Machine Learning / AI
Tehát egyik munkahelyeden sem volt end-to-end fejlesztési ciklus a data gyűjtéstől az értékesítésig?
Milyen hibahatárt használjunk a tanulás leállításához?
Milyen osztályozási metrikákat használjunk erős osztálykiegyensúlyozatlanság esetén?
Milyen típusú táblázat-ellenőrzések léteznek?
Mi a hibrid keresés a RAG-ben?
Hogyan működik egy véletlen erdő, és hogyan tanítják a klasszifikációs feladatban?
Milyen szinten van az angol?
Hogyan használhatók a kész nyelvi modellek a válaszok minőségének értékelésére?
Mi az a class activation map (CAM) és Grad-CAM?
Miért jobb a RAG a finomhangolásnál az belső dokumentációval kapcsolatos QA feladathoz?
Mi az a Mean Absolute Scaled Error (MASE)?
Hogyan frissítsük helyesen a modellt: cseréljük le a régit újszerre, vagy használjunk egy ésszerűbb megközelítést?
Gyakorlati feladat A mesterséges intelligencia generált egy kódot az új LLM kiadásáról szóló döntéshez. Végezzen áttekintést: módosítsa úgy, hogy a szerkesztő össze tudja hasonlítani a verziók minőségét tematikus szegmensek szerint, lássa az értékelések szórását, és észrevegye a kis adathalmazon való romlás kockázatát. import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd scores = pd.read_csv('model_scores.csv') summary = scores.groupby('model_version')['score'].mean() plt.bar(summary.index, summary.values) plt.title('Modellek minősége') plt.ylabel('Átlagos értékelés') plt.show() print('Legjobb verzió:', summary.idxmax())
Mi a különbség a keresztfigyelem, maszkolt figyelem és önfigyelem között?
Hogyan biztosítható a modell minősége trigger vásárlások és ügyfél avatarok használatával?
Mi az önfigyelem?
Milyen problémák merülnek fel nagyon vékony struktúrák (erek, utak) szegmentálásakor?
A modell saját körvonalában volt, vagy külső API-n keresztül volt elérhető?
Mi az a safety classifier a párbeszéd kimeneténél?
Milyen jellemzői vannak az aktív tanulásnak az önéletrajzban?