Machine Learning / AI
თქვით თქვენი ანალიტიკური აგენტის შესახებ: რა აკეთებდა, ვინთვის, როგორ გამოიყურებოდა მომხმარებლის სამუშაო პროცესი?
როგორ განახორციელე Blue-Green განთავსება?
რისი embedding მოდელის არჩევა RAG-ისთვის?
რომელი ყურადღების ტიპი საშუალებას იძლევა სირთულე ო(ნ²)-ზე დაბლა დაიყვეს?
როგორ ვასწავლით ფონემების კლასიფიკაციის მოდელს? რა არის მიზანში?
იქნებოდათ ცხრილის მოდელები წარმოებაში?
რა არის MAPE და SMAPE მეტრიკები? სად შეიძლება იყოს არასასურველი?
მაფიაში დიდი საზოგადოებაა?
რა პროექტები და დავალებები დგას გუნდს წინაშე?
რატომ არის ზუსტად მომხმარებლის მოთხოვნების კეშირება ჩვეულებრივ შეზღუდული ბიზნესღირებულების მქონე და რა იგულისხმება პასუხების კეშირებაში?
იქნება შესაძლებლობა მიაწოდოთ სამუშაო ან ხელშეკრულებები გამოცდილების დასადასტურებლად საბოლოო ეტაპებზე?
RAG სისტემაში ძიება / სრული პასუხის ციკლი რამდენი ხანია გაგრძელდა?
მოყევით მაგალითი, როდესაც `eval()` რეჟიმში BatchNorm-ის არასწორი გამოყენება გამოიწვია პროგნოზებში შეცდომები.
გაქვს გამოცდილება Spark-თან მუშაობაში?
Retrieval-ის შემდეგ მომხმარებლისთვის პასუხის ფორმირებისთვის რა უნდა გაკეთდეს და როგორ შეფასდეს RAG-ში გენერაციის ხარისხი?
გააზიარეთ თქვენი შესახებ: რომელ პროექტებში მუშაობდით, რა ტექნოლოგიებს იყენებდით?
რა არის მონაცემთა დინება (data drift)?
Embedding მოდელში შესვლისთვის მაქსიმალური ტოკენების რაოდენობას რა პარამეტრი განსაზღვრავს? რა მოხდება თუ ლიმიტზე მეტი ტოკენი მიაწოდება?
რა ხდება როდესაც ვიძახებთ loss.backward()? რა არის გრადიენტი და როგორ ითვლება?
როგორ გავიგოთ, რომელ ერთ მონაცემთა ბაზას მივმართოთ კლასიფიკაციის შედეგის მიხედვით?