Machine Learning / AI
Ի՞նչ է multi-agent RL-ը և ինչ խնդիրներ ունի non-stationarity-ով։
Ի՞նչ է բենչմարկների աղտոտումը և ինչպես պայքարել դրա դեմ:
OZONԳրեք ռեգուլյարիզացիայի (ElasticNet) ձևավորումը և ավելացրեք այն կորուստների գործառույթին։
Практиկային առաջադրանք Նոր LLM-ի միջին գնահատականը աճել է, բայց խմբագիրները բողոքում են ֆինանսական պատասխաններից: Որ գրաֆիկը լավագույն կերպով կաջակցի թողարկման որոշմանը: Միջին գնահատականի հիմնական ցուցանիշը: Բոլոր թեմաների միջին գնահատականներով սյունակներ: Տուփեր մուրճերով թեմաներով և մոդելի տարբերակներով: Թեմաների միջին գնահատականների աղյուսակ: Նոր պատասխաններից բառապաշար: Գնահատումների բաշխում տարբերակներով և թեմաներով՝ յուրաքանչյուր խմբի չափով։
Ի՞նչ է Field-aware FM (FFM):
VK CloudԻնչպես է կառուցված օրգանիզատորը՝ որ ֆրեյմվորկ և ճարտարապետություն են օգտագործվում, ինչ է անում, արդյոք մեկ քայլով է, թե կարող է մի քանի անգամ մտածել պատասխան տալու համար։
2gisԻ՞նչ է շարունակական բեթչինգը և ինչպես է այն իրականացվում vLLM/TGI-ում։
VK CloudՆՊԼ-ի առանձնահատկությունները ռուսերեն լեզվի համար (մորֆոլոգիա, ռեգիստր, դիակրիտիկներ)?
Ի՞նչ է գրդի դեկոդավորումը և ինչ խնդիրներ ունի այն։
ВТБ
AstonԵրկու բառով բացատրեք, թե ինչով է տարբեր Double Robust մոտեցումը IPS-ից — ինչ ավելացվում է և ինչ է դարձնում այն ավելի ուժեղ և կայուն:
iviԻնչպե՞ս է տեղի ունենում մոդելի տեղադրումը։
Դու հիմա աշխատում ես թե ոչ?
Ի՞նչ կարգավորումներ ունես, երբ աշխատում ես նոր նախագծի վրա, որը օգտագործում է AI (օրինակ՝ Claude Code կամ Codex):
Ինչպես հայտարարել և պահել առավելագույնը պատուհանի տեղափոխման ժամանակ?
VKԻ՞նչն է տարբերությունը դասակարգման և ռեգրեսիայի առաջադրանքների միջև։
ИннотехԻնչու է բագինգը աշխատում ծառերի հետ, ինչպես պատահական անտառում?
AvitoԻ՞նչ դեպքերում արժե օգտագործել Սպիերմենի հարաբերակցությունը Պիրսոնի փոխարեն։
СБЕРԻնչպես են PDF փաստաթղթերից տվյալները հանվել RAG համակարգի համար?
Ինչպե՞ս դարձնել բազմալեզու առաջադրանքը դիմացկուն մուտքային լեզվի փոփոխության նկատմամբ։
Практиկային հանձնարարություն AI-ն առաջարկում է բոլոր 2 միլիոն անտաք տեքստային զրույցների վրա LoRA-ն ուսուցանել: Որո՞նք են թեկնածուի առավել հասուն պատասխանները: - Վստահել AI-ին. մեծ կորպուսը ինքն է ուղղելու սխալները: - Նախ փոխել հրահանգը՝ չփոխելով տվյալները: - Ուսուցանել LoRA-ն մաքրված մասում և համեմատել այն հիմնական մոդելին: - Ուսուցումից առաջ ստուգել նշումների պատահական նմուշը: - Նախապես ստուգել տվյալները և որակը թեմաներով առանձին հավաքածուում, ապա սահմանափակ կերպով ուսուցանել LoRA-ն: - Ուսուցանել ամբողջ կորպուսում, բայց նվազեցնել LoRA-ի կարգը։