Machine Learning / AI
Te magad helyezted el a saját modelljeidet a gyártásba?
Mi az a differenciál?
Melyik projekt érdekel a legjobban, és szeretnéd róla beszélni?
Melyik gépi tanulási algoritmust választod megbízhatóan osztályozási feladathoz?
Mi a különbség a detach és a clone között a PyTorch-ban?
Mi az a sűrű vektor (dense embedding)? Hogyan jön létre? Mekkora a mérete?
Nem értem, miért nem tudunk mindent online elvégezni — mik az igazán korlátozások itt? Miért szükséges az előszámítás?
Mi az a nyelvfüggő robotpolitika?
Hol használtad a CI/CD-t?
Hogyan szervezték az LLM (DeepSeek R1 33B) inferenciát? Hány GPU, hogyan párhuzamosították?
Mesélje el, hogyan működik általában a RAG pipeline: milyen lépéseket tartalmaz?
Hogyan szervezték az adatokat a párbeszédek összefoglalására, és hogyan zajlott a tanítás?
Hogyan számították ki a munkavállalói lemorzsolódás előrejelző modelljének gazdaságosságát?
Mi az a DistilBERT? Milyen minőségveszteségek és sebességnövekedések vannak?
Miért használják most gyakrabban a PyTorch-t a TensorFlow helyett?
Mi az osztálykiegyensúlyozatlanság az NER-ben, és hogyan kezeljük ezt?
Milyen módszerek vannak az adatok driftjének detektálására a pipeline-ban?
Mesélj egy automatizálási tapasztalatodról.
Milyen adatmennyiséggel dolgoztak az OCR és entitáskinyerési feladatok során PDF-dokumentumokból?
Ez teszt/pilóta formában volt, vagy közvetlenül a gyártásba került, és a menedzserek használták?