Machine Learning / AI
¿Cómo implementar un algoritmo para contar y desplazar ceros en una matriz en Python?
¿Qué es Flamingo y cuál es la idea de la atención cruzada en LM?
¿Cómo se comportan Precision y Recall en presencia de un desequilibrio de clases? Ejemplo: 95 unidades y 5 ceros, el modelo siempre predice 1.
¿Qué es un juez LLM y cuáles son sus problemas de sesgo (sesgo de longitud, sesgo de posición)?
¿Cómo organizar la actualización del índice en producción sin tiempo de inactividad?
¿Cómo entrenan los embeddings para la tarea con negativos duros?
¿En qué se manifiestan los modelos débiles?
¿Cómo funciona un bosque aleatorio y cómo se entrena en una tarea de clasificación?
¿Cómo elegir el formato de cuantización para inferencia en CPU vs GPU?
¿Qué es DPO y por qué es más popular que PPO en modelos abiertos?
¿Qué métricas son adecuadas para evaluar modelos con clases desequilibradas?
¿Qué sucede con el árbol cuando hay una cantidad muy grande o muy pequeña de objetos mínimos en la hoja?
¿Por qué RAG es mejor que el ajuste fino para la tarea de QA en documentación interna?
¿Cómo funciona el proceso de incorporación?
¿Cómo determinar si un modelo tiene alta varianza?
¿Cómo se pagan las horas extras?
¿Qué métricas y métodos se utilizan para evaluar modelos y pruebas A/B?
¿Qué es la estimación de la pose 6D de un objeto?
¿Cómo se calcula el coeficiente de Gini y cómo se relaciona con ROC AUC?
¿Qué problemas surgen al segmentar estructuras muy delgadas (vasos, carreteras)?