Machine Learning / AI
Ինչ կարելի է անել, որ մոդելը չպատասխանեցնի, եթե կոնտեքստում պատասխանելու համար տեղեկատվություն չկա՞
Ինչպե՞ս կանխել, որ մոկային համակարգը, փոփոխված գործակալի հարցումին պատասխանելիս, անպատասխանատու պատմական տվյալներ տրամադրի կամ տվյալների համար հարցումը չգտնի։
Ինչպես տեխնիկապես փոխանցել LangGraph-ում միայն վիճակի մի մասը, ոչ ամբողջ վիճակը?
Ի՞նչ է Wav2Vec 2.0-ը և ինքնահսկվող նախապատրաստումը։
Ի՞նչ embedding մոդել ընտրել RAG-ի համար։
Ո՞րն է deep GNN-ներում over-smoothing-ը և ինչպես պայքարել դրա դեմ։
Ամեն ինչը անում են տարբեր գործակալներ կամ նույն գործակալի տարբեր գործիքներ?
Պատմեք, թե ինչպես է ընդհանուր առմամբ կառուցված RAG պայպլայնը՝ ինչ փուլեր է ներառում:
Ինչպե՞ս չափել, որ embedding մոդելը և retrieval-ը նորմալ են աշխատում։
Ի՞նչ է մոդելի ընտրությունը ընդդեմ հիպերպարամետրերի օպտիմալացման:
Ի՞նչ է HOLD-OUT թեստը երկարաժամկետ ազդեցությունների համար։
Ի՞նչ է սփեկուլատիվ դեկոդավորումը և ինչպես է այն աշխատում:
Ի՞նչ առանձնահատկություններ են հաշվի առնվում WebArena-ի browse-գործակալների որակի գնահատման ժամանակ։
Դու օգտագործում ե՞ք վիճակը LangGraph-ում և փոխանցում եք ամբողջ վիճակը կոնտեքստին:
Ինչպես մշակել աղյուսակը փաստաթղթում՝ տվյալներ պատրաստելիս RAG-ի համար։
Որ նախագծում եք աշխատել ծառայությունների տեղադրման և FastAPI ծառայությունների զարգացման վրա՝ ինքներդ եք դա արել, թե միայն սպասարկում և հսկողություն եք իրականացրել?
Ի՞նչ կարելի է անել, երբ երկարատև աշխատանքի ժամանակ գործակալի կոնտեքստը աստիճանաբար լցվում է։