Machine Learning / AI
Ինֆերենցի մեջ պառալելիզմը ինչ է?
Խոսիր ինձ հիբրիդային retrieval-ի մասին RAG-ում — որ մոդել ես ընտրել խիտ վեկտորների համար?
Ի՞նչ է RAG և ինչ հիմնական խնդիր է լուծում:
Արդյոք հնարավոր է ավելացնել դաշտ աղյուսակում՝ փոխարեն SELECT հարցի օգտագործման?
Ինչպես գործարկել մեծ մոդելը թույլ հարթակում?
Ինչպես հաշվել հարցերի միջև կոսինուսային մոտեցումը?
Արդյոք դա ինչ-որ կերպ կապված էր զարգացման կամ ինչ-որ բանի հետ, որի վրա դուք աշխատում էիք?
Ինչու՞ BERT-ը ավելի լավ որակ է տալիս տեքստի դասակարգման խնդիրներում, քան TF-IDF-ը լոգիստիկ ռեգրեսիայով:
Ինչպես ստեղծել և ուսուցանել դասակարգիչը PyTorch-ում?
Ինչպես է աշխատում տոքենիզացիան: Ինչու են օգտագործում ենթասպասարկման տոքեններ ամբողջ բառերի փոխարեն։
Ինչու օգտագործել ցանկեր նախորդ արժեքները պահելու համար։
Ի՞նչ է կոսինուսը համեմատած կասկադային և եվկլիդյան հեռավորության հետ — ինչպես է նորմալիզացիան ազդում?
Ինչպես սովորել մեծ խմբաքանակով محدود հիշողությամբ?
Ինչպես աշխատել անպատկերացվող տվյալների հետ տարբեր սերվերներից և աղյուսակներից?
Կատարվել է dropout՝ հիմնված կորուստի կամ պատահական քաշերի հեռացման վրա:
Ի՞նչն է տարբերությունը պիպլայնի պառալելիզմի և տենսոր պառալելիզմի միջև։
Խոսեք տվյալների վերլուծության, նախագծերի և դասընթացների փորձի մասին։
Ի՞նչ է պիվոտացված նորմալացումը։
Ի՞նչ կարող է սխալ լինել մոդելում։
Ի՞նչ է Great Expectations-ը և ինչ են նրա հիմնական հասկացությունները։