Machine Learning / AI

Da dove sono arrivati i nuovi pesi e perché ce ne sono di più?

Cos'è il p-tuning?

Cos'è il parallelismo nell'inferenza?

Cos'è una soglia (threshold)?

Come modificano gli embedding posizionali Q, K, V?

Qual è l'idea di Margin Loss?

Come avviene la coordinazione tra gli agenti LLM?

Quali librerie vengono utilizzate per ottimizzare LLM?

Dove si trovano architettonicamente gli embedding posizionali?

Cosa fare se il modello non entra nella GPU durante il fine-tuning?

Come valuterà G-Eval la qualità?

Quali vulnerabilità esistono nei sistemi LLM multi-agente?

Quali metriche esistono in NLP?

Cosa c'è in uscita dal riorganizzatore?

Cosa fare alla fine della formazione?

Cos'è la funzione di perdita?

Quali tipi di attenzione esistono?

Come valutare automaticamente la qualità di un sistema multi-agente?

Qual è la formula di Margin Loss?

Cosa fare se vogliamo imparare con 4 esempi?