Ինֆերենցիայի յուրաքանչյուր քայլում LLM-ը ինչ է ստանում ելքում?
Machine Learning / AI
Ի՞նչ է ROC AUC-ը: Ինչպե՞ս կառուցել ROC գծապատկերը։
Ինչպե՞ս ստուգել, որ LLM-as-a-Judge ճիշտ գնահատում է որակը և ինչպես կատարել նրա կալիբրացիան։
Հասկանամ ճիշտ, որ նաև եղել է LLM-ի թյուվնինգի փորձ?
Ի՞նչ է լոգիտների չափը և ինչպես են դրանցից ստացվում տոքեններ։
Ինչպես եք ճիշտ օգտագործում `EXPLAIN`-ը այս հարցում կատարողական խնդիրները հայտնաբերելու համար։
Կնքե՞լ ես զինվորական վկայական կամ գրանցման թերթիկ։
Ինչպես աշխատել անձնական տվյալների հետ համակարգի տեղական տեղադրման ժամանակ?
Ի՞նչ առաջադրանքներ ունես։ Որ հիմնական տեխնոլոգիական շերտը օգտագործում ես։
Այլ ML ինժեներները հակառակն ուզում են տարբեր նախագծեր, որպեսզի ամեն ինչ փորձեն։ Իսկ դուք հակառակն եք ուզում...?
Խնդրում եմ, նշեք ձեր աշխատավարձի սպասումները։
պատմեք ձեր մասին և այն գործերի մասին, որոնք կատարել եք։
Ինչպե՞ս հաշվարկվում է ROC գծի հաշվարկը կրկնվող կերպով՝ ըստ բալերի դասակարգման։
Ինչպես եք նկարագրում գործիքները: Ինչ է ընդհանուր ձևաչափը և հիմնական պահանջները նկարագրության համար?
Ինչպե՞ս եք ընդհանուր առմամբ հավաքել պահանջները: Ինչ ձևով է եկել այս առաջադրանքը — գաղափար կամ մանրամասն հանձնարարական?
Ինչպե՞ս իրականացրեցիր Graph RAG-ը: Ինչու՞ օգտագործեցիր Qdrant-ը, եթե այն բնօրինակ կերպով գրաֆիկներ չի աջակցում:
Ի՞նչ պետք է անել retrieval-ից հետո, որպեսզի ձևավորվի օգտվողի պատասխանն ու ինչպես գնահատել գեներացման որակը RAG-ում։
Կա՞ր ստուգաթերթիկ, որը օպերատորը պետք է հետևեր զանգի ժամանակ, թե ստուգումը կատարվեց առանց դրա։
Ցույց տվեք այս SQL հարցում օպերատորների կատարման կարգը
Կարող ենք օգտագործել նույն մետրիկաները, երբ չափում ենք որակը top-K-ով և այն մետրիկան, որը մենք հարցնում ենք օգտվողից (սիրում/չսիրում)? Թե՞ դա տարբեր բաներ են։