Machine Learning / AI
Ի՞նչն էր ավելի բարդ, քան սկզբում սպասվում էր։
Ինչպե՞ս ընտրեցիք մոդելը embedding-ների համար: Կային արդյոք փաստաթղթերի ֆիլտրում և re-ranking փուլը։
Դու ծանոթ ես GigaChat-ին? Ունե՞ս նրա հետ աշխատելու փորձը։
Ինչպե՞ս համատեղում եք ուսումը և աշխատանքը միաժամանակ։
Իմացեք ձեր մասին և ձեր համակարգային վերլուծաբանի փորձառության մասին
Ի՞նչ է գծային ռեգրեսիան և ինչպիսի լուծման տարբերակներ կան։
Ի՞նչ է տոքենիզացիան։
Ինչ է փոխում մոդելի արագությունը դասի նշան դարձնելու համար?
Ի՞նչ էր toolcalling-ը՝ բնօրինակ կամ prompt-ի միջոցով (parsing):
Ի՞նչ է dropout-ը և ինչպես է աշխատում ուսուցման և inference ժամանակ:
-- # -- Մարքեթոլոգները գործարկում են պրոմո-камպաներ ծառայության հավելվածում: Կան երկու աղյուսակներ: -- # -- campaigns - արխիվի ցանկը -- # -- - campaign - արխիվի անունը -- # -- - action_type - արխիվի տեսակ: "push" կամ "banner" -- # -- communications - բեկենդի լոգը, որը ուղարկում է այս արխիվների հաղորդակցությունները օգտվողներին -- # -- - user_id - օգտվողի նույնականացուցիչ -- # -- - campaign - արխիվի անունը -- # -- - status - իրադարձության կարգավիճակը: "success" կամ "error" -- ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ -- # -- 1. սկզբում, campaigns աղյուսակում կա 4 տող: -- # -- | campaign | action_type | -- # -- |-------------|-------------| -- # -- | promo_dogs | push | -- # -- | promo_cats | banner | <- պատահական կրկնօրինակում -- # -- | promo_cats | banner | <- երկու տող -- # -- | promo_rats | push | # # -- Բացի այդ, հայտնի է, որ: -- # -- promo_dogs և promo_cats արխիվները հաջողությամբ իրականացվել են 100 օգտվողների վրա, և յուրաքանչյուր օգտվող ստացել է մեկ հաղորդակցություն, -- # -- իսկ promo_rats-ը միայն պլանավորում է: -- # -- 1.1 Ինչ կցուցադրի հարցումը: SELECT campaign, COUNT(*) as rows, COUNT(DISTINCT co.user_id) AS users FROM campaigns AS ca INNER JOIN communications AS co ON ca.campaign = co.campaign GROUP BY ca.campaign -- # -- 1.2 Ինչպես կփոխվի պատասխանն, եթե փոխվի JOIN տեսակը՝ LEFT? -- # -- 1.3 Նշեք այս հարցում գործող օպերատորների կատարման կարգը: -- Պատասխան: promo_dogs ... ...
Ի՞նչ հիպերպարամետրեր էք գիտակցում LoRA-ի մասին։
Ինչ ձևով է LLM-ը դասակարգում հարցը — ինչ է այն հստակ վերադարձնում սցենարի ընտրության համար?
Իմացեք ինձ և իմ աշխատանքային փորձը
Կա՞ք փորձ AI-ով հարցազրույցների հետ:
Որտե՞ղ է պահվում և ինչպես է ցուցադրվում մոնիտորինգի համակարգում պրոմպտը։
Տարածաշրջանային արագության տեսանկյունից, ինչը կլինի ավելի արագ — պարզ գործակալը գործիքներով կամ բազմագենտային համակարգը?
Դուք ունե՞ք փորձ ամբողջությամբ անգլերեն թիմերում աշխատելու։
Ինչպե՞ս էր կատարվում հաշվետվությունը բազմաակտորային համակարգի թիմային ղեկավարին:
Պատմիր ինձ LoRA-ի մասին՝ ինչ է դա, ինչու է դա անհրաժեշտ?