Machine Learning / AI
Para generar preguntas, el gran modelo de lenguaje tiene dificultades para mantener el estilo en temas raros. El asistente de IA propone lanzar inmediatamente LoRA en todo el corpus histórico de 2 millones de diálogos, pero la anotación es parcialmente ruidosa. ¿En qué casos no confiaría en este consejo y qué elegiría primero?
¿Han probado otros modelos de embedding?
Cuente la idea de CLIP y la pérdida contrastiva de imagen-texto.
¿Cómo funciona el algoritmo LightFM?
¿Cómo dividir a los clientes en dos grupos para una prueba A/B?
¿Qué son las medias móviles EMA y dónde se aplican?
¿Qué exactamente quieres decir con profundidad: desplazamiento por la página o desplazamiento por el bloque?
¿Cómo tener en cuenta los puntos duplicados al verificar la simetría?
¿Qué es un bounding box y qué formatos de coordenadas existen (xyxy, xywh, cxcywh)?
¿Qué son los prompts de recuperación en baja confianza?
¿En qué se diferencia NDCG@10 de NDCG en toda la lista?
¿Cómo actualizar el modelo de riesgo cuando aparecen nuevos datos y hipótesis?
¿Qué es VAE para detección de anomalías?
¿Qué es primero: el nombre de dominio o la dirección IP?
¿Cómo presenta BERT los datos de salida?
Diseñe un sistema de moderación de contenido UGC (texto + imágenes).
¿Cuál es la complejidad en memoria y en tiempo de la auto-atención?
¿Qué es la inyección de prompt en aplicaciones LLM?
¿En qué orden se ejecutan los operadores SQL en una consulta?
¿Alguna vez has tenido que trabajar con asincronía?