Machine Learning / AI

თქვით თქვენი ყველაზე საინტერესო პროექტი NLP და LLM სფეროში, მათ შორის არქიტექტურა და გადაწყვეტილების შეფასება.

მითხარი ROC-AUC-ის შესახებ: რა არის ეს და როგორ გამოიყენება?

მომსახურე არასოდეს იძახის სამ ინსტრუმენტს. როგორ იკვლევთ და გადაწყვეტთ ამ პრობლემას?

როგორ შევაფასოთ RAG სისტემები? რა მეტრიკები გამოიყენეს?

მითხარით LoRA-ს შესახებ: რა არის, როგორ სწავლება და როგორ მუშაობს ინფერენციაში?

რომელი მეტრიკები შეგიძლია სახელდო კლასიფიკაციის დავალებებისთვის? თითოეულზე მომიყევი.

გააზიარე ტრანსფორმატორის ძირითადი არქიტექტურა, რა არის მისი ძირითადი ნაწილები.

როგორ დავიცვათ RAG prompt injection და არასასურველი კონტენტისგან?

აგენტი რა არის? აგენტის შექმნისთვის რა ძირითადი კომპონენტები სჭირდება? როგორ განვახორციელოთ მეხსიერება?

როგორ შევკრათ და გავაანალიზოთ 3 (სამი ოპერატორი ერთ კითხვაზე, ბინარული პასუხები) გადაკვეთილი მონიშვნები?

რა არის კლასტერული დავალება და რა ალგორითმებს იცნობ?

მითხარი პოზიციური კოდირების ტიპების შესახებ, განსაკუთრებით Rotary Positional Encoding (RoPE)-ის შესახებ.

რა არის RAG და რა არის მისი ძირითადი კომპონენტები?

გააზიარე გენერაციის პარამეტრებზე: ტემპერატურა, Top-P და Top-K.

რა ფუნქციაა გამოყენებული კლასიფიკაციის დავალებებში?

გააზიარე მოდელების დისტილაციის შესახებ.

რა არის განსხვავება cross-attention, masked attention და self-attention-ის შორის?

ჩვენ გვაქვს რეგიონი, სადაც ტორნადო შეიძლება მოხდეს. ვმუშაობთ ბინარული კლასიფიკაციის მოდელზე. რომელ მეტრიკას ვაქცევთ მეტ ყურადღებას — Precision თუ Recall?

მითხარი, რა არის კლასიფიკაციის დავალება.

რა არის ჰიბრიდული ძიება RAG-ში?