Machine Learning / AI
Nurodote patirtį su transformatoriais — ką tiksliai darėte su transformatorių architektūra RAG?
Kaip keičiasi biasas, variacija ir permokymas didėjant medžių skaičiui atsitiktiniame miške ir boosting'e?
Papaskinkite apie projektą, skirtą dispečerų darbo kokybės įvertinimui: kokius modelius naudojo, kaip juos lygino su etaloniniu scenarijumi?
Eilutė, kurioje yra raidžių ir skaičių. Raskite didžiausią skaičių, kuris pasirodo eilutėje (laikant eilės skaitmenis kaip vieną skaičių).
Kodėl L1 reguliavimas nulemia svorius? Paaiškinkite mechanizmą.
Ką galima padaryti, kad modelis neatsakytų, jei kontekste nėra informacijos atsakyti į klausimą?
Koks modelis buvo gautas išsiskyrimo projekte, kiek buvo požymių ir koks buvo imties dydis?
Kaip derinamos agentų veiksmai daugiaagentinėse sistemose?
Ar yra tam tikra vystymo metodologija (Agile, Scrum, Kanban)?
Kodėl CatBoost, o ne XGBoost ar LightGBM? Kuo jie skiriasi?
Kada pasirinkti LoRA ir kada paiešką pagal panašius įrašus? Kiek duomenų reikia kiekvienam požiūriui?
Ar žinote, kas yra bagging? Pateikite algoritmo pavyzdį.
Papaskokite apie savo patirtį, susijusią su Data Scientist pareigomis.
Kas yra RAG ir kokios yra jo pagrindinės sudedamosios dalys?
Papaskink apie pozicinio kodavimo tipus, ypač apie Rotary Positional Encoding (RoPE).
Ar tai buvo kaip testas/pilotas ar iš karto įėjo į gamybą ir juo naudojosi vadybininkai?
Papaskink apie šlamšto aptikimo projektą leaduose ir skambučių centro darbo optimizavimą.
Kodėl palikote paskutinę darbo vietą?
Kiek laiko dirbi nuotoliniu būdu?
Kaip ne sulaužyti gamybos diegiant problematišką versiją, kuri pradės veikti, bet su klaidomis?