Machine Learning / AI
Data una stringa che contiene lettere e numeri. Trova il numero massimo che appare nella stringa (considerando le cifre consecutive come un unico numero).
Con cosa viene moltiplicato il vettore Q durante la decodifica e cosa si ottiene?
Quali sono le opzioni di campionamento dei nuovi token in LLM?
Cosa si fa con i logit prima del campionamento e quali parametri di campionamento conosci?
Quali posizioni stai considerando e quali compiti ti sembrano più interessanti?
Cos'è il termine 'PropNail/TopNail Optimization' che hai usato?
Come ottenere una risposta formalizzata e strutturata, ad esempio utilizzando l'output strutturato?
Quanto è importante o critica per te l'accreditamento IT dell'azienda?
Perché una LLM quantizzata può funzionare più velocemente e perché a volte la quantizzazione, al contrario, rallenta l'inferenza?
Come gestire la tabella nel documento durante la preparazione dei dati per RAG?
Perché la memorizzazione nella cache delle query utente precise di solito offre un valore commerciale limitato e cosa intendevate esattamente con caching delle risposte?
Immagina di lavorare con un modello in PyTorch e, dopo averlo impostato in modalità eval() vedi che le metriche su un set di test fisso di 10.000 esempi cambiano ad ogni esecuzione. Fissi lo stato iniziale dei generatori di numeri casuali per la riproducibilità: dove potrebbe essere nascosta un'altra fonte di variazioni? Spiega il ruolo di Dropout, BatchNorm e torch.no_grad() e nomina le metriche con soglie con cui verificherai la stabilità dei risultati.
Fornisci un esempio in cui un uso scorretto di BatchNorm in modalità `eval()` ha portato a errori nelle previsioni.
Cosa bisogna fare dopo il retrieval per formare la risposta all'utente e come valutare la qualità della generazione in RAG?
Raccontaci come funziona in generale la pipeline RAG: quali fasi include?
Parliamo più dettagliatamente della cache KV: come funziona e da dove proviene, partendo dall'architettura Transformer.
Esercizio pratico La query SQL su 80 milioni di messaggi crea duplicati dopo il JOIN. Qual è l'azione migliore da iniziare per prima? - Verificare la cardinalità del JOIN, le chiavi e il piano di esecuzione prima dell'ottimizzazione. - Creare un indice su un campo di join. - Esportare il risultato in CSV e rimuovere i duplicati in Python. - Aggiungere sempre DISTINCT a tutte le colonne. - Aggiungere DISTINCT dopo aver verificato il risultato sull'estratto. - Verificare le chiavi di join e l'unicità di entrambe le tabelle.
Come trasmettere tecnicamente solo una parte dello stato in LangGraph, invece di tutto lo stato?
Fornisci un esempio di come hai identificato e risolto un problema di esempi in conflitto in un progetto reale.
Perché non si può collegare direttamente un LLM esterno in un servizio di produzione nel fintech?