Machine Learning / AI

Ինչպե՞ս որոշել, արդյոք ներդրման մոդելը լավ է աշխատում: Որ մետրիկաները օգտագործվել են?

Կարող եք բացատրել cross-encoder և bi-encoder տարբերությունը?

պատմիր ինձ մոդելների քվանտավորման մասին՝ ինչ է դա, ինչու է դա անհրաժեշտ, ինչ տեսակներ կան?

Կա՞ միջոց, որ ստացված տեքստը չպատկերացնի իրական սխալներ՝ համեմատած սկզբնաղբյուրի հետ։

Ինչպես են PDF փաստաթղթերից տվյալները հանվել RAG համակարգի համար?

Ինչպես ընտրվեց RAG համակարգի chunking ռազմավարությունը?

Ինչպես փորձարկել FastAPI-ում իրականացված ծառայությունը?

Պատմիր ինձ ML ծառայության կատարողականի չափանիշների մասին՝ լատենտություն, RPS, ինչպես դա կազմակերպվեց քո նախագծում։

Պատմիր ինձ վեկտորային տվյալների բազաների մասին, որոնք կան, ինչ տարբերություններ ունեն, ինչու ընտրեցիք pgvector-ը?

Խոսիր ինձ մասին LLM-ի սերնդի պարամետրերի մասին՝ ջերմաստիճան, top-k, top-p և այլ։

Ինչպես են կապված Recall և Precision-ը, հնարավոր է բարձրացնել մեկը մյուսին չվնասելով մյուսը? Տվեք առաջադրանքների օրինակներ։

Պատմեք ինձ ամենադժվար առաջադրանքի կամ դժվարության մասին մեկ նախագծում։

Ինչպե՞ս գնահատել ամփոփման որակը։

Ինչպես կազմակերպվեցին տվյալները զրույցների ամփոփման համար և ինչպես անցավ ուսուցումը։

Որքա՞ն քանակականացման մեթոդը (int8 կամ float) քիչ կվնասի մոդելի որակին։

Ինչպե՞ս կվերաբերվեիք մի քանի մարդկանց զրույցի սառը ամփոփմանը (օրինակ, 10 ծրագրավորողներ Slack-ում):

Ի՞նչ մոդել և մոտեցում ընտրել կոնֆերանսի աուդիոն մշակելու համար (խոսքից տեքստ, դիարիզացիա)։

Պատմիր ինձ LoRA-ի մասին՝ ինչ է դա, ինչու է դա անհրաժեշտ?

Ինչու եք ընտրել բիրտ որոնում BM25 + embeddings փոխարեն միայն կոսինուսային հեռավորության?

Ինչպես աշխատել անձնական տվյալների հետ համակարգի տեղական տեղադրման ժամանակ?