Machine Learning / AI
Comment la répartition des ressources est-elle réalisée dans Docker?
Quelles tâches résolvent les embeddings de KG (prédiction de liens, typage d'entités) ?
Pourquoi n'utilise-t-on pas la formule analytique lors de la résolution d'un problème de régression linéaire?
Qu'est-ce que la perte de Tversky ?
Comment implémenter la vérification des clés avec des valeurs négatives et correspondantes pour des points miroir?
Qu'est-ce que l'over-squashing dans GNN?
Décrivez la dernière tâche de ML résolue selon le schéma : objectif, données, métrique de qualité, algorithme ML et résultat
Qu'est-ce que la mise à l'échelle NTK-aware RoPE pour étendre la fenêtre de contexte?
Qu'est-ce que la formation basée sur la population (PBT) ?
Que faire si la requête ne correspond à aucun scénario (par exemple, 'bonjour' ou spam) ?
Qu'est-ce que le boosting?
Où se trouvent architecturalement les embeddings positionnels?
Quelles autres métriques devrions-nous ajouter pour surveiller la mise à jour des documents (pour ne pas découvrir qu'après la mise à jour il ne reste que 3 documents au lieu de 10 000) ?
En quoi les GNN diffèrent-elles des algorithmes classiques sur les graphes (PageRank, propagation de labels) ?
Pourquoi un décodeur est-il utilisé dans GPT plutôt qu'un encodeur?
Comment la quantité de données influence-t-elle le choix de l'index pour la recherche?
Quel outil a été utilisé pour le découpage structurel des documents?
Connaissez-vous LoRA et les méthodes de fine-tuning?
Comment choisir la taille du vecteur d'incorporation?
Comment modifier la solution pour le calcul des sommes et des combinaisons de dés si le nombre de dés est un paramètre?