Machine Learning / AI
Que peut-on faire pour que le modèle ne réponde pas si le contexte ne contient pas d'informations pour répondre à la question?
Comment transmettre techniquement une partie du state dans LangGraph, plutôt que tout le state?
Qu'est-ce que Wav2Vec 2.0 et le pré-entraînement auto-supervisé?
Quel modèle d'embedding choisir pour RAG?
Comment éviter qu'un système simulé, face à une requête modifiée de l'agent, ne fournisse des données historiques non pertinentes ou ne trouve pas de données pour la requête?
Qu'est-ce que le sur-rafraîchissement dans les GNN profondes et comment y faire face?
Est-ce que tout cela est fait par différents agents ou par différents outils d'un même agent?
Racontez comment fonctionne généralement le pipeline RAG : quelles étapes comprend-il ?
Qu'est-ce que la sélection de modèles par rapport à l'optimisation des hyperparamètres?
Comment mesurer si un modèle d'embedding et de récupération fonctionnent correctement?
Qu'est-ce que le test HOLD-OUT des effets à long terme?
Quelles sont les caractéristiques lors de l'évaluation de la qualité des agents de navigation (WebArena) ?
Qu'est-ce que la décodification spéculative et comment fonctionne-t-elle?
Utilisez-vous l'état dans LangGraph et passez-vous tout l'état dans le contexte?
Comment traiter le tableau dans le document lors de la préparation des données pour RAG?
Que peut-on faire lorsque, après un travail prolongé, le contexte de l'agent se remplit progressivement?
Sur quel projet avez-vous travaillé sur le déploiement de services et le développement de services FastAPI : l'avez-vous réalisé vous-même ou vous contentiez-vous de le maintenir et de le superviser ?