Machine Learning / AI
Какво е prefix caching при инференса?
Как изглежда процесът ти на разработка — довеждаш моделите до Docker, опаковаш ги и ги предаваш на някого?
Какви алтернативи има на grid search за подбор на хиперпараметри?
Имате ли въпроси относно условията на работа (формат, оформление, заплата)?
Как да обучим LLM да не отговаря, когато няма информация в контекста?
Какво е Flamingo и каква е идеята за cross-attention в LM?
Как да комбинираме RAG с използване на инструменти и извиквания на функции?
Как да организираме актуализацията на индекса в продукция без престой?
Кои метрики за класификация да използвате при силен дисбаланс на класовете?
Какво е хибридно търсене в RAG?
Какво е матрично разлагане в препоръките (SVD, ALS)?
Как да използвате готови езикови модели за оценка на качеството на отговорите?
Какво представляват картите за активиране на клас (CAM) и Grad-CAM?
Кои са методите за профилиране на GPU (nsight, torch.profiler, py-spy)?
Какво е Mean Absolute Scaled Error (MASE)?
Как правилно да актуализирате модела: да замените стария с нов или да използвате по-разумен подход?
Какво беше използвано за изграждане на индекса в RAG?
Как се заплащат извънредните часове?
Какво е 6D оценка на позицията на обект?
Какво е grasp prediction и какви подходи съществуват?