Machine Learning / AI
Τι είναι το multi-agent RL και ποια είναι τα προβλήματά του με την μη-στασιμότητα;
Τι είναι η μόλυνση των benchmarks και πώς αντιμετωπίζεται;
Γράψτε τον τύπο κανονικοποίησης (ElasticNet) και προσθέστε τον στη λειτουργία απώλειας.
Πρακτική άσκηση Ο μέσος βαθμός της νέας LLM αυξήθηκε, αλλά οι συντάκτες παραπονιούνται για τις οικονομικές απαντήσεις. Ποιο γράφημα θα υποστηρίξει καλύτερα την απόφαση κυκλοφορίας; Ένας κύριος δείκτης του μέσου βαθμού. Στήλες με τον μέσο βαθμό όλων των θεμάτων. Κουτιά με ουρές ανά θέμα και έκδοση μοντέλου. Πίνακας με τους μέσους βαθμούς ανά θέμα. Σύννεφο λέξεων από τις νέες απαντήσεις. Κατανομές βαθμολογιών ανά εκδόσεις και θέματα με το μέγεθος κάθε ομάδας.
Πες μου για την εμπειρία σου με LLM και NLP. Πόσο βαθιά έχεις εργαστεί με μεγάλα γλωσσικά μοντέλα;
Τι είναι το συνεχές batching και πώς υλοποιείται στο vLLM/TGI;
Ποια είναι τα χαρακτηριστικά του NLP για τη ρωσική γλώσσα (μορφολογία, πεζά/κεφαλαία, διακριτικά);
Τι είναι η άπληστη αποκωδικοποίηση και ποια είναι τα προβλήματά της;
Πώς γίνεται η ανάπτυξη του μοντέλου;
Τι είναι οι διαδοχικές δοκιμές A/B;
import unittest class Solution: def isvalid(self, s:str) -> bool: matching_brackets = { ")": "(", "]": "[", "}": "{", } stack: list[str] = [] for bracket in s: if bracket in "([{": stack.append(bracket) continue if bracket not in matching_brackets: return False if not stack or stack[-1] != matching_brackets[bracket]: return False stack.pop() return not stack class SolutionTest: def __init__(self): self.Solution = Solution() def run(self): test_cases = [ ("", True), ("()", True), ("(){}[]", True), ("(({}))", True), ("(", False), (")", False), ("(((", False), ("{[]}", False), ] for brackets, expected in test_cases: actual = self.Solution.isvalid(brackets) assert actual == expected, ( f"Lathos gia {brackets!r}" f"Perimene {expected}, alla lavo {actual}" ) print(f"Ola ta tests epityhhsan: {len(test_cases)}") if __name__ == "__main__": SolutionTest().run()
Γιατί η προσωρινή αποθήκευση των ακριβών ερωτημάτων χρηστών γενικά προσφέρει περιορισμένη επιχειρηματική αξία και τι ακριβώς εννοούσατε με την προσωρινή αποθήκευση απαντήσεων;
Πότε η διάμεσος είναι καλύτερη από το μέσο όρο;
Ποια είναι η διαφορά μεταξύ εργασιών ταξινόμησης και παλινδρόμησης;
Γιατί το bagging λειτουργεί με δέντρα, όπως σε ένα τυχαίο δάσος;
Σε ποιες περιπτώσεις πρέπει να χρησιμοποιείτε τη συσχέτιση Spearman αντί για την Pearson;
Πώς κάνετε μια πολύγλωσση προτροπή ανθεκτική στην αλλαγή γλώσσας εισόδου;
Τι λειτουργεί ως ζυγός στην ενίσχυση του βαθμιδωτού;
Ποια μέθοδος HTTP είναι καλύτερη για την λήψη δεδομένων με αριθμό τηλεφώνου: GET ή POST;
Πώς αξιολογούμε την ποιότητα ανάκτησης στο RAG (recall@k, hit@k, MRR);