Machine Learning / AI

Ի՞նչ չափանիշներով կգնահատեիք առաջարկական համակարգի արդյունավետությունը, որը վերցնում է առաջադրանքներ տվյալների բազայից կամ ստեղծում է դրանք LLM-ով։

Դուք շատ խորանում եք տեխնիկայում, երբ ձեզ խնդրում են պատմել պարզ բաներ: Ինչպե՞ս կբացատրեք դա։

Ներկայացրեք տարբերակ ուսանողի համար առաջադրանքների առաջարկային համակարգի զարգացման համար կրթական հարթակում։

Ինչպե՞ս ապահովել RAG համակարգում տեղեկատվության արդիականությունը փաստաթղթերի մշտական թարմացման դեպքում։

Ի՞նչ է օվերդոֆթինգի և անդերդոֆթինգի տարբերությունը։

Ինչ անել տվյալների պակասի դեպքում՝ 500 ուսանող և 3 ամիս աշխատանքի պլատֆորմով?

Ի՞նչ անել, եթե չունեք հաստատման հավաքածու: Ինչպե՞ս վավերացնել մոդելը։

Իմացեք ինձ մասին, ձեր փորձը, ինչ խնդիրների վրա եք աշխատել։

Ի՞նչ է L1 և L2 ռեգուլյարիզացիան: Ինչպե՞ս է դա օգնում ավելցուկային ուսուցմանը կանխել:

Տվյալների հավաքածուի նորմալիզացիան ինչ է և ինչու է դա կարևոր մոդելի ուսուցման ժամանակ?

Ի՞նչ է տվյալների արտահոսքը և այն որտեղից է գալիս։

Ինչպե՞ս բացատրեք առաջարկային համակարգը ֆիզկուլտուրայի ուսուցչին (չտեխնիկական օգտվող):

Ինչպե՞ս կհասկանայիք, թե ինչու են խմբում առաջարկվող համակարգով աշակերտները դադարել կատարել առաջարկվող առաջադրանքները։

Կարող է տվյալների արտահոսք տեղի ունենալ տվյալների նորմալիզացիայի ժամանակ՝ նախքան դրանք բաժանել ուսուցման և փորձարկման համար:

Երբ է լավ օգտագործել RAG-ը, իսկ երբ՝ մոդելի fine-tuning?