Machine Learning / AI

Τι είναι ο παραλληλισμός στην επαγωγή;

Από πού προήλθαν τα νέα βάρη και γιατί έγιναν περισσότερα;

Τι είναι το p-tuning;

Τι είναι ένα όριο (threshold);

Πώς αλλάζουν οι τοποθετημένες ενσωματώσεις Q, K, V;

Πώς γίνεται ο συντονισμός μεταξύ των πρακτόρων LLM;

Πού βρίσκονται δομικά οι τοποθετημένες ενσωματώσεις;

Τι να κάνετε αν το μοντέλο δεν χωράει στην GPU κατά τη διάρκεια περαιτέρω εκπαίδευσης;

Ποια είναι η ιδέα του Margin Loss;

Ποιες βιβλιοθήκες χρησιμοποιούνται για τη βελτιστοποίηση του LLM;

Ποιες μετρήσεις υπάρχουν στην NLP;

Πώς θα αξιολογεί η G-Eval την ποιότητα;

Ποιες ευπάθειες υπάρχουν στα συστήματα LLM πολλαπλών πρακτόρων;

Τι υπάρχει στην έξοδο του ανακατατάκτη;

Ποιοι τύποι προσοχής υπάρχουν;

Πώς αξιολογείται αυτόματα η ποιότητα ενός συστήματος πολλαπλών πρακτόρων;

Ποιος είναι ο τύπος του Margin Loss;

Τι να κάνουμε αν θέλουμε να μάθουμε με 4 παραδείγματα;

Τι είναι η λειτουργία απώλειας;

Τι να κάνετε στο τέλος της εκπαίδευσης;