Ի՞նչ խնդիրներ կան ML մոդելների A/B թեստերում (ուսուցման տվյալների հետադարձ կապի շղթա):
Machine Learning / AI
Ի՞նչ է որոնման մեջ նպատակների դասակարգումը և սլոտների լրացումը։
Դիզայնեք որոնման արդյունքների համապատասխանության գնահատման համակարգը LLM-judge-ով։
Որ գործիքի հետ աշխատելն ավելի շատ դուր էր գալիս քեզ?
Ի՞նչ են GloVe և word2vec-ի հիմնական տարբերությունները։
Ինչպես կազմակերպել մարդկային գնահատումը LLM-պատասխանների թիմում?
Ով հետ ամենից հաճախ հաղորդակցվում ես աշխատանքի ժամանակ?
Ի՞նչ է շարունակական բեթչինգը և ինչու է այն ավելի լավ, քան ստատիկ բեթչինգը։
Ի՞նչ է BERT-as-a-reranker մոտեցումը։
Ի՞նչ առանձնահատկություններ ունի ակտիվ ուսուցումը NLP առաջադրանքներում։
Ի՞նչ են հանրահայտ AutoML լուծումները (H2O, AutoGluon, FLAML, AutoKeras):
Ի՞նչ է միջին փոխադարձ կարգը (MRR) և որտեղ է այն օգտագործվում որոնման գնահատման ժամանակ։
Ի՞նչ է LLM-գործակալը: Ինչպե՞ս է այն տարբերվում prompt-chain պայպայլինից։