Machine Learning / AI

Эмбеддинг моделинин жакшы иштешин кантип аныктоо керек? Канча метрикалар колдонулду?

Cross-encoder жана bi-encoder ортосундагы айырманы түшүндүрө аласызбы?

Түпнуска салыштырмалуу түзүлгөн текстте факттык каталар жок экенин текшерүүнүн кандайдыр бир жолу барбы?

Моделдердин кванттоо жөнүндө мага айтып бер: бул эмне, эмне үчүн керек, кандай түрлөрү бар?

PDF документтерден маалыматтарды RAG системасы үчүн кандайча чыгарды?

RAG системасы үчүн chunking стратегиясы кандайча тандалды?

FastAPI-де ишке ашырылган кызматты кантип сынап көрөсүз?

ML кызматтын иштөө көрсөткүчтөрү тууралуу айтып бер: кечигүү, RPS, бул сенин долбоорунда кандай уюштурулган?

Вектордук маалыматтар базалары жөнүндө айтып бер, кайсылары бар, эмне менен айырмаланат, эмне үчүн pgvectorти тандадыңыз?

LLM өндүрүшүнүн параметрлери жөнүндө мага айтып бер: температура, top-k, top-p жана башка.

Recall жана Precision кандайча байланыштуу, бирин жогорулаганын башкасын төмөндөтпөстөн жогорулатуу мүмкүнбү? Мисалдар келтириңиз.

Бир долбоордогу эң кыйын тапшырма же кыйынчылык жөнүндө айтып бериңиз.

Жыйынтыктоо сапатын кантип баалоо кылуу керек?

Диалогдордун кыскача мазмуну үчүн маалыматтар кандай уюштурулду жана окутуу кандай өттү?

Квантизациянын кайсы ыкмасы (int8 же float) моделдин сапатына аз зыян келтирет?

Конференцияда көп адамдын диалогун кыскача баяндап берүү тапшырмасына кандай карар элең (мисалы, Slackте 10 иштеп чыгуучу)?

Конференциянын аудио иштетүү үчүн кайсы модель жана ыкманы тандашыбыз керек (speech-to-text, diarization)?

LoRA жөнүндө мага айтып бер: бул эмне, эмне үчүн керек?

Жергиликтүү тутумду ишке киргизүү учурунда жеке маалыматтар менен кантип иштеш керек?

Неге тек косинус аралыкка караганда BM25 + embeddings гибриддүү издөө тандадыңыз?