Machine Learning / AI

Kuidas töötab tokeniseerimine? Miks kasutatakse subword-tokensid kogu sõnade asemel?

Rääkige BGE-M3-st: kolm esitust — tihe, harva, mitme-võtmega.

Mis on Recall ja Precision? Ülesanne: 50 vilja, 30 õuna ja 20 pirni, robot õigesti leidis 20 õuna, kuid 15 pirni tuvastas valesti kui õuna. Arvutage mõõdikud.

Kas te tunnete LoRA ja fine-tuning meetodeid?

Kuidas valiti hübriidotsingu koefitsiendid?

Miks teil oli vaja 12 000 küsimus-vastus paari, kui malle oli vaid 15?

Miks te tunnistasite dokumendid piltidena, mitte koostada parserit?

Kuidas te koostasite testandmete komplekti: samadest 12 000 paarist või uutest andmetest?

Raksturot klasterizāciju: kādu uzdevumu risinājāt, kādu metodi izmantojāt, kā mērījāt kvalitāti?

Kuidas töötab transformaator? Räägi mulle BERT ja GPT kohta.

Mis on tihe vektor (dense embedding)? Kuidas see saadakse? Milline on selle suurus?

Milliseid mudeleid kasutati igal etapil? Entiteetide eraldamiseks, vektoreerimiseks, genereerimiseks?

Kuidas hindasite RAG-süsteemi kvaliteeti? Milliseid mõõdikuid kasutasite?

Mis on cross-encoder ja kus te seda kasutasite?

Miks on vaja sõnastiku suurust vähendada? Miks on suur sõnastik halb? Millises funktsioonis toimub koormus?

Mida saadeti teie süsteemis lõppkasutajale?

Mis on sparse-vektor? Kuidas see erineb tihedast vektorist?

Mis vahe on GET ja POST päringutel?

Selgitage lihtsate sõnadega, kuidas teie süsteem ühe kasutaja jaoks töötab, ilma asünkroonsuseta.

Kas ühe päringu jaoks sobib üks 12 000 vastusest või palju?