Confrontiamo DAU, RPS e QPS: se abbiamo 10 milioni di DAU e ogni utente si connette 4 volte al giorno, qual sarà RPS e QPS?
Senior
149
Machine Learning / AI
3608
0
Di cosa esattamente si verifica la dispersione nella stima IPS?
Senior
148
Come possiamo confrontare un poster visualizzato sulla pagina dell'utente con quelli che non ha visto (feedback parziale)?
Senior
148
Come funziona la perdita di contrasto con i negativi in batch?
Senior
148
Fai una breve idea di come riformattare l'esperienza RAG per i sistemi di raccomandazione, e poi domande tipiche. Non come rispondere, ma in cosa consiste secondo la mia esperienza e il mio curriculum.
Senior
148
Scrivi un breve paragrafo di auto-presentazione in cui evidenzi che i sistemi di raccomandazione sono molto simili a RAG - retrieval, re-ranking, somiglianze architettoniche, ecc., in modo che possa ricordarlo e raccontarlo.
Senior
146
Come avviene l'aggiornamento incrementale dell'indice FAISS in produzione?
Senior
146
Valuta quanti dati sono necessari per il fine-tuning del modello in produzione, descrivi il processo di fine-tuning, i parametri, la funzione di perdita (contrastive/triplet) e perché è stata scelta quella.
Senior
145
# Formula e scriva la definizione di cosa sia roc auc. # Come si calcola il punteggio roc_auc? # Scriva una funzione che calcola roc_auc_score secondo la definizione scritta. # E per un numero arbitrario di classi con un ordine di priorità dato? # Il modello funziona nel modo seguente # y_score[i] >= soglia -> y_pred[i] = 1 # y_score[i] < soglia -> y_pred[i] = 0 def test_roc_aur_score(): y_true = [0, 0, 0, 1, 0, 0] y_score = [0.2, 0.4, 0.31, 0.6, 0.3, 0.7] res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score) assert res_metric == 0.8 y_true = [0, 1, 0, 0, 0, 1] y_score = [0.7, 0.6, 0.31, 0.31, 0.3, 0.2] res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score) assert res_metric == 0.375 y_true = [0, 0, 0, 1, 0, 0] y_score = [0.2, 0.4, 0.31, 0.8, 0.3, 0.7] res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score) assert res_metric == 1 y_true = [0, 0, 0, 0, 0, 0] y_score = [0.2, 0.4, 0.31, 0.8, 0.3, 0.7] res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score) assert res_metric == 0 # Bonus-test per più classi y_true = [0, 1, 0, 0.5, 0, 1] y_score = [0.7, 0.6, 0.31, 0.31, 0.3, 0.2] res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score) assert res_metric == 0. y_true = [0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.6] y_score = [0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.6] res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score) assert res_metric == 1
Senior
145
Cosa fare nel caso in cui un blocco abbia quantità diverse di contenuto — ci sono blocchi singoli e blocchi con 30 elementi? Come lavorare con i punteggi del contenuto per ottenere una funzione da questo blocco?
Senior
145
Ho capito bene: abbiamo un tracker che ha un punteggio medio del tracker di contenuto per il riempimento del blocco, ci sono caratteristiche utente e di blocco, abbiamo preso un positivo — cosa esattamente?
Senior
145
Cosa sono gli item? Come si pronunciano correttamente?
Senior
144
Per favore, ci racconti di che tipo di progetto si trattava esattamente e quali erano le sue mansioni.
Senior
144
Cos'è DSSM, lo sai?
Senior
143
Perché il progetto è stato sviluppato in due anni, se dici che la parte principale è stata fatta due anni fa? Il progetto è attualmente in supporto o è stato ulteriormente sviluppato?
Senior
143
Se ti venisse data un numero illimitato di GPU per migliorare la qualità del sistema, quale direzione sceglieresti prima?
Senior
143
Quale formato di lavoro consideri e in quale città vivi?
Senior
142
Parlami della tua esperienza, di cosa ti sei occupato negli ultimi cinque anni?
Senior
142
# dato un array a = [1, 20, 10, 0, 59, 63, 0, 88, 0] -> [0, 0, 0, 1, 20, 10, 59, 63, 88] # è necessario scrivere una funzione ottimale che sposti gli zeri all'inizio dell'array e mantenga l'ordine degli altri elementi def move_zeros_to_left(a: List[int]) -> List[int]: pass
Senior
141
Perché allora verrà addestrato il ranker? Cioè, sarà indipendente dal contenuto — qual è il suo obiettivo?
Senior
140