Machine Learning / AI
Racontes-moi plus en détail sur FAISS : comment est structuré l'index, comment est-il déployé, comment fonctionne le système de bout en bout?
Kas oled kunagi kokku puutunud juhusliku metsaga (tööl või koolis)? Millised on peamised erinevused juhusliku metsa ja boosting'u vahel?
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))
Kuidas luua kvaliteetne küsimuste ja vastuste kogum süsteemi hindamiseks?
Miks valisite täpselt kaks agenti? Miks mitte ühte või rohkem?
Kas siis on kasutajatelt, füüsilistelt/juridilistelt isikutelt päringud?
Millised haavatavused eksisteerivad mitmeagentsete LLM-süsteemide puhul?
Kuidas tõlgendada lineaarse regressiooni koefitsiente?
Millisel AI-agendi arendusfaasis osalesite: mudeli ehitamine või MLOps?
Kas siis, sa ise ise ettevõttest välja?
Kuidas võidelda sellega, et vana kuvamispoliitika võib olla mitteoptimaalne, isegi kui kasutame propensity — siin propensity palju ei aita?
Analüüsi eraldi prefill ja decode: Q/K/V, maatriksivormid ja faaside erinevused.
Kas näidis on koostatud kindlate ajavahemike järgi või võetakse kogu aeg?
Mida teha andmete puuduse korral 500 õpilase ja 3 kuu platvormi tööga?
Kui sobiv on sulle see roll, arvestades, et projekt ühendab NLP, LLM ja klassikalise ML ning sina otsisid positsiooni klassikalises ML-is?
Milliseid märgistamise tüüpe tead NER ülesande jaoks? Millega oled töötanud?
Kas saaksite selgitada, kuidas töötab off-policy hindamine (näiteks IPS või Double Robust), mille sa mainisid?
Kuidas töötada privaatsete andmetega süsteemi kohaliku juurutamise ajal?
Kas sa tulid RAG projekti algusest või mingil etapil?
Rakendage ülesande lahendus Pythonis.