Machine Learning / AI
Ի՞նչ է OCR-ի հետագա մշակումը (լեքսիկոնի վերանայում, լեզվական մոդել)։
Ի՞նչ է RAG-ում հարցման վերաշարադրությունը։
Ի՞նչ է CHRF և որտեղ է այն կիրառվում:
Ինչպես մշակել գործիքի զանգի սխալները գործակալում (կրկնություն, fallback)?
Ի՞նչ են անվտանգության բենչմարկները (ToxiGen, RealToxicityPrompts) և ինչպես դրանք հասկանալ:
Որ մեթոդները ավելի էժան են քան մարդասիրական գնահատումը (LLM- ի դատավոր, մոդելի գնահատում)?
Որտե՞ղ են գտնվում դիրքային ներդրումները ճարտարապետական տեսանկյունից։
Ինչու GPT-ում օգտագործվում է դեկոդեր, ոչ թե էնկոդեր?
Ի՞նչ է արտահայտական մեղմացումն ու Հոլթ-Վինթերսը։
Տոկենի ID և embeddings-ներից հետո, ինչ է հենց մուտք գործում decoder-ին՝ ներկայացումների ձևը ինչ է, ինչպես է ավելացվում դիրքային տեղեկատվությունը և հետո ինչ է տեղի ունենում։
Խոսիր ինձ մասին LLM-ի սերնդի պարամետրերի մասին՝ ջերմաստիճան, top-k, top-p և այլ։
Ինչպես է աշխատում պատահական անտառը և ինչ են նրա առավելությունները և թերությունները:
Ինչպես կարելի է ընտրել հիպերպարամետրերը?
Ի՞նչ խոստման մեթոդ է օգտագործվում առաջին ավարտված հարցման արդյունքը ստանալու համար։
Ձեզ հանդիպե՞լ է Liquibase-ով:
Ի՞նչ է DiD (տարբերությունների տարբերությունները):
Խոսեք Accuracy-ի մասին՝ դրական և բացասական կողմերը, վտանգները։
Ինչու՞ կայուն ներդրումները չեն համապատասխանում հոմոնիմիայի և պոլիսեմիայի համար։
Ի՞նչ ֆրեյմվորկեր եք օգտագործել, քանի տարի փորձ ունեք Python-ով։
Պատմիր այն տվյալների բազաների մասին, որոնցով աշխատել ես