¿Cómo funciona la tokenización? ¿Por qué se utilizan subword tokens en lugar de palabras completas?
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Machine Learning / AI
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Háblame de BGE-M3: tres representaciones — denso, disperso, multi-vector.
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¿Qué son Recall y Precision? Problema: 50 frutas, 30 manzanas y 20 peras, un robot encontró correctamente 20 manzanas, pero identificó incorrectamente 15 peras como manzanas. Calcule las métricas.
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¿Está familiarizado con LoRA y los métodos de ajuste fino?
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¿Cómo se seleccionaron los coeficientes para la búsqueda híbrida?
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¿Por qué necesitabas 12,000 pares de pregunta-respuesta si solo había 15 plantillas?
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¿Por qué reconociste los documentos como imágenes en lugar de crear un analizador?
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¿Cómo formó el conjunto de datos de prueba: de esas mismas 12,000 pares o de nuevos datos?
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Cuéntenos sobre la agrupación: qué problema resolvieron, qué método usaron, ¿cómo midieron la calidad?
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¿Cómo funciona un transformador? Cuéntame sobre BERT y GPT.
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¿Qué es un vector denso (embedding denso)? ¿Cómo se obtiene? ¿Cuál es su tamaño?
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¿Qué modelos se utilizaron en cada etapa? ¿Para la extracción de entidades, para la vectorización, para la generación?
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¿Cómo evaluó la calidad del sistema RAG? ¿Qué métricas utilizó?
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¿Qué es un cross-encoder y dónde lo has utilizado?
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¿Por qué es necesario reducir el tamaño del diccionario? ¿Por qué es malo tener un diccionario grande? ¿En qué función se produce la carga?
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¿Qué se enviaba al usuario final en su sistema?
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¿Qué es un vector disperso? ¿En qué se diferencia de uno denso?
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¿Cuál es la diferencia entre las solicitudes GET y POST?
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Explique en palabras simples cómo funciona su sistema para un usuario, sin asincronía.
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¿Para una consulta, se ajusta una de las 12,000 respuestas o muchas?
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