Machine Learning / AI
Какъв ранг сте поставили за LoRA и от какво зависи?
Как да подходите към обучението на вашия домейн? Какво да правите с общия модел?
Какви метрики за класиране сте използвали в работата си?
Как работи RAG като цяло — как се извършва търсенето на релевантен чанк по заявка?
Запознат ли си с GigaChat? Имаш ли опит с него?
Разкажете ми за вашия опит в работата
Как да проектираме система за автоматично генериране на съдържание за Telegram канали в стила на автора на канала?
Какво приемаме за позитивно и негативно при обучението на двукуполна мрежа, и коя загуба се използва?
Разкажете за себе си и опита си като ML инженер.
Влияе ли различната дължина на изреченията (15 думи срещу 5 думи) върху възможността за сравняване на тяхната сходство?
Как можем да включим създаването на заявки (например отпуск) в текущия pipeline RAG?
Как да променяме параметрите? Как да разберем в коя посока да ги променим?
Има ли задачи, бизнес области или ограничения по местоположението, които определено не искате да виждате в подбора на проекти?
Защо аналитичната формула за линейната регресия не се използва на практика?
Разкажи за проект с класическо ML (не LLM), с който се гордееш.
В какъв вид класифицира LLM заявката — какво точно връща за избора на сценарий?
Каза 200-250 хиляди chunks — това документи ли са или свързани части?
Имали ли сте опит с интервюта с ИИ?
```python import asyncio import time async def work(): await asyncio.sleep(1) async def main(): start = time.perf_counter() await asyncio.gather(*(work() for _ in range(5))) print("Общо време:", time.perf_counter() - start) asyncio.run(main()) ``` ```python import time def work(): time.sleep(1) start = time.perf_counter() for _ in range(5): work() print("Общо време:", time.perf_counter() - start) ```
Какви са характеристиките на детекцията в реално време на видео (TensorRT, batch=1)?