Machine Learning / AI
Как выдать список результатов?
Как ты начал действовать с проектом оценки качества диалогов? Какие были данные, какой выбрал подход?
Назовите оптимизаторы. Что такое SGD?
Когда выбрать LoRA, а когда retrieval по похожим постам? Сколько данных нужно для каждого подхода?
Как происходит обучение с LoRA простыми словами?
Расскажите про Text-to-SQL агент: архитектура, pipeline, технологии.
К чему приведёт генерация синтетических данных для редкого класса? Что произойдёт с распределением?
В чем разница между cross-attention, masked attention и self-attention?
Что такое sparse-вектор? Чем он отличается от dense?
Каковы основные отличия между машинным обучением и глубоким обучением?
Как защитить RAG от prompt injection и нежелательного контента?
Зачем масштабировать признаки и какие методы масштабирования существуют?
Сколько документов нужно автоматизировать — около 1000. Как подойти к обработке?
Как работал self-correction в Text-to-SQL агенте?
Какова ваша роль в работе с искусственным интеллектом? Что конкретно вы делаете?
Чем отличаются batch normalization и layer normalization? Когда какую использовать?
Расскажи о своём карьерном пути — как ты пришёл в Data Science?
Как оценить качество ретривала? Откуда взять коллекцию документов для оценки метрик?
Что произойдёт, если подать на вход декодеру последовательность длиной 10k токенов, а модель обучалась на 9k?
Кем работали? Какая позиция была там?