Mi az a Residual Connection (maradék kapcsolatok)?
Machine Learning / AI
két szám összeadása egy függvényben egy dekorátor felett, amely először írja, hogy szia majd meghívja az összeadás függvényt írja, hogy viszlát def hello(func): def wrapper(a,b): print('Szia') result = func(a,b) print("Viszlát") return result return wrapper @hello_bye_dec def add_numbers(a,b): return a+b Print(add_numbers(2,3))
Mesélj magadról: mivel foglalkoztál, mivel szeretnél foglalkozni, a tapasztalataidról.
Tudsz valamit a változtatható és változatlan adattípusokról, és hogy mely adatokhoz tartoznak?
Kérlek, mesélj a tapasztalatodról
Pre-Layer Norm vs Post-Layer Norm — mi a különbség, és miért fontos ez a tanulás stabilitásához?
Mesélj a gradiens csökkenésről: milyen típusai vannak?
Kérlek, magyarázd el, hogyan működik egy szótár Pythonban a háttérben, és mi történik az ütközésekkel kapcsolatban.
Használható-e dekorátor @ szintaxis nélkül?
Tehát a modell nem működött az eszközökkel — a tudásbázis lekérdezése mellett nem csinált semmit?
Miért szükséges a nemlineáris működés a neurális hálózatokban?
Ebben a sémában, ha a felhasználó beírja a „szia” szót, az RAG-be kerül, és választ kap az RAG-től a „szia” szóval. Hogyan láthatjuk/akadályozhatjuk ezt?
Használhatjuk ugyanazokat a metrikákat, amikor a minőség mérésére a top-K-t és a felhasználónak kérdezett metrikát (tetszik/nem tetszik)? Vagy ezek különböző dolgok?
Hogyan kezeljük a kontextus növekedésének problémáját aktív párbeszéd során?