Machine Learning / AI
¿Cómo normalizar la puntuación para que un nuevo agente sin historial también reciba clientes potenciales y pueda vender?
¿Cómo obtener la anotación de datos?
¿Qué sucederá si se ingresa al decodificador una secuencia de 10k tokens, pero el modelo fue entrenado con 9k?
¿Qué es la política y en qué se diferencia la estocástica de la determinista?
¿Qué es Medusa y las cabezas de predicción de múltiples tokens?
¿Qué es el modelo de grafo de propiedades (Neo4j, Cypher)?
¿Qué es el message passing en GNN?
¿Qué es el teorema de Bayes?
¿Qué es la codificación posicional en el transformador?
¿Qué es una anomalía basada en PCA y qué tipo de ángulo tiene con el subespacio?
¿Qué estrategias de selección de consultas (incertidumbre, diversidad, reducción del error esperado)?
¿Cuáles son los tipos de hipótesis en la prueba de hipótesis?
¿Su experiencia está más relacionada con el diseño de modelos desde cero o con el ajuste fino de modelos preentrenados?
¿Cómo mediste el éxito en el proyecto [empresa] (completado automático de código)? ¿Qué métricas utilizaste?
¿Puedes decirme tu fecha de nacimiento?
¿Tiene experiencia en el diseño y la implementación de arquitecturas complejas de redes neuronales (transformadores, RNN)?
¿Cómo obtener un bloqueo para experimentos?
¿Qué es LoRA y para qué sirve?
¿Cómo explicarías esta decisión a los interesados sin formación estadística?
¿Has trabajado con Airflow o Spark? Cuéntame, ¿qué es un DAG en Airflow? ¿Puedes dar un ejemplo de tu experiencia? ¿Escribiste DAGs tú mismo o solo los usaste/ejecutaste?