Machine Learning / AI
Wat kan er gedaan worden zodat het model niet antwoordt als er geen informatie in de context is om de vraag te beantwoorden?
Hoe geef je in LangGraph technisch gezien niet de hele state door, maar slechts een deel ervan?
Wat is Wav2Vec 2.0 en zelf-gestuurd pretraining?
Welk embedding-model kiezen voor RAG?
Hoe voorkom je dat een mock-systeem, bij een gewijzigde aanvraag van de agent, irrelevante historische gegevens levert of geen gegevens voor de aanvraag vindt?
Wat is over-smoothing in diepe GNN's en hoe kun je het bestrijden?
Zijn het verschillende agenten of verschillende tools van dezelfde agent?
Vertel hoe de RAG-pipeline in grote lijnen is opgebouwd: welke fasen omvat deze?
Wat is modelkeuze versus hyperparameteroptimalisatie?
Hoe meet je of een embedding-model en retrieval goed werken?
Wat is speculatieve decoding en hoe werkt het?
Wat is de HOLD-OUT-test voor langetermijneffecten?
Welke kenmerken worden beoordeeld bij het evalueren van de kwaliteit van browse-agenten (WebArena)?
Gebruikt u de staat in LangGraph en geeft u de hele staat door in de context?
Hoe verwerk je de tabel in het document bij het voorbereiden van gegevens voor RAG?
Wat kun je doen als de context van de agent na langdurig werken geleidelijk vol raakt?
Aan welk project heb je gewerkt aan het uitrollen van services en het ontwikkelen van FastAPI-services: heb je dit zelf gedaan of alleen onderhouden en toezicht gehouden?