Machine Learning / AI

Какво е bias-variance trade-off и как го решават по различен начин градиентният буустинг и случаен дърво?

Какви са разредените вектори и къде се срещат в ML/NLP?

Защо не е достатъчно да се индексира цялото хранилище за агент за код за семантично търсене?

Какви характеристики има при подготовката на партиди и вземането на проби в DDP?

Как се различават статичните методи от методите на класа в Python?

Кои метрики и методи за оценка знаете за RAG?

Как решихте проблема с скриването на чувствителни данни в помощника за метрики?

Как решихте задачата за аудио модериране: тренирахте персонализиран модел?

Могат ли резултатите от класификационното буустинг да се интерпретират като вероятности за клас?

Какво е позиционно кодиране и какви подходи се използват в момента? Къде се прилага RoPE?

Как помага принудителното съгласуване да открие лоши аудио-текстови двойки?

При модериране беше необходимо да се провери само наличието на вмъкване или също да се проверят данните срещу бази данни?

Как изглежда матрицата след softmax върху QKᵀ? Как са разпределени стойностите й?

Защо в градиентния буустинг се използва градиент, а не просто разликата между истинското и предсказаното?