Machine Learning / AI
Что такое range в Python и как он используется в качестве аргумента?
Что такое shared memory и зачем её использовать?
Как работает случайный лес и строятся деревья в ансамбле?
Будут ли данные стандартизироваться и приводиться к единому виду перед загрузкой в хранилище?
Что такое метод максимального правдоподобия?
Почему сравнение float чисел может быть некорректным и как с этим бороться?
Что такое квантизация и какие схемы (PTQ, QAT, AWQ, GPTQ, GGUF)?
Что такое RoPE (rotary positional embeddings) и какие у него преимущества?
Как искать и исправлять проблемы в данных с временными интервалами и дефолтными значениями?
Что такое Wide&Deep и зачем смешивать memorization и generalization?
Можно ли вернуть любой символ при одинаковом количестве подряд идущих символов?
Какие приёмы повышают точность маленьких LLM (Llama 3 8B, Mistral 7B) на сложных задачах?
Как работает алгоритм LightFM?
Что такое RBF kernel и его гиперпараметры?
Чем FlashAttention v2 отличается от v1?
За счет чего трансформеры получили преимущество?
Что такое Delta Lake / Iceberg / Hudi и зачем lakehouse?
В каких ситуациях лучше использовать numpy, а в каких стандартные структуры данных Python?
Почему селекты могут стать медленнее при большом количестве индексов?
Почему раньше возникала проблема исчезающего градиента?