Machine Learning / AI
Иш форматын кандай көрөсүз — аптада эки жолу кеңседе?
Неге мындай ыкма тандалды (SentenceTransformer + косинус окшоштуулугу)?
FROM python:3.11 COPY ./app WORKDIR /app RUN pip install torch transformers fastapi uvicorn sentence-transformers CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0"]
Маалыматтарда адамга карата акыркы сатып алууну кантип табуу керек?
Жордан матрицасы эмне?
Сен өзүң жасагансыңбы (RAG, LoRA, нейрон тармактар менен иштөө) же кимдир бирөөгө жардам бердиңби?
Token ID жана embeddingsтен кийин, decoderге так эмне келет: өкүлчүлүктөрдүн формасы кандай, позициялык маалымат кандай кошулат жана андан ары эмне болот?
1C-Rarus-тагы тажрыйбаңды, Service Desk-теги арыздарды иштетүү жөнүндө айтып бер. Бул кардарлар үчүн жардам столбу?
Кагы аспап менен документтердин түзүмдүк бөлүнүшү жасалды?
Көбінесе LoRA-ны үйрөтүүдөн мурун маалыматтын сапаты жана маанилүүлүгүн кантип текшересиз?
Алыстан иштөө тажрыйбаңыз жөнүндө айтып бериңиз — бардык жерде алыстан иштедиңизби же кеңселер болдубу?
Неге тек косинус аралыкка караганда BM25 + embeddings гибриддүү издөө тандадыңыз?
Мультитрейдинг, көппроцессорлуулук жана асинхрондуулук арасындагы айырманы айтып бер
Неге трансформерде Layer Norm колдонулат, Batch Norm эмес?
Диалогтордун таблицасында 80 миллион билдирүү бар, жана баалоо топтому үчүн аналитикалык суроо 25 мүнөттөн ашык убакыт алат жана кээде суроо-жооп парларын кайталап берет. Биринчиден эмне оңдойсуз жана эмнеге?
DocVQA эмне жана ал жакта кайсы моделдер популярдуу?
Python жана SQL боюнча билимиңиздин деңгээлин кандай баалайсыз?
Эпоха (epoch) деген эмне?
Командада канча адам бар?
Сиз компьютердик көз караш менен иштебейсиз (OpenCV, YOLO). Бул түшүнүү канчалык кызыктуу болмок?