Machine Learning / AI

Նկարագրեք քայլ առ քայլ օգտագործողի հաղորդագրության ուղին LLM-ի միջոցով ինֆերենցիայի ժամանակ՝ սկսած զրույցից մինչև պատասխան, ներառյալ Transformer-ի ճարտարապետական մանրամասները։

import unittest class Solution: def isvalid(self, s:str) -> bool: matching_brackets = { ")": "(", "]": "[", "}": "{", } stack: list[str] = [] for bracket in s: if bracket in "([{": stack.append(bracket) continue if bracket not in matching_brackets: return False if not stack or stack[-1] != matching_brackets[bracket]: return False stack.pop() return not stack class SolutionTest: def __init__(self): self.Solution = Solution() def run(self): test_cases = [ ("", True), ("()", True), ("(){}[]", True), ("(({}))", True), ("(", False), (")", False), ("(((", False), ("{[]}", False), ] for brackets, expected in test_cases: actual = self.Solution.isvalid(brackets) assert actual == expected, ( f"Համապատասխանություն սխալ է {brackets!r}" f"Անկախն է {expected}, բայց ստացվեց {actual}" ) print(f"Բոլոր թեստերը հաջողությամբ անցան: {len(test_cases)}") if __name__ == "__main__": SolutionTest().run()

Ի՞նչ AI գործիքներ եք օգտագործում ամեն օր:

Ինչու՞ ճշգրիտ օգտվողի հարցումների կեշավորումը սովորաբար սահմանափակ բիզնես արժեք է ներկայացնում և ինչն է հենց այն, ինչ դուք նկատի ունեիք պատասխանների կեշավորման մասին։

Ի՞նչ ժամանակ տևեց որոնումը / լրիվ պատասխան ցիկլը RAG համակարգում։

Իմացեք ձեր նախագծերի մասին. կոնկրետ ինչ եք արել, տեխնիկական մանրամասներով։

Ի՞նչ է լոգիտների չափը և ինչպես են դրանցից ստացվում տոքեններ։

Ինֆերենցիայի յուրաքանչյուր քայլում LLM-ը ինչ է ստանում ելքում?