Machine Learning / AI
Hogyan történik az együttműködés az LLM-ügynökök között?
Mi az a DistilBERT? Milyen minőségveszteségek és sebességnövekedések vannak?
Mi az az exponential backoff az újrapróbálkozásoknál az Airflow-ban?
Hogyan lehet automatikusan felosztani a szöveget értelmes részekre LLM használata nélkül?
Mi az a Performer és mi a véletlenszerű jellemzők közelítésének ötlete?
Hogyan segít a koszinusz távolság a vektorok szemantikus közelségének mérésében?
Mi az a mixup és a cutmix? Hogyan befolyásolják a regularizációt?
Mesélj egy klasszikus gépi tanulási projektről — a munkavállalók elhagyásának előrejelzése. Mi volt az üzleti probléma?
Mi az IPO, KTO, ORPO mint alternatíva a DPO-hoz?
Hogyan szervezed a pipeline-okat és a modellek telepítését a productionban?
Miért használták kifejezetten a natív toolcalling-ot ahelyett, hogy JSON-sémát adtak volna a promptba?
Mi az a cross-encoder, és hol használta?
Milyen területeken dolgozott ML-lel? Szükség volt modellek tréningjére, és ha igen, milyen architektúrákra?
Hogyan jelöljük az audio adatokat?
Hogyan történik az átmenet a csomópontok között a LangGraph-ben? Milyen típusú átmenetek léteznek?
Hogyan viszonyulnak egymáshoz a Recall és Precision, növelhető-e az egyik anélkül, hogy a másikat csökkentenénk? Adj példákat feladatokra.
Számolja ki minden felhasználó összbevételét Keresse meg minden felhasználó első és utolsó vásárlási dátumát
Nevezze meg a szavak beágyazásának klasszikus módszereit (Word2Vec, FastText, TF-IDF, N-gramok stb.).
Mesélj a legnagyobb/mennyiségű feladatról
Az LLM dinamik RAG-ként működött?