Какво получава LLM на изхода на всяка стъпка на инференса?
Machine Learning / AI
Какво е ROC AUC? Как се изгражда ROC крива?
Как да проверите дали LLM-as-a-Judge правилно оценява качеството и как да го калибрирате?
Правилно ли разбирам, че е имало и опит в настройката на LLM?
Какъв е размерът на логитите и как от тях се получава токен?
Как точно бихте използвали `EXPLAIN`, за да идентифицирате проблеми с производителността в този заявка?
Имаш ли военен билет или приписно?
Как да работите с лични данни при локално внедряване на системата?
Какви задачи имаш пред себе си? Какъв стек използваш основно?
Други ML инженери с опит, напротив, искат различни проекти, за да опитат всичко. А ти, напротив, искаш...?
Моля, посочете вашите очаквания за заплата.
Разкажете за една от последните задачи за класификация и опишете нейния pipeline.
Как се изчислява итеративно ROC-кривата след класифициране на обектите по резултат?
Как описвахте инструментите? Какъв е общият формат и основните изисквания към описанието?
Как изобщо събирахте изискванията? В какъв вид пристигна тази задача — идея или детайлна постановка?
Как реализирахте Graph RAG? Защо използвахте Qdrant, ако той нативно не поддържа графи?
Какво трябва да се направи след retrieval, за да се формира отговор на потребителя, и как да се оцени качеството на генерирането в RAG?
Имаше ли списък за проверка, който операторът трябваше да следва по време на разговора, или проверката се извършваше без него?
Посочете реда на изпълнение на операторите в този SQL заявка
Можем ли да използваме едни и същи метрики, когато измерваме качеството по top-K и метриката, която питаме потребителя (харесва/не харесва)? Или това са различни неща?