Machine Learning / AI

Модель таңдау метрикаларын өлшеу үшін қандай деректер жиынтығы қолданылды?

Векторлық сақтау орнында құжаттардың метадеректеріне не жазасыз?

Басқа embedding-моделдер сынап көрілді ме?

Жазудың сәтті болғаннан кейін жүйеде жазбалардың қайталануын тексеру болды ма (идемпотенттілік)?

Қандай болды чанктің өлшемі және overlap жасалды ма?

Retrievability өлшеу үшін қандай метрикалар қолданылды (қай деректер жиынтығы және құрал)?

Неліктен көп агентті жүйесінде Human-in-the-Loop қолданылмады, тек ReAct-те қолданылды?

ReAct агентінің циклін сипаттаңыз: қандай қадамдар болды және цикл қалай аяқталды?

Барлық көп агентті жүйені қалай бақыладыңыз — қай кезеңдерде қателіктер, кідірулер және т.б. пайда болады?

NER тапсырмалары үшін қандай аннотация түрлерін білесіз? Қандаймен жұмыс жасадыңыз?

Жылдамдық тұрғысынан қайсысы жылдамырақ — құралдармен қарапайым агент немесе көп агентті жүйе?

Toolcalling түпнұсқа ма немесе промпт арқылы ма (парсинг)?

Қай бөлік (BM25 немесе dense) мәндері нормализацияланбаған?

VLM (Көру Тілі Моделі) дегеніміз не?

Барлық агенттер үшін бір модельді қолдандыңыз ба немесе әртүрлі ме?

Fine-tuning мен few-shot prompting арасындағы айырмашылық неде? Қашан және не таңдау керек?

Модельдер аргумент жарамсыз екенін қалай хабарлайды?

Ал модель қате аргумент берсе, не істедіңіз?

Агенттердің орындалуында параллелизм болды ма, әлде бәрі бірінен соң бірі болды ма?

Құралдарды қалай сипаттайсыз? Жалпы формат және сипаттаманың негізгі талаптары қандай?