Machine Learning / AI
Сөздөрдүн эмбеддингдерин алуу классикалык жолдорун атаңыз (Word2Vec, FastText, TF-IDF, N-граммдер жана башка).
Бир жарым жыл өткөндөн кийин 1C:Rarusтан кетүүнү эмне үчүн чечтиңиз?
Сизде кандайдыр суроолор барбы?
Эпоха (epoch) деген эмне?
Командада канча адам бар?
Классикалык MLдеги сызыктуу жана сызыктуу эмес моделдерди салыштырыңыз — артыкчылыктары жана кемчиликтери.
Өндүрүштөгү моделди кошумча окутуу үчүн канча маалымат керектигин баамдаңыз, кошумча окутуу процесси, параметрлер, жоготуунун функциясы (contrastive/triplet) жана эмне үчүн аны тандаганыңыз тууралуу түшүндүрүңүз.
RAG системаларын колдонуунун мааниси эмнеде?
Деталдуу түшүндүрө аласызбы, precision жана recall деген эмне жана алар F1-скор менен кандай байланышта?
Setтеги кагылыштар кантип чечилет? Канча кагылышты чечүү ыкмалары бар?
Өзүңүздү кандай баалайсыз?
Docker, MLflow, Airflow менен иштедиңби?
DocFormer жана BROS эмне?
Фонемдерди классификациялоо моделин кантип үйрөтөбүз? Мақсатта эмне бар?
Неге квантталган LLM тезирек иштейт жана эмне үчүн квантизация, тескерисинче, инференсин жайлатат?
300 миң жалпы маянаны карап жатасызбы?
Неге жаңы иш издеп жатасыз жана алдынкы жумуштардан эмне үчүн кеттиңиз?
Өндүрүштө таблица моделдериңиз болду беле?
Маалыматтарды кеңейтүү эмне үчүн керек?
Anserini жана Pyserini эмнелер?