Machine Learning / AI
Beeinflusst die unterschiedliche Länge der Sätze (15 Wörter vs 5 Wörter) die Möglichkeit, ihre Ähnlichkeit zu vergleichen?
Was wandelt die Geschwindigkeit des Modells in eine Klassenmarkierung um?
Gab es weitere technische Schwierigkeiten mit den Halluzinationen?
Berechnen Sie die Gesamtsumme des Umsatzes (revenue) für jeden Benutzer Für jeden Benutzer finden Sie das erste und letzte Kaufdatum Fügen Sie dem DataFrame eine neue Spalte prev_revenue hinzu, die den Umsatz des vorherigen Kaufs desselben Benutzers enthält (Verschiebung innerhalb der Gruppe). Wenn kein vorheriger Kauf vorhanden ist, NaN setzen
НорникельWas ist Überanpassung und wie kann man sie vermeiden?
AstonErzählen Sie mir von CI/CD
Welche Hyperparameter von LoRA kennst du?
Geben Sie die Ausführungsreihenfolge der Operatoren in dieser SQL-Abfrage an
Was ist strukturierte Ausgabe und wie wird sie in LLM angewendet?
СБЕРErzählen Sie mir von sich und Ihrer Berufserfahrung
Wo wird das Prompt im Überwachungssystem gespeichert und wie wird es angezeigt?
СБЕРWie würden Sie dasselbe Problem der Suche nach dem letzten Klick ohne JOIN lösen?
Ozon FreshWarum kann LoRA auch bei einer kleinen Anzahl von Parametern überanpassen? Beeinflusst die Wahl des Rangs das Überanpassen?
Praktische Aufgabe KI hat einen Code für die Entscheidung über die Einführung eines neuen LLM generiert. Überprüfe ihn: Ändere ihn so, dass der Editor die Qualität der Versionen nach thematischen Segmenten vergleichen, die Streuung der Bewertungen sehen und das Risiko einer Verschlechterung bei einer kleinen Datenmenge bemerken kann. import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd scores = pd.read_csv('model_scores.csv') summary = scores.groupby('model_version')['score'].mean() plt.bar(summary.index, summary.values) plt.title('Modellqualität') plt.ylabel('Durchschnittliche Bewertung') plt.show() print('Beste Version:', summary.idxmax()) --- import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd scores = pd.read_csv('model_scores.csv') stats = ( scores.groupby(["topic", "model_version"])["score"] .agg(["mean", "std", "count"]) .reset_index() ) print(stats) for topic, group in scores.groupby("topic"): group.boxplot(column="score", by="model_version") plt.title(f"Thema: {topic}") plt.suptitle("") plt.ylabel("Bewertung") plt.show() small_groups = stats[stats["count"] < 30] print("Kleine Gruppen - Schlussfolgerungen sind nicht zuverlässig:") print(small_groups)
Worauf stützen Sie sich bei der Bestimmung der Spanne?
ТочкаNennen Sie die klassischen Methoden zur Erzeugung von Wort-Embeddings (Word2Vec, FastText, TF-IDF, N-Gramme usw.).
AvitoWelche Wünsche oder Einschränkungen haben Sie bezüglich Projekte und Fachgebiete?
Kannst du den Unterschied zwischen Recall und MRR einfach erklären?
iviWarum hast du dich nach eineinhalb Jahren entschieden, 1C:Rarus zu verlassen?
Was erwägst du, welche Profilstellen wären für dich interessant?