Machine Learning / AI
Mis on benchmarkide saastumine ja kuidas sellega võidelda?
Kirjutage regulatsioonivormel (ElasticNet) ja lisage see kaotuse funktsioonile.
Praktiline ülesanne Uue LLM-i keskmine hinne on tõusnud, kuid toimetajad kurdavad finantsvastuste üle. Milline graafik toetab kõige paremini otsust välja anda? Üks peamine näitaja keskmise hinde kohta. Veerud kõigi teemade keskmise hinde kohta. Kastid vuntsidega teemade ja mudeli versioonide kaupa. Tabel keskmiste hindamiste kohta teemade kaupa. Sõnabukett uute vastuste põhjal. Hindamiste jaotused versioonide ja teemade kaupa, iga rühma suurusega.
Rääkige oma kogemusest LLM ja NLP-ga. Kui sügavalt olete töötanud suurte keelemudelitega?
Mis on pidev batching ja kuidas seda rakendatakse vLLM/TGI-s?
Millised on NLP omadused vene keele jaoks (morfoloogia, registr, diakriitikud)?
Mis on ahne dekodeerimine ja millised on selle probleemid?
Kuidas toimub mudeli juurutamine?
Mis on järjestikused A/B testid?
Mis on selektiivne ümberarvutamine suurtes mudelites?
import unittest class Solution: def isvalid(self, s:str) -> bool: matching_brackets = { ")": "(", "]": "[", "}": "{", } stack: list[str] = [] for bracket in s: if bracket in "([{": stack.append(bracket) continue if bracket not in matching_brackets: return False if not stack or stack[-1] != matching_brackets[bracket]: return False stack.pop() return not stack class SolutionTest: def __init__(self): self.Solution = Solution() def run(self): test_cases = [ ("", True), ("()", True), ("(){}[]", True), ("(({}))", True), ("(", False), (")", False), ("(((", False), ("{[]}", False), ] for brackets, expected in test_cases: actual = self.Solution.isvalid(brackets) assert actual == expected, ( f"Viga {brackets!r}" f"Ootab {expected}, kuid saadi {actual}" ) print(f"Kõik testid läbitud: {len(test_cases)}") if __name__ == "__main__": SolutionTest().run()
Miks täpsete kasutaja päringute vahemällu salvestamine tavaliselt pakub piiratud ärilist väärtust ja mida täpselt te silmas pidasite vastuste vahemällu salvestamisel?
Millal on mediaan parem keskväärtusega?
Millised on klassifikatsiooni ja regressiooni ülesannete erinevused?
Miks töötab bagging puude puhul, nagu juhuslikus metsas?
Millistel juhtudel tasub Spearmani korrelatsiooni kasutada Pearsoni asemel?
Kuidas teha mitmekeelne prompt vastupidavaks sisendkeele muutmisele?
Mis toimib kaaluna gradient boostimisel?
Milline HTTP meetod on parem andmete saamiseks telefoninumbri järgi: GET või POST?
Kuidas hinnata RAG-is retrieval kvaliteeti (recall@k, hit@k, MRR)?