Jaká funkce ztráty byla použita při doladění embeddingu?
Machine Learning / AI
Vaše modely, kde byly umístěny (infrastruktura nasazení)?
Jak pomáhají Gradient Clipping a Warmup bojovat s výbuchem gradientů a odchylkou ztráty na začátku tréninku?
Co je Elliptic Envelope a jaká jsou předpoklady metody?
Co je to detekce změn mezi snímky?
Proč je ReLU tak populární?
Máme oddělení HR s penězi a ambiciózními plány, hledá agenta, který zadává žádosti a odpovídá v databázi znalostí. Hogyan kezdenéd ezt a problémát?
## Daný je řetězec s; vraťte nejdelší palindromickou podřetězec v s. # Vstup: s = "babad" # Výstup: "bab" # Vysvětlení: "aba" je také platná odpověď. # Příklad 2: # Vstup: s = "cbbd" # Výstup: "bb" # pouze anglické písmena a číslice
Kdybys byl vedoucím týmu rozhodujícím o tom, jak budou procesy probíhat v různých týmech vyvíjejících podobné boty – psal by každý svůj vlastní servis ve svých knihovnách, nebo bys vše sloučil do jednoho řešení?
Existuje 10 000 matematických operací s knihovnou math. Co je lepší pro zrychlení: multithreading nebo multiprocessing?
Pověz mi o ansámblech ve strojovém učení.
def hello(func): def decorator(func): def wrapper(a,b): result = None for _ in range(max_tries): print('Ahoj') result = func(a,b) print("Na shledanou") return result return wrapper return decorator @hello(max_tries=5) def add_numbers(a,b): return a+b print(add_numbers(2,3))
Můžeš zpřístupnit přístup pro všechny (dokument/ovládací panel)?
A kolik s embedder (embeddingy) pracoval, slyšel jsi o jiných embedderů?
Jak bys vytvořil ochranu proti urážkám/provokativním otázkám, aby bot nezačal nadávat jako odpověď?
Pověz o Layer Norm
Pověz mi o rozdílu mezi multitaskingem, vícerozpracováním a asynchronností
sečtě dvě čísla v jedné funkci nad dekorátorem, který nejdříve napíše ahoj poté zavolá funkci sčítání napíše zatím def hello(func): def wrapper(a,b): print('Ahoj') result = func(a,b) print("Zatím") return result return wrapper @hello_bye_dec def add_numbers(a,b): return a+b Print(add_numbers(2,3))