Ի՞նչ է OOV տոքենը և ինչպես է այն պայքարում ենթասահմանային տոքենիզացիան:
Machine Learning / AI
Ինչպե՞ս է ստեմմինգը տարբերվում լեմմատիզացիայից: Որ խնդիրներում ինչպե՞ս կիրառել:
Ինչպես պրոֆիլավորել LLM-ի ինֆերանսը GPU-ով (nsight, torch profiler)?
AutoML-ի բացատրելիության տեսանկյունից ինչ ռիսկեր կան?
Ի՞նչ են մուլտիսպեկտրալ և հիպերսպեկտրալ լուսանկարները։
Ի՞նչ են multi-armed bandits-ը և որտեղ օգտագործել դրանք A/B թեստերի փոխարեն։
Ի՞նչ է տվյալների հավաքածուներում PII-ի խմբագրումը և տոքենիզացիան։
Ուրբաթ, աշխատանքային օրվա ավարտից առաջ մնացել է 2,5 ժամ: Բիզնես հաճախորդը գալիս է և ասում է, որ երկուշաբթի առավոտ 9:30-ին հանդիպում է և պետք է ավարտել մի գործ, որը պահանջում է 5-6 ժամ: Ինչ անես?
Աշխատանքի ձևաչափի և թիմի մասին թեկնածուի հարցերը։
Ի՞նչ է MIG (Multi-Instance GPU) A100/H100-ում։
Ի՞նչ է Medusa-ն և բազմա-տոքեն կանխատեսման գլուխները։
Ի՞նչ է տոքենը և ինչպե՞ս են տոքենիզացիայի(character-level, word-level և subword) տարբերությունները։
Ի՞նչ է միջին դաշտի մոտեցումը։
Տվյալները պահվում էին հարթ աղյուսակի տեսքով: Դու ինքներդ մշակեցիր ֆունկցիաները, թե ինչ-որ մեկը դա արեց քեզ համար?
Ի՞նչ է նպատակային և ոչ նպատակային հարձակումները։
Ի՞նչ է confounder-ը և ինչպես հաշվի առնել այն։
Ի՞նչ խնդիրներ են առաջանում անկայուն շարքերի կանխատեսման ժամանակ (մթերքների սառը մեկնարկը)։
Ի՞նչ է վիդեո օբյեկտների սեգմենտացիան և մաշկի հետևումը (XMem, SAM2):
Ի՞նչ է տարբերությունը sparse retrieval (BM25) և dense-ի միջև։
Ի՞նչ են meta-ուսուցիչները (S-learner, T-learner, X-learner, R-learner):