Machine Learning / AI

როგორ უნდა განავითაროთ შენახვის და ძიების სისტემა 10,000 Telegram არხისთვის, სადაც დღეში 300,000 პოსტი და ლატენცია ნაკლებია 2 წამზე?

თუ worker სინქრონია, იქნება batching?

API-ის ბოლო პუნქტში embeddings-ების სინქრონულად განიხილვა შესაძლებელია? რა მოხდება, თუ FastAPI-ის ბოლო პუნქტში დიდი დოკუმენტების ნაკადისთვის embeddings-ების გამოთვლა მოხდება?

როგორ დავგეგმოთ ავტომატური კონტენტის გენერაციის სისტემა Telegram-კანალებისთვის, რომელიც შეესაბამება არხის ავტორის სტილს?

როგორ დაადასტურეთ LoRA-ის ფაინ-ტიუნინგი?

თქვენ ოდესმე გამოიყენეთ ნეირონული ქსელი ხარისხის შეფასების მექანიზმად?

შეგიძლიათ მითხრათ თქვენი გამოცდილების შესახებ RAG სისტემებთან და რა გააკეთეთ თქვენს ბოლო პროექტში?

როდის უნდა აირჩიო LoRA და როდის მოძიება მსგავსი პოსტების მიხედვით? რამდენი მონაცემი სჭირდება თითოეულ მიდგომას?

რა რეიტინგი გითანხმე LoRA-სთვის და რა არის მისი დამოკიდებულება?

თქვენ თვითონ გააკეთეთ ეს ყველაფერი (RAG, LoRA, ნეირონული ქსელების მუშაობა) თუ ვინმეს დაეხმარეთ?

რომელ ფენებში ჩადე LoRA და რა არის q_proj?

შენ განახორციელე ნეირონული ქსელები შენი სერვერებზე ან ღრუბელში?

რა მეტრიკებს იყენებდით სისტემის ხარისხის შეფასებისთვის და როგორ მიაღწიეთ 40%-იან გაუმჯობესებას?

რატომ შეიძლება LoRA-მაც კი მცირე პარამეტრებით გადამეტება მოახდინოს? რანგის არჩევა გავლენას ახდენს გადამეტებაზე?

რატომ არის საჭირო ვექტორული მონაცემთა ბაზა ამ არქიტექტურაში?