Machine Learning / AI
Meséljen az utolsó hat hónap feladatairól az utolsó munkahelyén a [szervezet]nél: miben volt a munkája fókuszában?
Mi az az RNN-T (transducer), és mi az előnye a streaminghez?
Mit tegyünk, ha a listák pontjai egyeznek az időbélyeg szerint?
Hasonlítsuk össze a DAU-t, RPS-t és QPS-t: ha 10 millió DAU-nk van, és minden felhasználó naponta 4-szer lép be, mennyi lesz az RPS és a QPS?
Hogyan lehet elérni, hogy egy válaszmodell szigorúan meghatározott struktúrát kövessen, például JSON-ben?
Mekkora az aszimptotikus keresési összetettség egy listában, amelyben egymásba ágyazott ciklus van?
Miért a Llama 3 modellt választotta a projektjéhez?
Miért használod a QPS kifejezést az RPS helyett, és miben különböznek?
Mi az alkotmányos AI és mi a gondolata?
Értékelje angol tudását külön az olvasás/írás és a beszéd terén a CEFR szintek szerint.
Hogyan értelmezheti az ügyfél, hogy egy jellemző nem jelentős anélkül, hogy a jellemzők fontosságát használná egy fekete doboz modellben?
Milyen mutatók alapján lehet megállapítani, hogy a modell degradálódott?
Milyen AI-eszközöket használsz naponta?
Hogyan értékeljük a RAG rendszereket? Milyen metrikákat használtak?
Mi az a minimálisan észlelhető hatás (MDE)?
Mi az a jailbreak, és hogyan küzdenek ellene a gyártók?
Milyen tömörítési formátumok (bináris, skalár kvantálás) vannak a VDB-ben?
Mi az a dropout és hogyan valósul meg?
Hogyan ellenőrizzük az adatok minőségét a projekteknél?
Milyen védekezéseket alkalmaznak (bemenet/kimenet szűrők, rendszer prompt erősítése, védőkorlátok)?