Жаңа модель нұсқасынан кейін орташа сапа бағасы өсті, бірақ редакторлар заңды және қаржылық тақырыптардағы жауаптар айтарлықтай нашарлағанын айтады. Шығарылымды тоқтату туралы шешім қабылдау үшін ең алдымен қандай визуализацияны жасайсыз?
`eval()` режимінде BatchNorm-ды дұрыс қолданбау нәтижесінде болжау қателеріне әкелген мысал келтіріңіз.
Осындай эксперименттерде деректер мен модельдердің нұсқаларын әдетте қалай басқарасыз?
Практикалық тапсырма Екі LoRA іске қосуын адал түрде қайталау үшін қандай артефакттар жиынтығы қажет? - Тек соңғы сапа кестесі. - Кодпен бірге коммит және соңғы метриканың скриншоты. - Код және эксперимент конфигурация файлы. - Код, деректер хэші, негізгі модель, LoRA конфигурациясы, тәуелділіктер және іске қосу командасы. - Тек Git бұтағының сілтемесі. - Код, LoRA параметрлері, негізгі модель нұсқасы және тәуелділіктер.
Қазіргі уақытта Яндекс немесе Альфа сияқты ірі тех компанияларында сұхбаттар бар ма?
Практикалық тапсырма 80 миллион хабарламаларға арналған SQL сұрауы JOIN кейін қайталануларды тудырады. Алғашқы әрекет қандай болуы керек? - Оптимизациядан бұрын JOIN кардиналдығын, кілттерін және орындалу жоспарын тексеру. - Бір қосылу өрісіне индекс жасау. - Нәтижені CSV-ға экспорттап, қайталануларды Python-да жою. - Барлық бағандарға әрқашан DISTINCT қосу. - Нәтижені үлгі бойынша тексергеннен кейін DISTINCT қосу. - Екі кілтті және екі кестенің бірегейлігін тексеру.
Сіз Филиппиндерде қалуды жоспарлайсыз ба немесе басқа елге көшуді ойлайсыз ба?
Сұхбаттасу кезінде сұрақтар сізге қандай да бір «тығыз» әсер қалдырды ма және ол сіздің сұхбатты қабылдауыңызға қалай әсер етті?
Толығымен ағылшын тілінде жұмыс істеген тәжірибеңіз бар ма?
Басқа компанияларда ұсыныстарыңыз бар ма немесе соңғы кезеңдерде ме?
Сізде AI-пен сұхбаттасудан тәжірибе бар ма?
Шығарылымдардың модель көрсеткіштеріне, мысалы, дәлдік немесе F1 ұпайына әсерін сандық бағалау қалай болар еді?
Қосылу кілттері бойынша индекстерді қалай оңтайландырып, қайталануды азайтып, сұрауларды жылдамдатуға болады?
PyTorch-те модельмен жұмыс істеп, оны бағалау режиміне (eval()) ауыстырғаннан кейін, 10 000 үлгіден тұратын тест жиынтығында метрикалар әр іске қосқанда өзгеретінін байқасаңыз, қай жерде басқа көздері болуы мүмкін? Dropout, BatchNorm және torch.no_grad() рөлін түсіндіріңіз, және нәтижелердің тұрақтылығын тексеру үшін қандай метрикалар мен шектерді қолданасыз?
Қандай жұмыс форматы сізге ыңғайлы: ГПХ, ЖШС немесе ТК?
CEFR деңгейлеріне сәйкес оқуға/жазуға және сөйлеуге арналған ағылшын тілі деңгейіңізді бағалаңыз.
Практикалық тапсырма AI барлық 2 миллион тазартылмаған диалогтарда LoRA-ны оқыту ұсынылады. Қай кандидаттың жауабы ең жетілген?
Бұл сұрауда өнімділік мәселелерін анықтау үшін `EXPLAIN`-ді нақты қалай қолданар едіңіз?
Сұрақтарды генерациялау үшін үлкен тілдік модель сирек кездесетін тақырыптарда стильді нашар ұстайды. AI-ассистент барлық тарихи деректер қорының 2 миллион диалогында LoRA-ны дереу іске қосуды ұсынады, бірақ белгілердің бір бөлігі шуылды. Бұл кеңеске қай жерде сенбесіз және бірінші не таңдар едіңіз?
Диалогтар кестесінде 80 миллион хабарламалар бар, ал бағалау жиынтығы үшін аналитикалық сұрау 25 минут алады және кейде сұрақ-жауап жұптарының қайталануларын қайтарады. Алдымен не түзетесіз және неге?
