Machine Learning / AI
Τι μπορεί να γίνει ώστε το μοντέλο να μην απαντά αν στο πλαίσιο δεν υπάρχουν πληροφορίες για την απάντηση στην ερώτηση;
Πώς να αποτρέψετε ένα mock σύστημα, όταν λαμβάνει μια τροποποιημένη αίτηση του πράκτορα, να παρέχει άσχετα ιστορικά δεδομένα ή να μην βρίσκει δεδομένα για το αίτημα;
Πώς μεταδίδεται τεχνικά στο LangGraph μόνο ένα μέρος της κατάστασης και όχι ολόκληρη η κατάσταση;
Τι είναι το Wav2Vec 2.0 και η αυτο-εποπτευόμενη προεκπαίδευση;
Ποιο μοντέλο embedding να επιλέξω για το RAG;
Τι είναι το over-smoothing σε βαθιά GNN και πώς αντιμετωπίζεται;
Είναι διαφορετικοί πράκτορες ή διαφορετικά εργαλεία ενός πράκτορα;
Πώς μετράμε αν ένα μοντέλο embedding και retrieval λειτουργούν σωστά;
Πείτε μας πώς λειτουργεί γενικά η γραμμή RAG: ποια στάδια περιλαμβάνει;
Τι είναι η επιλογή μοντέλου έναντι της βελτιστοποίησης υπερπαραμέτρων;
Τι είναι η υποθετική αποκωδικοποίηση και πώς λειτουργεί;
Ποια χαρακτηριστικά λαμβάνονται υπόψη κατά την αξιολόγηση της ποιότητας των browse-ατζέντων (WebArena);
Τι είναι το τεστ HOLD-OUT για μακροπρόθεσμα αποτελέσματα;
Χρησιμοποιείτε την κατάσταση στο LangGraph και περνάτε ολόκληρη την κατάσταση στο πλαίσιο;
Πώς χειρίζεστε τον πίνακα στο έγγραφο κατά την προετοιμασία δεδομένων για RAG;
Σε ποιο έργο εργάστηκες σχετικά με την ανάπτυξη υπηρεσιών και την ανάπτυξη υπηρεσιών FastAPI: το έκανες μόνος σου ή απλώς το υποστήριζες και το παρακολουθούσες;
Τι μπορεί να γίνει όταν, μετά από μακροχρόνια εργασία, το πλαίσιο του πράκτορα γεμίζει σταδιακά;