Кандайча 10 000 Telegram-каналдар үчүн сактоо жана издөө системасын долбоорлоого болот, күнүнө 300 000 пост жана кечигүү 2 секунддан аз болбошу керек?
Machine Learning / AI
Эгер worker синхрон болсо, batching болот беле?
API соңку пунктунда embeddings'терди синхрондуу түрдө түзө алабы? FastAPI соңку пунктунда чоң документ агымдары үчүн embeddingsтерди эсептесек эмне болот?
Telegram каналдары үчүн автоматтык мазмун түзүү системасын канал авторунун стилине ылайыкташтыруу кандай болот?
LoRA фин-тюнингди кантип текшердиңиз?
Кайда LoRAны тандап алуу керек жана кайда окшош посттор боюнча retrieval керек? Ар бир ыкма үчүн канча маалымат керек?
Сиз сапатты баалоо метрикасы катары нейрон тармагын колдонгонсузбу?
RAG системалары менен иштөө тажрыйбаңыз жана акыркы долбоордо эмне кылганыңыз жөнүндө айтып бере аласызбы?
LoRA үчүн кайсы рангты белгиледиңиз жана ал эмне менен байланыштуу?
Сен өзүң жасагансыңбы (RAG, LoRA, нейрон тармактар менен иштөө) же кимдир бирөөгө жардам бердиңби?
Кай катмакталарга LoRA койдуң жана q_proj эмне?
Сен нейрондук тармактарды өз серверлериңде же булутта жайгаштырдыңбы?
Системанын сапатын баалоо үчүн кайсы метрикаларды колдондуңуз жана кантип 40% жакшыртууга жетиштиңиз?
Неге LoRA аз аз ками параметрҳо болои омӯзишуучу болушу мүмкүн? Ранг тандоо ашыкча үйрөнүүгө таасир этеби?
Бул архитектурада вектордук маалыматтар базасы эмне үчүн керек?