Machine Learning / AI
Kas ir multi-armed bandits un kur tos izmantot vietā A/B testiem?
Kuras metrikas ir visvairāk prioritātes pie lielas klases nelīdzsvarotības (99 pret 1)?
Kā cīnīties ar klašu nelīdzsvarotību?
Kādus rīkus izmantoja testēšanas laikā?
Kā jūs automatizētu sadalījumu pa daļām ar datu apjomu 10 gigabaiti?
Kas ir Field-aware FM (FFM)?
Kura projektā strādāji pie pakalpojumu izvietošanas un FastAPI pakalpojumu izstrādes: to darīji pats vai tikai uzturēji un uzraudzīji?
Kādi ir sejas/rokas artefaktu problēmas difūzijas modeļos un kā ar tiem cīnīties?
Kā nodrošināt informācijas aktuālumu RAG sistēmā, pastāvīgi atjauninot dokumentus?
Pastāstiet par gadījumu, kad modelis labi darbojās offline novērtējumā, bet slikti veicās ražošanā: kas notika un ko jūs darījāt?
Pastāstiet par Random Forest: mācīšanās mehānisms, kā veidojas koki, kā tiek veikta prognoze klasifikācijas uzdevumiem?
Kāda ir jūsu pašreizējā situācija: ko meklējat, cik ātri esat gatavs sākt un kas ir ar jūsu pašreizējo darbu?
Kā deklarēt un uzturēt maksimumu, pārvietojot logu?
Kas notiek Precision/Recall, samazinot klasifikatora slieksni?
Kā tika izņemti dati no PDF dokumentiem RAG sistēmai?
Cik labi jūs pazīstat outstaff formātu?
Praktiska uzdevums AI iesaka apmācīt LoRA uz visiem 2 miljoniem neattīrītu dialogu. Kura ir kandidāta nobriedušākā atbilde? - Uzticēties AI: liels korpuss pats izlīdzinās kļūdas. - Vispirms mainīt promptu, nemainot datus. - Apmācīt LoRA attīrītajā daļā un salīdzināt ar pamata modeli. - Pirms apmācības pārbaudīt nejaušu marķējuma paraugu. - Vispirms pārbaudīt datus un kvalitāti pēc tēmām atsevišķā kopā, tad ierobežoti apmācīt LoRA. - Apmācīt visā korpusā, bet samazināt LoRA rangu.
Dati tika glabāti kā plakanā tabula? Vai tu pats izstrādāji funkcijas vai kāds cits to darīja tev?
Ja nepieciešamais fragments atrodas 10. vietā no 10, un kontekstā ietilpst tikai 3 — kā to novērtēt un kā to pacelt top-3?
Kādi paplašinājumu veidi ir raksturīgi detekcijai (mosaic, mixup)?