Machine Learning / AI
Kas ir datu plūsma (data drift)?
Kāds parametrs embedšanas modelī nosaka maksimālo tokenu skaitu ievadā? Kas notiks, ja ievadīsiet vairāk tokenu nekā limits?
Kāpēc tagad apsverat jaunu piedāvājumu?
Kas notiek, izsaucot loss.backward()? Kas ir gradients un kā tas tiek aprēķināts?
Kā saprast, uz kuru no divām datu bāzēm vērsties pēc klasifikācijas rezultāta?
Tātad, nekur darba vietā tev nav bijis end-to-end izstrādes cikls no datu vākšanas līdz pārdošanai?
Izskaidrojiet atšķirību starp mācīšanos ar skolotāju un bez skolotāja. Lūdzu, atbildiet uz šo jautājumu mutiski.
Angļu valodas līmenis?
Vai es pareizi saprotu, ka arī bija pieredze LLM tuningā?
Pastāsti par transformatora galveno arhitektūru, kādas ir tās galvenās daļas.
Kā mēs sadalām datus krustpārbaudes validācijai?
Kāpēc funkcija atgriež 0, kad paraugā ir tikai viena klase?
Uzrakstiet īsu pašaušanas paraugu, kurā uzsvērts, ka rekomendācijas sistēmas ir ļoti līdzīgas RAG - retrieval, re-ranking, arhitektūras līdzības un tā tālāk, lai es to varētu atcerēties un pastāstīt.
Pastāstiet par TF-IDF: kā tas darbojas, kā izskatās galīgā matrica?
Kas jums ir svarīgi, izvēloties jaunu darba vietu? Uzdevumi vai darbs produktu komandā?
Kā tika galā ar lielo kontekstu, strādājot ar dokumentiem?
Kā jūs mērojāt datu ieguves kvalitāti?
Kādas metrikas tika izmantotas RAG sistēmas novērtēšanai un kā tika pieņemts lēmums to ieviest ražošanā?
Vai jūs varat izskaidrot, kā darbojas Early Stopping? Vai to var piemērot klasiskajā mašīnmācībā?
Pastāstiet par klasterizāciju: kādu uzdevumu risinājāt, kādu metodi izmantojāt, kā mērījāt kvalitāti?