Ինչ է cold start խնդիրը (օգտագործող/մաս) և ինչպես է այն լուծվում:
Machine Learning / AI
Ի՞նչ տվյալների տեսակներ կան Python-ում։
Ի՞նչ անել, եթե հարցը ընդհանրապես չի վերաբերում որևէ սցենարի (օրինակ՝ 'բարև' կամ սպամ):
Ինչու են օգտագործում F1 չափումը՝ փոխարենը Precision և Recall-ի միջին թվաբանականը:
Ինչու՞ կարող է սխալ լինել float թվերի համեմատությունը և ինչպես պայքարել դրա դեմ։
Դու գրել ես քո դասերը՞
Ինչու եք ուզում հեռանալ [կազմակերպությունից] և ինչ է ձեզ համար մասնագիտական զարգացման իմաստը?
Պատմեք ձեր երկու մոդելներով նախագծի մասին (GigaChat և տեղական մոդել, որը վերապատրաստվել է LoRA-ով)
Ինչպե՞ս է ժամանակային բարդությունը Python-ում բառարանի տարր ավելացնելու և հեռացնելու համար։
Ի՞նչ սպառնալիքներ պետք է հայտնաբերվեին տեսադիտարկման համակարգում։
Եթե անհրաժեշտ հատվածը 10-րդ տեղում է 10-ից, և կոնտեքստում միայն 3-ը տեղավորվում է — ինչպես գնահատել և ինչպես այն վերացնել տոպ-3-ում?
Ի՞նչ է գործիքային փոփոխականը։
Ինչպես հաշվի առնել կրկնվող կետերը սիմետրիա ստուգելիս;
Ի՞նչ կպատահի սինթետիկ տվյալների սերնդի դեպքում հազվագյուտ դասի համար: Ինչ կլինի բաշխման հետ?
Ինչպես օգտագործել խաչմերուկային վավերացումը մոդելի գնահատման համար։
Ի՞նչ է հիբրիդային որոնումը և ի՞նչ է դրա հիմնական գաղափարը։
Ի՞նչ է Kafka-ն։
Ինչ ձևով է LLM-ը դասակարգում հարցը — ինչ է այն հստակ վերադարձնում սցենարի ընտրության համար?
Ի՞նչ հավաքական մեթոդներ են օգտագործում խորը ծառերը։