Machine Learning / AI
Ելմո embedding-ները ինչպե՞ս են տարբերվում BERT-ից։
Դու աշխատե՞լ ես Docker, MLflow, Airflow-ով։
Ինչու եք ընտրել Qdrant-ը մնալու փոխարեն Elasticsearch-ում: Ի՞նչ առավելություններ կան։
Եկեք անցնենք պայմաններին. ինչ աշխատավարձի միջակայք եք դիտարկում, հեռավար/կենտրոն/հիբրիդ?
Ինչպե՞ս հավաքեցիք RAG համակարգի որակի մետրիկաները: Որ մետրիկաները օգտագործեցիք և ինչ գործիքներ:
Ի՞նչ է multi-query ուշադրությունը և որտեղ է այն կիրառվում:
Ի՞նչ է տարբերությունը list և tuple միջև։
Ինչպե՞ս եք վերաբերվում արտադրական տարածք ուղևորություններին։
Ինչպե՞ս եք օգտագործում ROC գծապատկերը մոդելի որակը գնահատելու համար։
Ի՞նչ է տարբերությունը QLoRA և LoRA-ի միջև։
Դու իսկապես կրթված ես ML ոլորտում: Ի՞նչ է քո կրթությունը և արդյոք դա բակալավր է:
Կարող եք պատմել ձեր աշխատանքային փորձի մասին Sber-ում?
import unittest class Solution: def isvalid(self, s:str) -> bool: matching_brackets = { ")": "(", "]": "[", "}": "{", } stack: list[str] = [] for bracket in s: if bracket in "([{": stack.append(bracket) continue if bracket not in matching_brackets: return False if not stack or stack[-1] != matching_brackets[bracket]: return False stack.pop() return not stack class SolutionTest: def __init__(self): self.Solution = Solution() def run(self): test_cases = [ ("", True), ("()", True), ("(){}[]", True), ("(({}))", True), ("(", False), (")", False), ("(((", False), ("{[]}", False), ] for brackets, expected in test_cases: actual = self.Solution.isvalid(brackets) assert actual == expected, ( f"Համապատասխանություն սխալ է {brackets!r}" f"Անկախն է {expected}, բայց ստացվեց {actual}" ) print(f"Բոլոր թեստերը հաջողությամբ անցան: {len(test_cases)}") if __name__ == "__main__": SolutionTest().run()
Դու երբևէ հանդիպե՞լ եք առաջարկային համակարգերի հետ:
Եթե կատարմանը փոխեց վիճակը, բայց LLM դա չտեսավ, ինչպես տեխնիկապես թարմացվում են վիճակն ու մետադատաները?
Ի՞նչ լեզվով է լավ իրականացնել մոդելի ուսուցումը:
Իմացիր ինձ մասին: որ նախագծերում եմ աշխատել, որ տեխնոլոգիաներ եմ օգտագործել?
Ի՞նչ չափանիշներ եք ստացել անշարժ գույքի գնահատման մոդելից և ինչպես եք դրանից վաստակել:
Ինչպե՞ս գնահատել RAG-ում retrieval-ի որակը (recall@k, hit@k, MRR):
Ի՞նչ է skip կապը և ինչու է այն անհրաժեշտ (ResNet):