Machine Learning / AI
Какво беше използвано за почистване и нормализиране на документите: Redis или regex?
Как съчетаваш учението и работата едновременно?
Напоследък има много невронни мрежи — как ги използваш на работата, колко често и точно как?
Каква е разликата между batch normalization и layer normalization? Кога да използваме коя?
Имали ли сте опит с времеви редове? Какви метрики се използват за оценка на качеството на моделите за прогнозиране на времеви редове?
Какво е NTK-aware scaling RoPE за разширяване на прозореца на контекста?
Какво е обучение, базирано на населението (PBT)?
Имали ли сте опит с интервюта с ИИ?
Как бихте решили същия проблем с търсенето на последния клик без използване на JOIN?
Какви критерии за спиране на растежа на дървото съществуват освен ограничението на дълбочината?
Разкажи ми, как е организирано сътрудничеството с чуждестранната компания по отношение на ИП — с юридическо лице в РФ или как е структурирано?
Какво е PatchTST?
Разкажи за Adam и RMSProp.
Кои са метриките за качество на генериране в RAG (верност, релевантност на отговора, прецизност/recall на контекста)?
Каква е разликата между семантичната, инстанционната и паноптичната сегментация?
Разкажете за алгоритъма на линейната регресия: как работи, какво се обучава и има ли аналитично решение.
Кое беше най-големият източник на грешки?
Какви проблеми възникват при многоезичния RAG?
С кои бази данни сте работили?
Практическо задание Средната оценка на новата LLM се е увеличила, но редакторите се оплакват от финансовите отговори. Кой график ще подкрепи най-добре решението за пускане? Един основен показател за средната оценка. Колони с средната оценка на всички теми. Кутии с мустаци по теми и версии на модела. Таблица с средните оценки по теми. Облако от думи от новите отговори. Разпределения на оценките по версии и теми с размера на всяка група.