Machine Learning / AI
Cosa è stato usato per pulire e normalizzare i documenti: Redis o regex?
Esercizio pratico L'IA ha generato un codice per decidere il rilascio di un nuovo LLM. Effettua una revisione: modificalo in modo che l'editor possa confrontare la qualità delle versioni per segmenti tematici, vedere la dispersione delle valutazioni e notare il rischio di deterioramento in un piccolo gruppo di dati. import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd scores = pd.read_csv('model_scores.csv') summary = scores.groupby('model_version')['score'].mean() plt.bar(summary.index, summary.values) plt.title('Qualità dei modelli') plt.ylabel('Punteggio medio') plt.show() print('Migliore versione:', summary.idxmax())
Conosci GigaChat? Hai esperienza di lavoro con lui?
Parlami di te e della tua esperienza come analista di sistemi
Cosa sai dell'azienda [azienda]?
Con cosa viene moltiplicato il vettore Q durante la decodifica e cosa si ottiene?
Qual è l'idea alla base dei metodi ensemble? Quali tipi di ensemble conosci?
Cosa significa lo stato CrashLoopBackOff in un pod di Kubernetes? Quale potrebbe essere il problema?
Qual è stato il toolcalling: nativo o tramite prompt (parsing)?
Cos'è il dropout e come funziona durante l'addestramento e l'inferenza?
Parlami di un progetto con ML classico (non LLM) di cui sei orgoglioso.
Hai detto 200-250 mila chunks — sono documenti o pezzi correlati?
Come gestisce un modello lineare la multicollinearità delle caratteristiche?
Come si relazionano Recall e Precision, è possibile aumentare uno senza ridurre l'altro? Fornisci esempi di compiti.
Cosa si fa con i logit prima del campionamento e quali parametri di campionamento conosci?
Come affronti la scelta degli iperparametri per il modello?
-- 1.1 Cosa mostrerà la query: 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 AS campaign -- 1.2 Come cambierà la risposta se si cambia il tipo di JOIN in LEFT? -- 1.3 Indichi l'ordine di esecuzione degli operatori in questa query. -- 2. La tabella campaigns è stata corretta: sono stati rimossi i duplicati, aggiunta la chiave (PK). -- Sono state condotte più campagne, a causa di bug alcuni tentativi di consegna delle comunicazioni sono falliti per alcuni utenti, e alcuni non sono stati mostrati affatto. -- Sulle campagne promozionali inviate agli utenti: -- 2.1 Scrivi una query che mostra il numero di utenti che hanno ricevuto con successo la comunicazione per ogni campagna. -- 2.2 Modifica la query per mostrare: il numero di utenti che non hanno ricevuto nessuna comunicazione di successo, per ogni campagna.
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Quali metriche utilizzeresti per valutare il sistema di assegnazione dei lead agli agenti?
Quali posizioni stai considerando e quali compiti ti sembrano più interessanti?