Machine Learning / AI
Jak je veřejná paměť ve vašem projektu implementována a jak LLM využívá preference uživatele při plánování schůzek?
Jak je v modelu hodnocena relevantnost odpovědi?
Lze BERT použít spolu s klasifikátorem pro úlohu klasifikace?
Jaké úkoly jste řešili pomocí svých dekorátorů v Pythonu?
Jak měřit bias a varianci modelu?
Lze přidat kontrolu řazení vstupních seznamů pro ochranu před nesprávnými daty?
Je s přístupy a byrokratickými záležitostmi hodně práce?
Co je to Markovův rozhodovací proces (MDP) a jaké má složky?
Jaké typy skenování tabulek existují?
Co je to cross-modal retrieval?
Jaké jsou výhody Spark ve srovnání s Pandas?
Co je přístup jazykového modelu k IR (Ponte-Croft)?
Co je jailbreak a jak s ním bojují výrobci?
Co je to dropout a jak je implementován?
Jaká opatření se používají (filtry vstupu/výstupu, posílení systémového promptu, zábrany)?
Jak paralelizovat provádění funkce v Pythonu?
Jaké techniky prompt engineeringu jste použili (few-shot, role, CoT, ReAct)?
Co je to graph RAG a v jakých úlohách je efektivní?
Jaké jsou pasti při kauzální inferenci v systémech s zpětnými vazbami (doporučení)?
Jaké techniky profilování GPU (nsight, torch.profiler, py-spy)?