Machine Learning / AI
Vai jums ir ērtāk strādāt caur IP vai caur TК?
Vai šobrīd ir rokā piedāvājumi/prepiedāvājumi? Cik aktīvi apsveriet priekšlikumus?
Lai ģenerētu jautājumus, liels valodas modelis slikti uztur stilu retās tēmās. AI asistents piedāvā nekavējoties palaist LoRA uz visa vēsturiskā korpusa no 2 miljoniem dialogu, bet marķēšana ir daļēji trokšņaina. Kurās gadījumos jūs neuzticētos šim padomam un ko izvēlētos pirmais?
Vai esat testējuši citus embedding modeļus?
Kādus modelēšanas paņēmienus izmanto binārās klasifikācijas?
Kā transformatori ieguva priekšrocību?
Vai var izmantot lineāro regresiju pārdojumu prognozēšanai ar ne-negatīvas ierobežojumu?
Vai esat strādājis ar PyTorch?
Kas ir bitmap indekss un kad tas izmanto?
Kādi problēmas rodas daudzvalodu RAG?
Kas ir heterogēna GNN un kur tā tiek izmantota?
Kas ir ControlNet un kādi ir kondicionēšanas kartes (dziļums, canny, poza)?
Pastāstiet par regulēšanu klasiskajos ML algoritmos: L1 un L2. Kādas ir to īpašības un atšķirības?
Kura projektā strādāji pie pakalpojumu izvietošanas un FastAPI pakalpojumu izstrādes: to darīji pats vai tikai uzturēji un uzraudzīji?
Kādi ir pieejamie pieejas anomāliju noteikšanai pakalpojuma ražošanas metriku?
Kas ir VAD (balss aktivitātes noteikšana) un kādi modeļi (Silero VAD)?
Kādus rīkus izmantojat diagrammu zīmēšanai?
Kas ir selektīvā meklēšana un kāpēc tā bija nepieciešama R-CNN?
Vai tika salīdzināta visa saruna vai tikai tās daļas?
Kas ir spillover efekti un tīkla efekts?