Mis on Residual Connection (jääkvõtted ühendused)?
Machine Learning / AI
kaks arvu kokku ühe funktsiooniga decoratori kohal, mis kirjutab kõigepealt tere siis kutsub kokku arvutamise funktsiooni kirjutab seni def hello(func): def wrapper(a,b): print('Tere') result = func(a,b) print("Senini") return result return wrapper @hello_bye_dec def add_numbers(a,b): return a+b Print(add_numbers(2,3))
Rääkige endast: millega olete tegelenud, millega soovite tegeleda, oma kogemustest.
Kas tead midagi muutuvate ja muutumatute andmetüüpide kohta ning millistele andmetele need kuuluvad?
Palun, räägi mulle oma kogemusest
Pre-Layer Norm vs Post-Layer Norm — mis on erinevus ja miks see on oluline õppimise stabiilsuse jaoks?
Racontes-moi le gradient de descente : quels types existent ?
Palun, selgitage, kuidas Pythonis töötab sõnastik ja mis seal toimub kokkupõrgete osas.
Kas saab kasutada dekoraatorit ilma @ süntaksita?
Seega, mudel ei töötanud tööriistadega — välja arvatud teadmistebaasi otsimine, ta ei teinud midagi muud?
Miks on närvivõrkudes vajalik mitte-lineaarsus?
Selles skeemis, kui kasutaja kirjutab sõna «tere», see läheb RAG-i ja saab vastuse RAG-i kaudu sõnaga «tere». Kuidas me saame seda näha/ennetada?
Kas saame kasutada samu mõõdikuid, kui mõõdame kvaliteeti top-K abil ja mõõdikut, mida küsime kasutajalt (meeldib/mitte meeldib)? Või on need erinevad asjad?
Kuidas lahendada konteksti kasvamise probleemi aktiivse vestluse ajal kasutajaga?