Machine Learning / AI
¿Qué se debe hacer después de la recuperación para formar la respuesta al usuario y cómo evaluar la calidad de la generación en RAG?
Cuéntenos sobre Word2Vec: ¿qué enfoques de entrenamiento se utilizan en él (CBOW, Skip-gram)?
¿Qué es el desplazamiento de datos (data drift)?
¿Cuándo llegaste a 1C:Rarus? ¿Tuviste un mentor/guía que te ayudara a integrarte en las tareas?
¿Cómo se puede lograr que un modelo de respuestas siga una estructura estricta, por ejemplo, en JSON?
¿Luego revisas el código que generó la herramienta de IA?
¿Cómo afecta esto a su trabajo que tenga diferentes proyectos? ¿Esto afecta su motivación financiera? ¿Tiene bonificaciones por proyectos?
-- 1.1 ¿Qué mostrará la consulta: SELECT campaign, COUNT(*) as rows, COUNT(DISTINCT co.user_id) AS users FROM campaigns AS ca INNER JOIN communications AS co ON ca.campaign = co.campaign GROUP BY ca.campaign AS campaign -- 1.2 ¿Cómo cambiará la respuesta si se cambia el tipo de JOIN a LEFT? -- 1.3 Indique el orden de ejecución de los operadores en esta consulta. -- 2. La tabla campaigns fue corregida: se eliminó la duplicación, se añadió la clave (PK). -- Se realizaron más campañas, debido a errores, los usuarios comenzaron a tener intentos fallidos de entrega de comunicaciones, y algunos ni siquiera lograron mostrar. -- Ejemplo 1: communications -- | user_id | campaign | status | -- | 1000001 | promo_cats | error | -- | 1000001 | promo_cats | error | -- | 1000001 | promo_cats | success| -- | 1000001 | promo_cats | success| -- | 1000001 | promo_cats | error | -- Ejemplo 2: communications -- | user_id | campaign | status | -- | 1000002 | promo_rats | error | -- | 1000002 | promo_rats | error | -- | 1000002 | promo_rats | error | -- | 1000002 | promo_rats | error | -- | 1000002 | promo_rats | error | -- Sobre las campañas promocionales enviadas a los usuarios: -- 2.1 Escriba una consulta que muestre la cantidad de usuarios que recibieron con éxito la comunicación, para cada campaña. -- 2.2 Modifique la consulta para mostrar: la cantidad de usuarios que no recibieron ninguna comunicación exitosa en total, para cada campaña.
¿Cómo estás con SQL?
¿Cómo entrenar el modelo? Seq-to-seq es costoso, hay un montón de hiperparámetros. ¿Cómo hacerlo?
¿Cuáles son las formas de promediar las métricas en una clasificación multiclase?
Cuéntame sobre la tarea más difícil o dificultad en uno de los proyectos.
¿Por qué llamar a optimizer.zero_grad() al inicio del ciclo de entrenamiento?
¿En qué se diferencia el ajuste fino de RAG? ¿Obtendremos el mismo resultado?
¿Cuánto tiempo se necesita para comenzar un nuevo proyecto?
¿Qué es BERT y en qué tareas se entrenó?
Desde el punto de vista de las tareas analíticas, ¿qué fue? ¿Has enfrentado pruebas A/B? ¿Qué métricas utilizaste?
¿Has tenido contacto con clientes? ¿En qué formato?
Tarea en Python: encontrar el índice del primer carácter único en la cadena (First Unique Character)
¿Cómo escalar el sistema bajo una gran carga?