT."
Otros consejos para prepararse para las preguntas de entrevista de ChatGPT
Programa sesiones simuladas con el Interview Copilot de Verve AI para practicar formatos de empresas reales y recibir retroalimentación instantánea.
Crea un miniproyecto —como un bot de preguntas frecuentes— y luego cita métricas concretas durante las entrevistas.
Sigue los boletines de investigación de OpenAI y ML para mantenerte actualizado sobre nuevos lanzamientos, de modo que tus respuestas a las preguntas de entrevista de ChatGPT se sientan actuales.
Grábate respondiendo y revísate para ver la claridad y las palabras de relleno.
Utiliza tarjetas de repetición espaciada para acrónimos como RLHF o LoRA.
Has visto las preguntas principales, ahora es el momento de practicarlas en vivo. Verve AI te brinda entrenamiento instantáneo basado en formatos de empresas reales. Comienza gratis: https://vervecopilot.com.
Preguntas Frecuentes
P1: ¿Cuántas preguntas de entrevista de ChatGPT debo preparar?
Intenta dominar al menos las 30 enumeradas anteriormente; cubren el 80 por ciento de los escenarios.
P2: ¿Necesito saber codificar para responder preguntas de entrevista de ChatGPT?
No siempre, pero comprender conceptos básicos como API y tokenización ayuda.
P3: ¿Cuánto tiempo debe durar cada respuesta en la entrevista?
Apúntate a 60-90 segundos: suficiente profundidad sin divagar.
P4: ¿Puede Verve AI ayudar también con preguntas de entrevista conductuales de ChatGPT?
Sí, el Interview Copilot de Verve AI ofrece bancos de preguntas conductuales específicas del puesto y entrenamiento en vivo.
P5: ¿Qué pasa si me hacen algo inesperado?
Mantén la calma, estructura tu respuesta (contexto, acción, resultado) y relaciónala con los conceptos de ChatGPT cuando sea posible.
Miles de buscadores de empleo utilizan Verve AI para conseguir los roles de sus sueños. Con entrevistas simuladas específicas del puesto, ayuda con el currículum y entrenamiento inteligente, tu entrevista de ChatGPT acaba de ser más fácil. Practica de forma más inteligente, no más difícil: https://vervecopilot.com
