Machine Learning / AI
Есть ли дедлайны по поиску работы? С какими компаниями ещё общаетесь?
Если у нас есть тулы или MCP — как LLM вызывает их?
Объясните, как работает метод градиентного бустинга на деревьях решений.
Вы уже четвёртый год там работаете. Почему решили уходить? Почему рассматриваете сейчас предложение?
Расскажи про дистилляцию моделей.
Нужно ли регуляризовать свободный член (bias, w0)? Зачем вообще нужен w0?
Расскажи про виды позиционного кодирования, в частности про Rotary Positional Encoding (RoPE).
Зачем вызывать optimizer.zero_grad() в начале train-loop?
На каких фреймворках работал с глубоким обучением?
Что делает Continuous Bag of Words (CBOW)?
Что происходит при слишком большом или слишком маленьком learning rate в градиентном спуске?
Каковы основные отличия между машинным обучением и глубоким обучением?
Когда выбрать LoRA, а когда retrieval по похожим постам? Сколько данных нужно для каждого подхода?
Какие методы борьбы с дисбалансом классов существуют?
Сколько документов нужно автоматизировать — около 1000. Как подойти к обработке?
Какие виды оптимизации LLM существуют?
Есть ли у тебя опыт работы со Spark?
Чем Word2Vec отличается от Bag of Words?
Как происходит координация между LLM-агентами?
Что делать, если модель не влезает на GPU при дообучении?