Machine Learning / AI
Kokia tvarka vykdomi SQL operatoriai: SELECT, FROM, JOIN, WHERE, GROUP BY, HAVING, LIMIT?
Kaip sekėte visą daugelio agentų sistemą – kokiose etapose kyla klaidos, vėlavimai ir kt.?
Papaskink apie dispečerų darbo kokybės įvertinimo projektą.
Klausimų generavimui didelis kalbos modelis sunkiai išlaiko stilių retomis temomis. DI pagalbininkas siūlo nedelsiant paleisti LoRA visame istorinės korpuso iš 2 milijonų dialogų, tačiau žymėjimas yra iš dalies triukšmingas. Kuriose situacijose nepasitikėtumėte šia patarimu ir ką pirmiausia pasirinktumėte?
Kada Spark pradeda tikrąją skaičiavimų vykdymą duomenų apie?
Aprašykite savo analitinį agentą: ką jis darė, kam, kaip atrodė naudotojo darbo eiga?
Kaip atlikai Blue-Green diegimą?
Kaip kovoti su klasių disbalansu?
Kaip apskaičiuosite dispersiją 20 darbuotojų atrankai? Ir kuo jūsų įvertinimas yra geresnis už atsitiktinį skaičių 3?
Kaip sukonstruotas orkestratorius: kokia yra naudojama sistema ir architektūra, ką jis daro, ar jis vieno žingsnio ar gali kelis kartus mąstyti prieš atsakymą?
Kaip mokome fonemų klasifikacijos modelį? Kas yra tikslinėje?
Ar turėjote lentelinius modelius gamyboje?
Ar esi vienas Maskvoje? Ar vietos momentas yra kritinis?
Kaip rinkote RAG sistemos kokybės rodiklius? Kokias metrikas naudojote ir kokius įrankius?
Papaskink apie balso įvertinimo užduotį: kaip prieiti prie modelio, kuris nustato klaidas fonemų ir garsų tarimo?
Ką vyksta atmintyje, kai konvertuojame eilutę į lowercase() ? Kokią atminties operaciją tai užima?
Papaskokite apie atvejį, kai modelis gerai veikė nešiojamame įvertinime, bet blogai veikė gamyboje: kas įvyko ir ką padarėte?
Kokie projektai ir užduotys laukia komandos?
Kuo skiriasi GET ir POST užklausos?
Ar turi patirties dirbant su Spark?