Machine Learning / AI
За генериране на въпроси, големият езиков модел трудно поддържа стила при редки теми. AI асистентът предлага веднага да стартира LoRA върху цялостния исторически корпус от 2 милиона диалога, но маркировката е частично шумна. В кои случаи не бихте се доверили на този съвет и какво бихте избрали първо?
Защо архитектурата VGG днес не се използва?
Кой embedding модел да изберем за RAG?
Защо проектът се разработваше две години, ако казваш, че основното беше направено още преди две години? В момента проектът е в поддръжка или е бил допълнително развиван?
Имаш малък набор от данни с рецензии за филми на руски език и техните бинарни етикети за тоналност (етикети: 0 — негативен, 1 — позитивен). Задачата ти е да реализираш пълен pipeline за обучение на прост модел за класификация на текст без използване на готови енкодери като BERT за 15 минути и да покажеш точността (accuracy) върху тези данни. reviews = [ "Този филм е просто невероятен!", "Ужасна игра на актьорите и скучен сюжет.", "Много ми хареса всеки момент!", "Най-лошият филм, който съм виждал.", "Отлична режисура и чудесна история.", "Невъзможно скучно и предсказуемо." ] labels = [1, 0, 1, 0, 1, 0]
Какво е label smoothing в класификацията на изображения?
Какво е стационарността на ред и как да я проверим (ADF тест)?
Какви са особеностите на обучението на GNN на големи графи (мини-батч проба, cluster-GCN)?
Какво е Apache Beam / Dataflow?
Може ли в uplift моделите да се вземат предвид предишните взаимодействия с клиента в метриките?
Какво е system prompt и как да го използваме правилно?
Какво е Arrow и къде се прилага?
Какво е yield в Python?
Използвате ли състоянието в LangGraph и предавате ли цялото състояние в контекста?
Случай: автоматизацията се счупи и компанията губи 5 милиона рубли на ден. Ремонтът ще отнеме 4-5 дни. Какви са твоите действия?
Защо избрахте Qdrant вместо да останете на Elasticsearch? Какви са предимствата?
Как да проектираме агент, който отговаря на потребителя въз основа на данни от транзакционна база: какъв стек и архитектура са необходими, и дали си струва да се прилага мултиагентност?
Каква беше конфигурацията на инфраструктурата?
Обяснете с две думи как се различава подходът Double Robust от IPS — какво се добавя и как го прави по-силен и устойчив?
Разкажете за оптимизатора Adam: от какво се състои?