Machine Learning / AI

LLM-де құрал шақыру қалай жұмыс істейді?

LLM inference үшін жадыны бағалау үшін қандай параметрлер қолданылуы керек және қандай архитектуралық оңтайландырулар KV-жадыны азайтады?

Жаңалықтар үшін семантикалық іздеуді RAG үшін конфигурациялауға бола ма, ол тәртіпсіз оқиғалар кезінде қазір Хормуз бұғазын кім иеленетінін жауап беру үшін?

Bias-variance trade-off дегеніміз не және градиентті көтеру мен кездейсоқ орман оны қалай әртүрлі шешеді?

Қалың емес векторлар дегеніміз не және олар ML/NLP-де қайда кездеседі?

Неліктен код агенті үшін барлық репозиторийді индекстеу жеткіліксіз?

DDP-де партияларды даярлау және үлгі алу ерекшеліктері қандай?

Python-да статикалық әдістер мен сынып әдістері қалай ерекшеленеді?

RAG үшін қандай метрикалар мен бағалау әдістерін білесіз?

Метрика көмекшісінде сезімтал деректерді жасыру мәселесін қалай шештіңіз?

Дыбыс модерациясы тапсырмасын қалай шештіңіз: жеке модельді оқыттыңыз ба?

Сыныпты көтерудің ұпайларын сынып ықтималдылықтары ретінде түсінуге бола ма?

Позициялық кодтау дегеніміз не және қазіргі уақытта қандай тәсілдер қолданылады? RoPE қайда қолданылады?

Міндетті сәйкестендіру нашар дыбыс-мәтін жұптарын табуға қалай көмектеседі?

Модерация кезінде, тек қана енгізудің бар-жоғын тексеру керек пе, әлде дерекқорлармен қайта тексеру керек пе?

QKᵀ үстінен softmax-тан кейінгі матрица қандай көрінеді? Оның мәндері қалай таралған?

Неге градиентті көтеруде градиент пайдаланылады, жай ғана шын және болжам арасындағы айырмашылық емес?