Machine Learning / AI

Parlez-moi de votre projet le plus intéressant dans le domaine du NLP et des LLM, y compris l'architecture et l'évaluation de la solution.

Parle-moi du ROC-AUC : qu'est-ce que c'est et comment est-ce utilisé ?

L'agent n'appelle jamais l'un des trois outils. Comment enquêter et résoudre ce problème?

Comment évaluer les systèmes RAG ? Quelles métriques ont été utilisées ?

Parle-moi de LoRA : qu'est-ce que c'est, comment il s'entraîne et comment il fonctionne lors de l'inférence ?

Quelles métriques pouvez-vous nommer pour les tâches de classification ? Parlez-moi de chacune d'elles.

Raconte-moi l'architecture principale du transformateur, quelles sont ses parties principales.

Comment protéger RAG contre l'injection de prompt et le contenu indésirable?

Qu'est-ce qu'un agent ? Quels sont les composants principaux nécessaires pour créer un agent ? Comment implémenter la mémoire ?

Comment agréger et analyser le marquage avec chevauchement 3 (trois opérateurs sur une seule question, réponses binaires) ?

En quoi consiste la tâche de clustering et quels algorithmes connais-tu?

Parlez-moi des types de codage positionnel, en particulier du Rotary Positional Encoding (RoPE).

Qu'est-ce que le RAG et quels sont ses composants principaux?

Parlez-moi des paramètres de génération : température, Top-P et Top-K.

Quelle fonction de perte est utilisée dans les tâches de classification?

Parlez de la distillation de modèles.

Quelle est la différence entre l'attention croisée, l'attention masquée et l'auto-attention?

Nous avons une région où un tornado peut se produire. Nous développons un modèle de classification binaire. Sur quelle métrique devons-nous nous concentrer davantage : la précision ou le rappel ?

Raconte-moi, qu'est-ce qu'une tâche de classification?

Qu'est-ce que la recherche hybride dans RAG?