Machine Learning / AI

რა გამოიყენეს RAG-ში ინდექსის შექმნისთვის?

რა უნდა გააკეთოთ ტრენინგის ბოლოს?

რა არის მონაცემთა პარალელიზმი და მოდელის პარალელიზმი?

როგორ გამოვიტანოთ შედეგების სია?

ROC-AUC სხვა მეტრიკებიდან რა განსხვავებაა?

რა არის sparse attention?

რა მნიშვნელობა აქვს anchor-ს Triplet Loss-ში?

Margin Loss და Triplet Loss შორის რა განსხვავებაა?

რა არის ეპოქა (epoch)?

რა არის n ყურადღების სირთულის კონტექსტში;

როგორ იძლევა რერანკერი?

თუ არ არსებობს მითითებული პასუხები, მხოლოდ დოკუმენტები და კონტექსტია — როგორ შევაფასოთ სისტემა და საიდან მივიღოთ მითითებული პასუხი?

რა ტიპის ოპტიმიზაცია არსებობს LLM-ის?

რა კიდევ შეიძლება გამოყენებულ იქნას დანაკარგის ფუნქციად კროს-ენტროპიის გარდა?

რა შეიცვალა LLM-ში ორიგინალ ტრანსფორმატორთან შედარებით?

რომელი ყურადღების ტიპი საშუალებას იძლევა სირთულე ო(ნ²)-ზე დაბლა დაიყვეს?

რა არის gradient checkpointing?

რა არის კვანტიზაცია?

როგორ შევაფასოთ RAG-ის განხორციელება შემსრულებელი აგენტი?

თუ დეკოდერს 10k ტოკენის სიგრძის სერია მიაწოდეთ, ხოლო მოდელი 9k-ზე იყო სწავლული, რა მოხდება?