Machine Learning / AI
Tervezzen egy deepfake felismerő rendszert valós idejű videókhoz.
Mit keres most magadnak?
Miért fog akkor a ranker tanulni? Vagyis, független lesz a tartalomtól — mi a célja?
Mi az a vLLM és miért van szükség a PagedAttention-re?
Milyen feladatokban segít a CoT, és melyekben rontja a minőséget?
Mit csináltak a megfelelőséggel a RAG rendszerben?
Gyakorlati feladat Az AI javasolja, hogy a LoRA-t minden 2 millió nem tisztított párbeszéden tanítsuk. Melyik a legérettebb válasz a jelölt részéről? - Bízzunk az AI-ban: egy nagy korpusz kiegyenlíti a hibákat. - Először változtassuk meg a promptot anélkül, hogy az adatokat módosítanánk. - Tanítsuk a LoRA-t a tisztított részen, és hasonlítsuk össze az alapmodellel. - Ellenőrizzünk egy véletlenszerű mintát a címkézésből az edzés előtt. - Először ellenőrizzük az adatokat és a minőséget témák szerint egy külön készleten, majd korlátozottan tanítsuk a LoRA-t. - Tanítsuk az egész korpuszon, de csökkentsük a LoRA rangját.
Mit csinálsz a karon?
Hogyan lehet elérni, hogy egy válaszmodell szigorúan meghatározott struktúrát kövessen, például JSON-ben?
Miért a Llama 3 modellt választotta a projektjéhez?
Mi az a kétszeresen robusztus becslés?
Milyen megoldásokat javasol a rendszer terhelésének növekedése esetén?
Meséljen az U-Net architektúrájáról és arról, hogy mire szolgálnak a skip kapcsolatok.
Milyen megközelítések vannak az adattárak építéséhez?
Miért szükséges a regularizáció a modellekben?
Mi az a minimálisan észlelhető hatás (MDE)?
Mi az az ERR (Expected Reciprocal Rank)?
Mi az a jailbreak, és hogyan küzdenek ellene a gyártók?
Mi az IVF index és miért szükségesek a centroidok?
Mi az átfedés a részek között, és miért van rá szükség?