Machine Learning / AI
Ի՞նչ է ռեգուլյարիզացիան։
Կարճ նկարագրեք, թե ինչ է անում յուրաքանչյուր չորս գործակալներից շատերը համակարգի վերջից մինչև վերջ։
Պատմեք հեռավոր աշխատանքի փորձի մասին՝ ամբողջությամբ հեռավորությո՞ւն էր, թե՞ գրասենյակներ էին։
Ի՞նչ է Causal Forest-ը։
Ինչու՞ է F1-թիվը համարվում է ճշգրտության և հիշողության հարմոնիկ միջինը, ոչ թե թվաբանական միջինը։
Խոսեք Accuracy-ի մասին՝ դրական և բացասական կողմերը, վտանգները։
Իմիտացիոն ուսուցումը ռոբոտատեխնիկայում ի՞նչ է։
Ի՞նչ է հոմոգեն GNN-ը և որտեղ են այն կիրառվում:
Ինչպե՞ս բաժանել հաճախորդներին երկու խմբի՝ A/B թեստի համար։
Ի՞նչ է կրկնության պատժամիջոցը և հաճախականության/ներկայության պատժամիջոցը։
Ինչպես հաշվի առնել կրկնվող կետերը սիմետրիա ստուգելիս;
Ի՞նչ LLM գնահատման բենչմարկներ եք ճանաչում (MMLU, BBH, GSM8K, HumanEval):
Ի՞նչ է սփեկուլյատիվ դեկոդավորումը և ինչպես է այն արագացնում արտադրությունը։
Ինչպես թարմացնել ռիսկի մոդելը նոր տվյալների և гипոթեզների հայտնվելու դեպքում?
Դիզայնեք UGC բովանդակության մոդերացիայի համակարգ (տեքստ + պատկերներ):
Ի՞նչ է prompt injection-ը LLM հավելվածներում։
Ի՞նչ է նվազագույն և առավելագույն տողերի քանակը, որը կարելի է ստանալ երկու աղյուսակների՝ 10 և 50 տողերով ձախ միացման դեպքում։
Ինչպես պայքարել տվյալների տենդենցի հետ՝ օգտագործելով ծառեր և պատահական անտառներ կանխատեսման համար։
Ինչպես է իրականացվում KV-քեշը ավտորեգրեսիվ տրանսֆորմատորի ինֆերենցիայում?
Երբ է հակառակ մատրից գոյություն ունենում?