Machine Learning / AI
Compara los modelos lineales y no lineales en ML clásico: ventajas y desventajas.
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?
¿Qué modelo de embedding elegir para RAG?
¿Qué se registraba en los metadatos de los documentos en el almacenamiento vectorial?
¿Cómo lidiar con el desequilibrio de clases?
¿Qué bibliotecas se utilizan para optimizar LLM?
¿Qué es importante al elegir un nuevo lugar de trabajo? ¿Las expectativas salariales?
¿Qué tipo de atención permite reducir la complejidad por debajo de O(n²)?
¿Has trabajado con Docker, MLflow, Airflow?
¿Es más cómodo comunicarse en tú o en usted?
¿Cómo está construido el orquestador: qué marco y arquitectura se utilizan, qué hace, es de un solo paso o puede razonar varias veces antes de responder?
¿Qué es un modelo de incrustación y qué es un token?
¿Por qué busca un nuevo trabajo y por qué dejó sus empleos anteriores?
Escriba una función en Python que acepte una lista no ordenada de enteros y devuelva la mediana.
¿Cuál es la principal diferencia entre Spark y Pandas? ¿Qué es Hadoop?
¿Qué son las métricas MAPE y SMAPE? ¿Dónde pueden ser ineficaces?
¿Qué significa T en MyClass<T>?
Cuéntame sobre el optimizador Adam: ¿de qué está compuesto?
¿Tiene una gran comunidad en Mafia?
¿Cómo evaluar automáticamente la calidad de un sistema multiagente?