Machine Learning / AI
Сиз LangGraphта абалды колдонуп жатасызбы жана бардык абалды контекстке өткөрүп жатасызбы?
LangGraphтин абалында API аркылуу алынган чоң маалыматтарды кантип сактап, аны инструмент ичинде колдонуп, бирок LLM контекстине керексиз маалыматтарды өткөрбөстөн? Мисалы, LLM гана адистердин ID жана аттарын көрөт, ал эми инструмент алардын графигин жана кошумча маалыматтарды алат.
Узак мөөнөттүү иштен кийин агенттин контексти акырындык менен толуп жатса, эмне кылуу керек?
Практикада кандайча модел конкреттүү тилкеде текстердин ID'леринен турган кыска тизмеден башка белгилерди чыгарбоого болот?
Окуяларды көзөмөлдөө/тергөө системасынын ишинин сапасын кантип баалоого болот?
Контекстте маалымат жок болсо, LLM кантип үйрөтүү керек?
Кийинки агент өтө узак жооп берсе же LLM жайгаштыруу үчүн жетиштүү эс тутум жок болсо, эмне кылуу керек?
KV-эшке кошумча маалымат бериңиз: ал кандай иштейт жана кайдан келип чыгат, Transformer архитектурасынан баштап.
Код деңгээлинде структураланган чыгуу үчүн моделдин схемасын кантип өткөрсө болот?
Pull requestтерди иштетүү үчүн кызматты кантип ишке ашырып, жайгаштырдыңыз?
Оркестратор субагенттин инструменттерин чакырган натыйжаларынбы же өзүңүздүн акыркы чыгышынбы көрөт?
Инференс процесин тездетүү же эң болю модельди 12 ГБ VRAM RTX 3090ге жайгаштыруу үчүн кандай башка оптимизация ыкмаларын колдонсо болот?
LLM-as-a-Judge сапанын туура баалоо экенин кантип текшерсе болот жана аны кантип калибрлөө керек?
Оркестратор кантип курулган: кайсы чөйрө жана архитектура колдонулат, ал эмне кылат, бир кадамдыкпы же жооп бермейинче бир нече жолу ойлоно алабы?
Мисалы, түзүлүштүү чыгышты колдонуу менен, формалдуу жана түзүлүштүү жоопту кантип алууга болот?
LLMде жаңы токендерди үлгүлөөнүн кандай варианттары бар?
Ағымдагы командаңыздын составы кандай?