Machine Learning / AI
Kā notiek FAISS indeksa inkrementālā atjaunināšana ražošanā?
Mūsu personāla nodaļai ir nauda un ambiciozi plāni, tā meklē aģentu, kurš reģistrē pieprasījumus un atbild uz zināšanu bāzi. Kā jūs pieietu šim jautājumam?
Kā jūs izsekojāt visu multiagentu sistēmu – kādos posmos rodas kļūdas, latentums utt.?
Kāpēc domājat, ka tagad ir jāiet?
Kāpēc šajā arhitektūrā ir nepieciešama vektoru datu bāze?
Kā tu ieviestu aizsardzību pret apvainojumiem/provokatīviem jautājumiem, lai bots nesāktu lamāties atbildē?
Kas ir VLM (Vizuālās Valodas Modelis)?
Kas ir gradients no matemātiskā viedokļa un kā tas tiek izmantots mašīnmācībā?
Kā jūs vispār cīnījāties ar novecojušiem dokumentiem?
Vai vari īsi pastāstīt, ko tur iemācījies vērtīga (prasību/OCR projektā)?
Kad jūs izvēlaties pilnu partijas gradienta samazināšanu pret mini-partiju pret stohastisko gradienta samazināšanu? Kāpēc pastāv dažādas iespējas?
Pastāstiet mums par savu pieredzi ar A/B testēšanu praksē
Kā tu sāki rīkoties ar dialogu kvalitātes novērtēšanas projektu? Kādu datu, kādu pieeju izvēlējies?
Kā novērtēt LLM atbildes, ja tās ir pareizas, bet rakstītas dažādi?
Kā novērtēt aģentu, kurš īsteno RAG?
Kā novērtējāt papildmācības modeļa kvalitāti?
Kādā daļā (BM25 vai dense) vērtības nav normalizētas?
Vai jūs piedalījāties sarežģītu sistēmu un aģentu validācijā ražošanas posmā?
Kas ir sparse-vektors? Kā tas atšķiras no blīva vektora?
Raksti tikai Python vai arī citās valodās?