Machine Learning / AI
Դուք ունեք փոքր տվյալների հավաքածու ռուսերեն ֆիլմերի վերանայումներով և դրանց բինար զգացմունքային նշաններով (նշաններ՝ 0 — բացասական, 1 — դրական): Ձեր խնդիրն է 15 րոպեում իրականացնել ամբողջական պայպլայն՝ պարզ տեքստի դասակարգման մոդել ուսուցանելու համար՝ առանց պատրաստի ինկոդերների, ինչպիսիք են BERT-ը, և ցույց տալ ճշգրտությունը (accuracy) տվյալների վրա: reviews = [ "Այս ֆիլմը պարզապես հիանալի է!", "Անհաջող խաղ և ձանձրալի սյուժե:", "Ինձ շատ դուր եկավ յուրաքանչյուր պահը!", "Ամենավատ ֆիլմը, որ տեսել եմ:", "Ավելի լավ աշխատանք ռեժիսորության և հիանալի պատմության:", "Անտանելի ձանձրալի և կանխատեսելի:"] labels = [1, 0, 1, 0, 1, 0]
Ինչպես է կատարվել embedder-ի լրացուցիչ ուսուցումը՝ LoRA կամ լրիվ ուսուցում?
Ի՞նչ է շարքի կայունությունը և ինչպես ստուգել այն (ADF թեստ):
Ինչ է Apache Beam / Dataflow?-ը
Կարո՞ղ է uplift մոդելներում հաշվի առնել հաճախորդի հետ նախորդ փոխազդեցությունները մետրիկներում։
Ինչու՞ քվանտացված LLM-ը կարող է ավելի արագ աշխատել և ինչու՞ երբեմն քվանտացումը, հակառակը, դանդաղեցնում է ինֆերանսը։
Դուք ունեցել եք սեղանային մոդելներ արտադրությունում?
Ինչպե՞ս է ֆունկցիայի կանչը տարբերվում դասական few-shot prompting-ից կառուցվածքային ելքի համար։
Ի՞նչ է Spark-ի և Pandas-ի հիմնական տարբերությունը: Ինչ է Hadoop-ը։
Ի՞նչ է PR-AUC-ն ընդդեմ ROC-AUC-ի արտակարգ անհավասարակշռության դեպքում։
Ի՞նչ է Advisory Lock-ը։
Ի՞նչն է տարբեր dense և MoE մոդելների միջև, օրինակ Qwen3-27B և Qwen3-30B-A3B?
Ի՞նչ պետք է անել retrieval-ից հետո, որպեսզի ձևավորվի օգտվողի պատասխանն ու ինչպես գնահատել գեներացման որակը RAG-ում։
Ի՞նչ է գործակալը: Ի՞նչ հիմնական բաղադրիչներ են անհրաժեշտ գործակալի ստեղծման համար: Ինչպես իրականացնել հիշողությունը:
Պատմիր, թե ինչպես է աշխատում re-ordinator-ը՝ մանրամասն մտնելով, թե որպես պատրաստի ինժեներական բլոկ օգտագործե՞լ ես այն։
Ի՞նչ այլ օպտիմիզացիայի մեթոդներ կարելի է օգտագործել ինֆերանսը արագացնելու կամ գոնե մոդելը տեղադրելու համար 12 ԳԲ VRAM RTX 3090-ում։
Ինչպե՞ս կարելի է հասնել պատասխանների մոդելին՝ խիստ սահմանված կառուցվածք ունենալու, օրինակ՝ JSON-ում։
Ներկայացրեք ուսուցչի հետ և առանց ուսուցչի ուսուցման տարբերությունը: Խնդրում եմ, պատասխանեք այս հարցին բանավոր։
Կարող է արդյոք միանալ տվյալների բազային ըստ հոդվածի՝ ապրանքի կատեգորիան ստանալու համար?
Ի՞նչ է RegNet-ը և ի՞նչ է դիզայնի տարածքի մոտեցումը։