Machine Learning / AI
Kaip veikia kontrasto praradimas su neigiamaisiais batch?
Kaip spręsti konteksto augimo problemą aktyvaus dialogo metu su vartotoju?
Kodėl pasirinkote Qdrant kaip pagrindinę duomenų bazę?
sudėkite du skaičius vienoje funkcijoje virš dekoratoriaus, kuris pirmiausia rašo labas po to iškviečia sudėties funkciją rašo iki šiol def hello(func): def wrapper(a,b): print('Labas') result = func(a,b) print("Iki") return result return wrapper @hello_bye_dec def add_numbers(a,b): return a+b Print(add_numbers(2,3))
Kas vyksta toliau Transformer bloke, kai dėmesys duoda išėjimo vektorių?
Kaip tai galima padaryti techniškai — kad paspaudimas turėtų būti aukščiau už skip ir panašius?
Kaip pasirinkote modelį embeddingams? Ar buvo dokumentų filtravimas ir re-ranking etapas?
Kokį IDE ar aplinką naudojate dirbdami su AI įrankiais?
Ar turite pasiūlymų rankose arba galutinius etapus kituose įmonėse?
Ar turi klausimų apie projektą ir darbo formatą?
Kas buvo state objektas (TypedDict ar kitas)?
Paaiškinkite, kodėl dviejų bokštų tinklas (two-tower) padės išspręsti pirmojo lygio lubų problemą — kuo būtent tai naudinga?
Šioje schemoje, jei naudotojas parašys žodį „labas“, jis eis į RAG ir gaus atsakymą per RAG su žodžiu „labas“. Kaip galime tai pamatyti/užkirsti kelią?
Ką darė su atitiktimi RAG sistemoje?
Papaskink apie regresijos projektą, skirtą nekilnojamojo turto rinkos vertės prognozei, ir naudotą modelį.
Ir tai dabar pridėtum į produktą, ar ne? (DUK talpyklos paaiškinimas)
Kaip veikia dviejų lygių ir dviejų sienų rekomendatorius ir kam jis reikalingas?
Kas nutiks su modelio kokybe, jei pašalinsime pirmą ir paskutinį medį atsitiktiniame miške ir gradientinio stiprinimo metu?
Kas tau yra svarbu įmonėje, išskyrus finansus?
Kiek tau svarbu įtakoti užduočių nustatymą ir projekto architektūrą?