Machine Learning / AI
Quali metodi di espansione del contesto (scaling RoPE, YaRN, interpolazione di posizione)?
Cosa fare se per l'azienda è più importante un errore di classe zero o primo?
Qual è la differenza tra partizionamento e sharding?
Cos'è il pattern ReAct (Reason + Act)?
Cosa sono ONNX, TorchScript, TensorRT, OpenVINO nei compiti di servizio?
Cosa ne pensi di questo schema di lavoro (outstaff tramite Aston sul progetto VTB)?
Come determinare se un modello di embedding funziona bene? Quali metriche sono state utilizzate?
Qual è la differenza tra segmentazione semantica, segmentazione di istanza e rilevamento di oggetti?
Parlami di te, del tuo background, tutto ciò che ritieni importante e interessante.
Quali sono i metodi per lavorare con variabili categoriche?
È possibile utilizzare la regressione lineare in condizioni di bias del campione?
Cos'è l'addestramento avversario e qual è il suo compromesso?
Quali sono i componenti principali della Generazione Aumentata per Recupero (RAG) di base?
Qual è la differenza tra regressione lineare e logistica?
A cosa serve uno strato di pooling?
Qual è la migliore opzione per trasferire grandi quantità di dati testuali (circa 10 GB)?
Cosa sono bias e varianza, e cosa si riduce in una foresta casuale?
Quali altri modelli di diffusione esistono oltre a Stable Diffusion?
Cos'è la smoothing di Jelinek-Mercer?
Cosa sono gli embedding contestuali? Fornite esempi di modelli.