Machine Learning / AI
Quelles techniques de compression de prompt connaissez-vous (LLMLingua) ?
Est-ce clair ce que fait l'entreprise (traitement des avis sur les marketplaces et les services géographiques, analyse pour les partenaires) ?
Comment évaluer la qualité d'un modèle avec ROC AUC et que signifie un score mauvais ou bon?
Quels sont les méthodes modernes efficaces pour les séries temporelles?
Quelle est la différence entre sparse MoE et dense MoE?
Pourquoi dans de nombreuses tâches de CV, on est passé des convolutions (CNN) aux mécanismes d'attention (Transformer) ?
Qu'est-ce que l'appel de fonction et l'utilisation d'outils dans les API modernes de LLM?
Y a-t-il des restrictions en raison du traitement de données personnelles?
Quelles sont les caractéristiques de la détection d'anomalies dans le trafic réseau (Zeek, Netflow) ?
Quelles sont les techniques de déduplication des données dans le pipeline?
Qu'est-ce que les embeddings contextuels ? Donnez des exemples de modèles.
Quelle est la fonction de perte pour la régression logistique?
Qu'est-ce que le weight sharing dans NAS?
Quelle est la complexité computationnelle de l'auto-attention et pourquoi?
Qu'est-ce que NVLink et NVSwitch?
Quelle est la notion de graphes computationnels?
Qu'est-ce que la formation adversariale comme protection?
Qu'est-ce que Informer et Autoformer ?
Quelle est la différence entre le gradient boosting et la forêt aléatoire?
Quelles sont les schémas étoile, flocon de neige et Data Vault?