Machine Learning / AI
Ինչպե՞ս գնահատել մոդելի որակը բիզնես մետրիկների և օգտվողների կարծիքների միջոցով։
Ինչպե՞ս կանխել, որ մոկային համակարգը, փոփոխված գործակալի հարցումին պատասխանելիս, անպատասխանատու պատմական տվյալներ տրամադրի կամ տվյալների համար հարցումը չգտնի։
Ինչպե՞ս կարող ենք գնահատել գործակալին LLM-as-a-Judge-ից բացի՝ ինչ չափանիշներով հասկանալու համար, որ նա ճիշտ կամ մոտ ճիշտ է աշխատում։
Ի՞նչ է ճշգրտությունը։
Ի՞նչն է տարբերությունը բազային մոդելն ու instruct/chat մոդելը:
Պատմեք ավելին, թե ինչպես էր կառուցված RAG համակարգի պայպլայնը (ֆիլտրում, վերադասավորում), ինչ եք արել անձամբ և ինչ գործընկերները՝
Կարո՞ղ է լուծել դասակարգման խնդիր՝ օգտագործելով գծային ռեգրեսիա (առանց սիգմոիդի):
Աշխատանքի ձևաչափի և թիմի մասին թեկնածուի հարցերը։
Դու հետո ստուգո՞ւմ ես AI-գործի կողմից ստեղծված կոդը։
Ի՞նչ է data lineage-ը և ինչ գործիքներ (OpenLineage):
Նույնիսկ չեմ հասկանում, թե ինչու չենք կարող ամեն ինչ առցանց անել — ինչ սահմանափակումներ կան այստեղ իրականում? Ինչու է անհրաժեշտ նախահաշիվը?
Ինչ անել բրաուզերի հատկանիշների փոփոխությունների բաշխումներով?
Ինչպիսի՞ մոտեցումներ կան տվյալների պահեստների կառուցման համար։
Ինչու է մոդելներում ռեգուլյարիզացիան անհրաժեշտ?
Ի՞նչ է fastembed-ը և ինչու է դա հարմար պրոտոտիպավորման համար։
Ի՞նչ է LangGraph-ը և ինչու կառուցել վիճակային մեքենա գործակալների համար։
Կա հարցեր ռեզյումեի մասին?
Ի՞նչ է MLP շերտի ելքի չափը։
Ինչպե՞ս կարելի է պառալել գործառույթի կատարմանը Python-ում։
Ինչպես է PANet բարելավում FPN-ը?