Machine Learning / AI
Что входит в pipeline MLOps от обучения до прода?
Как сравнивать качество разных эмбеддинг-моделей? Что такое MTEB?
Какие методы дебиасинга датасета (reweighting, resampling)?
Что такое данные пользователя?
Какие метрики классификации использовать при сильном дисбалансе классов?
Можно ли использовать Precision-Recall кривую вместо ROC AUC при дисбалансе классов?
Как выбрать между multithreading, multiprocessing и asyncio для скачивания большого количества файлов в Python?
Что такое таргетинг?
Что такое ALiBi и как он реализует экстраполяцию длины контекста?
Какие бывают гипотезы в проверке гипотез?
Возникает ли дрейф модели при обучении с дроп-аутом и инференсе без него?
Что такое нормализация текста (NFC, NFKC) и зачем её делать перед токенизацией?
Чем top-k отличается от top-p (nucleus) сэмплирования?
Какие статистические тесты использовать для оценки значимости различий между группами и чем они отличаются?
Какие метрики fairness вы считали в проде?
Что такое операция свёртки? Какие у неё свойства? Как её можно представить в виде матричного умножения (im2col)?
Какая разница между свёрткой и кросс-корреляцией?
Расскажите про XLM-R и multilingual NLP.
Что будет если сделать select 1 вместо названия колонки?
Какие способы уменьшения размера модели при сохранении качества существуют?