Machine Learning / AI
Աշխատանքի մեջ համարվում է՞ բացատը որպես նշան։
Ինչու՞ չպետք է վեկտորային RAG-ը օգտագործել որպես հիմնական մեխանիզմ՝ պատասխանների համար տրանզակցիոն SQL-բազաներում։
Դիզայնեք օնլայն կինոթատրոնի համակարգ՝ յուրաքանչյուր ֆիլմի համար կան մի քանի պաստառներ, անհրաժեշտ է ընտրել լավագույնը, որպեսզի մարդիկ ավելի շատ բովանդակություն դիտեն: Նկարագրեք լուծման պլանը և անհրաժեշտ տվյալները ուսուցման համար (կարող է լինել առանց ML):
Կան 10,000 մաթեմատիկական գործողություններ math գրադարանի հետ: Ինչն է ավելի լավ արագացնելու համար՝ մուլտիթրեդինգը թե մուլտիպրոցեսինգը?
Ի՞նչ է թույլ վերահսկողությունը սեգմենտացիայում (պատկերային մակարդակի նշումներ):
Ի՞նչ է օպտիկական հոսքը և ինչ մեթոդներ (RAFT):
Ի՞նչ է կատարվում լոգիտների հետ սեմպլինգից առաջ և ի՞նչ սեմպլինգի պարամետրեր գիտես։
Ինչպես իրականացնել երկու ցուցակների միացումը while ցիկլով տարբեր երկարության ցուցակներով?
Ի՞նչ է տվյալների ծավալը տվյալների բազայում և կլիքստրիմում:
Ի՞նչ է Python-ում Global Interpreter Lock (GIL)-ը։
Դու գիտե՞ք LoRA-ն և fine-tuning մեթոդները։
Ի՞նչ է սլոտների լրացումը և ինչպես է ձևակերպվում առաջադրանքը։
Ի՞նչ կարող է սխալ լինել մոդելում։
Անցնե՞լ եք այլ embedding մոդելներ:
Ինչպես է աշխատում դափլաութը նյարդային ցանցերում?
Ինչպե՞ս է կառուցված փոխարկիչը և ինչ մեծ բլոկներ ունի:
Ի՞նչ են վերանորոգման ռազմավարությունները զրույցում։
Եվ ինչպես է դա գործելու տեսականորեն բուեստինգում, եթե նպատակն է минус մեկը: Ենթադրենք, որ ունենք դրական և բացասական, եթե դրականին համար նպատակն դնենք 10 փոխարեն 1, ինչ կլինի, ոչինչ չի փոխվի։
Ինչու՞ բազմաակտորային համակարգում Human-in-the-Loop-ը չի օգտագործվել, միայն ReAct-ում։
Ինչպիսի՞ մոտեցումներ կան անոմալիաների հայտնաբերման համար լոգերում և մետրիկներում։