Machine Learning / AI
Τι είναι το RoPE (περιστροφικές διαστάσεις τοποθέτησης) και ποια είναι τα πλεονεκτήματά του;
Πώς να αναζητήσετε αποτελεσματικά παρόμοια embeddings ανάμεσα σε εκατομμύρια προϊόντα χρησιμοποιώντας το Faiss ή άλλα ευρετήρια;
Ποια μοντέλα ελαχιστοποιούν το bias και ποια τη διακύμανση, συγκρίνοντας το boosting και το bagging;
Ποια είναι τα μέσα ομαδοποίησης του πειράματος (τυχαία κατανομή σε ομάδες);
Τι να κάνετε αν το εισόδημα του πελάτη είναι άγνωστο;
Ποια είναι τα μειονεκτήματα των βάσεων δεδομένων στηλών;
Πώς λύνετε το πρόβλημα της άθροισης εσόδων σε μεγάλο όγκο δεδομένων;
Τι είναι το RMSNorm και γιατί χρησιμοποιείται στο LLaMA;
Τι είναι το MC Dropout ως Bayesian προσέγγιση;
Πώς επηρεάζει ο αριθμός των δέντρων σε ένα τυχαίο δάσος την ποιότητα του μοντέλου;
Είναι οι συμβολοσειρές στην Python μεταβλητές ή αμετάβλητες;
Ποια σημασιολογία πρέπει να αντανακλούν τα backends για την ταυτοποίηση;
Τι είναι η ποσοτικοποίηση στη μηχανική μάθηση; Πώς γίνεται η ποσοτικοποίηση από FP32 σε INT8 — από έναν αριθμό κινητής υποδιαστολής σε ακέραιο;
Προς τα πού δείχνει το διανυσματικό πεδίο της συνάρτησης f(x) = 4x + 5 στο σημείο x;
Τι είναι η εναλλακτική σχετικότητα προϊόντων στα αποτελέσματα αναζήτησης;
Τι είναι οι ενσωματώσεις θέσης και ποιος είναι ο σκοπός τους; Ποιοι τύποι (ημισυνειδητοί, μαθαίνονται, RoPE, ALiBi) υπάρχουν και για ποιον σκοπό χρησιμοποιούνται;
Εξήγησε την υβριδική αναζήτηση: γιατί να συνδυάσεις την διανυσματική αναζήτηση και το BM25; Τι είναι το RRF (Reciprocal Rank Fusion);
Τι είναι το Snorkel και η αδύναμη εποπτεία;
Από ποια ημερομηνία είστε έτοιμοι να ξεκινήσετε τη συνεργασία σε περίπτωση θετικής απόφασης;
Γιατί υπάρχουν πολλά κεφάλια προσοχής στον μετασχηματιστή; Τι μαθαίνουν στην πράξη;