როგორ შეიძლება შეფასდეს ინციდენტების მონიტორინგისა და გამოძიების სისტემის მუშაობის ხარისხი?
Machine Learning / AI
როგორ შევინახოთ LangGraph-ის მდგომარეობაში დიდი რაოდენობით ინფორმაცია, რომელიც მიიღება API-დან, გამოვიყენოთ ის ინსტრუმენტში, მაგრამ არ გადავცეთ ზედმეტი მონაცემები LLM-ის კონტექსტში? მაგალითად, LLM ხედავს მხოლოდ სპეციალისტების ID და სახელებს, ხოლო ინსტრუმენტი იღებს მათი განრიგს და დამატებით მონაცემებს.
როგორ დავასწავლოთ LLM-ს, რომ პასუხი არ გასცეს, როდესაც კონტექსტში ინფორმაცია არ არის?
პრაქტიკაში როგორ დავაყენოთ მოდელი კონკრეტულ ველში მხოლოდ მოკლე სტრიქონის ID-ების სიიდან მნიშვნელობების გენერირება და სხვა სიმბოლოების გარეშე?
საერთო ჯამში, რა გსურთ გაკეთება?
როგორ გადავცეთ მოდელის სქემა კოდის დონეზე სტრუქტურირებული გამოსვლისთვის?
გთხოვთ, მეტი ინფორმაცია მიაწოდოთ KV-კეშზე: როგორ მუშაობს და საიდან მოდის, იწყება Transformer არქიტექტურიდან.
რა შეიძლება გაკეთდეს, თუ განთავსებული აგენტი ძალიან ნელა პასუხობს ან მეხსიერება არ არის საკმარისი LLM-ის განთავსებისთვის?
როგორ განახორციელეთ და განთავსეთ სერვისი pull request-ების დამუშავებისთვის?
ორკესტრატორი ხედავს თუ არა სუბაგენტის ინსტრუმენტების ზარების შედეგებს, თუ მხოლოდ სუბაგენტის საბოლოო შედეგს?
რა სხვა ოპტიმიზაციის მეთოდები შეიძლება გამოყენებულ იქნას ინფერენსის გასაუმჯობესებლად ან სულაც მოდელის განთავსებისთვის 12 GB VRAM RTX 3090-ზე?
როგორ შევამოწმოთ, რომ LLM-as-a-Judge სწორად აფასებს ხარისხს და როგორ შევასრულოთ მისი კალიბრაცია?
როგორ არის აშენებული ორკესტრატორი: რა ჩარჩო და არქიტექტურა გამოიყენება, რა აკეთებს, არის ერთკადამიანიანი თუ შეუძლია რამდენიმე ჯერ ფიქრი პასუხის წინ?
როგორ მივიღოთ ფორმალიზებული, სტრუქტურირებული პასუხი, მაგალითად, სტრუქტურირებული გამოყვანის გამოყენებისას?
რატომ გადაწყვიტეთ თქვენი მიმდინარე სამუშაოს დატოვება?
LLM-ში ახალი ტოკენების სემპლირების რა ვარიანტებია?
ვინ იყო ჩართული მოდელების ტიუნინგში?
მიმდინარე გუნდის შემადგენლობა რა არის?