გააზიარე მეტი ინფორმაცია FAISS-ის შესახებ: როგორ არის მოწყობილი ინდექსი, როგორ ხორციელდება დეპლოი, როგორ მუშაობს end-to-end სისტემა?
Machine Learning / AI
მითხარით სამუშაო ვაკანსიის შესახებ
რატომ აბრუნებს ფუნქცია 0, როდესაც ნიმუშში მხოლოდ ერთი კლასი არსებობს?
Re-ordinator როგორ მუშაობს, დეტალებში შევიდა თუ გამოიყენე როგორც მზად საინჟინრო ბლოკი?
რამდენად საინტერესო იქნება ჩაძირვა რეკომენდაციული სისტემებში?
შეგიძლიათ ადამიანურად ახსნათ Recall და MRR შორის განსხვავება?
შეგიძლიათ ახსნათ, როგორ მუშაობს off-policy შეფასება (მაგალითად, IPS ან Double Robust), რომელიც თქვენ ახსენეთ?
როგორ მუშაობს ორი დონიანი და ორი კედლიანი რეკომენდატორი და რა საჭიროა?
გთხოვთ, გვითხრათ, რატომ ეძებთ ამჟამად სამუშაოს?
როგორ შეარჩიეთ ემბედინგებისთვის მოდელი? იყო თუ არა დოკუმენტების ფილტრაცია და re-ranking ეტაპი?
როგორ დავძლიოთ ის, რომ ძველი ჩვენების პოლიტიკა შეიძლება იყოს არა ოპტიმალური, მიუხედავად იმისა, რომ ვიყენებთ propensity — აქ propensity ძალიან არ ეხმარება?
რა არის კოლაბორაციული ფილტრი?
მოდით შევადაროთ DAU, RPS და QPS: თუ ჩვენ გვაქვს 10 მილიონი DAU და თითოეული მომხმარებელი დღეში 4-ჯერ შედის, რა იქნება RPS და QPS?
შეგიძლიათ მეტი ილაპარაკოთ? (RAG სისტემის დაცვაზე ჰალუცინაციებთან დაკავშირებით)
როგორ იმუშავებს თეორიულად boosting-ში, თუ მიზანი მინუს ერთია? განვიხილოთ, რომ გვაქვს პოზიტივი და ნეგატივი, თუ პოზიტივისთვის მიზანს 1-ის ნაცვლად 10-ს დავაყენებთ, რა მოხდება, არაფერი შეიცვლება?
ორ სიტყვაში ახსენით, რა განსხვავებაა Double Robust მიდგომასა და IPS-ს შორის — რა ემატება და რა ხდის მას უფრო ძლიერ და მდგრადს?
მგონია, რომ ვერ გავაკეთოთ ყველაფერი ონლაინ — რა რეალურად შეზღუდვები არსებობს აქ? რატომ არის წინასწარი გამოთვლა საჭირო?
ჩვენ გვსმენია, რომ ინტერვიუს შუაში იყენებდი ასისტენტს LangGraph-ის თეორიული კითხვაზე პასუხის დროს. ეს მართალია თუ არა?
ბოლო დროს ძალიან ბევრი ნეირონული ქსელი არსებობს — როგორ იყენებ მათ მუშაობაში, რამდენად ხშირად და როგორ בדיוק?
განმარტე, რატომ დაეხმარება ორი ცათამბჯენი ქსელი (two-tower) პირველ დონეზე ზღვრის პრობლემის გადაჭრაში — რა précisément არის ამის მიზეზი?