Machine Learning / AI

როგორ დავადგინოთ, კარგად მუშაობს თუ არა ემბედინგების მოდელი? რა მეტრიკები გამოიყენეს?

შეგიძლიათ ახსნათ cross-encoder და bi-encoder შორის განსხვავება?

არის რაიმე გზა იმის შემოწმებისთვის, რომ გენერირებული ტექსტი ფაქტობრივად არ შეიცავდეს შეცდომებს ორიგინალთან მიმართებაში?

როგორ გამოიღეს მონაცემები PDF დოკუმენტებიდან RAG სისტემისთვის?

მოდელების კვანტიზაციის შესახებ მომიყევი: რა არის ეს, რა მიზნით არის საჭირო, რა ტიპები არსებობს?

როგორ შეირჩა RAG სისტემისთვის chunking-ის სტრატეგია?

როგორ შევამოწმოთ FastAPI-ზე განხორციელებული სერვისი?

მოგიყვე ML სერვისის შესრულების მეტრიკებზე: ლატენცია, RPS, როგორ იყო ეს ორგანიზებული შენს პროექტში?

ვექტორული მონაცემთა ბაზების შესახებ მომიყევი, რა არსებობს, როგორ განსხვავდებიან, რატომ აირჩიეთ pgvector?

მითხარი LLM-ის გენერაციის პარამეტრებზე: ტემპერატურა, top-k, top-p და სხვა.

გთხოვთ, მითხრათ ერთ-ერთ პროექტში ყველაზე რთული დავალება ან სირთულე.

როგორ იყო ორგანიზებული მონაცემები დიალოგების შეჯამებისთვის და როგორ მიმდინარეობდა სწავლება?

როგორ არის დაკავშირებული Recall და Precision, შეიძლება ერთი გაზარდო ისე, რომ მეორე არ შემცირდეს? მიანიშნეთ დავალებების მაგალითები.

რომელი კვანტიზაციის მეთოდი (int8 ან float) ნაკლებად ზიანს მიაყენებს მოდელს?

როგორ შევაფასოთ სიღრმის ხარისხი?

როგორ მიუდგებოდი მრავალ ადამიანს შორის დიალოგის მიმოხილვის დავალებას (მაგალითად, Slack-ზე 10 დეველოპერი)?

რომელი მოდელი და მიდგომა უნდა ავირჩიოთ კონფერენციის აუდიო დამუშავებისთვის (speech-to-text, diarization)?

მითხარი LoRA-ს შესახებ: რა არის ეს, რა მიზნით არის საჭირო?

როგორ მუშაობთ პირად მონაცემებთან სისტემის ადგილობრივი განთავსებისას?

რატომ აირჩიეთ ჰიბრიდული ძიება BM25 + embeddings-ის ნაცვლად მხოლოდ კოსინუსური მანძილი?