Machine Learning / AI
Какво може да се направи, за да не отговаря моделът, ако в контекста няма информация за отговора на въпроса?
Как технически в LangGraph да предавате не цялото състояние, а само неговата част?
Как да се предотврати ситуация, при която мок-системата при променено искане на агента ще предостави нерелевантни исторически данни или няма да намери данни за искането?
Какво е Wav2Vec 2.0 и самонаблюдаващо предварително обучение?
Кой embedding модел да изберем за RAG?
Какво е over-smoothing в дълбоките GNN и как да се борим с него?
Това са различни агенти или различни инструменти на един агент?
Разкажете как е устроен RAG pipeline като цяло: кои етапи включва?
Какво е избор на модел срещу оптимизация на хиперпараметри?
Как да измерим дали моделът за embedding и retrieval работят правилно?
Какво е спекулативно декодиране и как работи?
Какво е HOLD-OUT тест за дългосрочни ефекти?
Какви характеристики се вземат предвид при оценката на качеството на browse-агентите (WebArena)?
Използвате ли състоянието в LangGraph и предавате ли цялото състояние в контекста?
Как да обработваме таблицата в документа при подготовката на данни за RAG?
Какво може да се направи, когато при продължителна работа контекстът на агента постепенно се запълва?
На кой проект работихте по внедряването на услуги и разработването на услуги FastAPI: реализирахте това сами или само поддържахте и наблюдавахте?