Machine Learning / AI
Háblame de los parámetros de generación: temperatura, Top-P y Top-K.
¿Fue en forma de prueba/piloto o se implementó directamente en producción y lo usaron los gerentes?
¿Cuántos candidatos enviaron al reranker y cuántos tomaron después de él?
¿Qué modelo de código abierto usar para la ejecución local a través de Ollama?
¿Qué entiendes por error (en el enfoque de prompt)?
¿Qué tipos de anotaciones para la tarea de NER conoces? ¿Con qué has trabajado?
¿Cuál es la diferencia entre Margin Loss y Triplet Loss?
¿Cuál fue el tamaño del fragmento y se hizo solapamiento?
¿Puedes explicar cómo funciona la evaluación off-policy (por ejemplo, IPS o Double Robust) que mencionaste?
¿Cómo resaltar y visualizar métricas de agentes en Grafana?
¿Tiene experiencia trabajando con tareas de navegación, datos GPS y datos geoespaciales? ¿Cómo abordaría una tarea así?
¿Qué es PCA y cómo se aplica en el aprendizaje automático?
Además de F1 y recall, ¿qué métricas se utilizaron para evaluar el clasificador?
¿Qué ejemplos de feature engineering has realizado en tus proyectos?
¿Cómo combinas tus estudios y trabajo al mismo tiempo?
Últimamente hay muchas redes neuronales, ¿cómo las usas en el trabajo, con qué frecuencia y de qué manera exactamente?
¿Qué es la regresión lineal y qué opciones de solución existen?
¿Qué es la tokenización?
¿Qué consideramos como positivo y negativo al entrenar una red de doble cabeza, y qué función de pérdida se utiliza?
¿Cómo implementaste Text-to-SQL? ¿Cómo mediste la precisión del 91%?