Machine Learning / AI

Czym jest blok MTP w LLM?

Opowiedz o sobie.

Jak mierzyłeś sukces w projekcie [firma] (automatyczne uzupełnianie kodu)? Jakie metryki używałeś?

Czym jest tokenizacja?

Jaki był najtrudniejszy tydzień w [firma]?

Czy masz doświadczenie w projektowaniu i wdrażaniu złożonych architektur sieci neuronowych (transformery, RNN)?

Wymień kilka typów miar klasyfikacji i wyjaśnij je.

Kiedy wybierasz pełny batch gradient descent vs mini-batch vs stochastyczny gradient descent? Dlaczego istnieją różne warianty?

Czy Twoje doświadczenie jest bardziej związane z projektowaniem modeli od podstaw czy z fine-tuningiem wstępnie wytrenowanych modeli?

Jak zmniejszasz halucynacje w pipeline ekstrakcji informacji?

Czym jest API strumieniowe?

Co robi firma [firma] i czym się tam zajmujesz?

Co robiłeś w [firma]?

Jak można wykorzystać LLM do zadań klasyfikacyjnych i jak uzyskać prawdopodobieństwa klas za pomocą LLM?

Jak naprawdę LLM decyduje, które narzędzie wywołać?

Opisz projekt w [firmie]: problem biznesowy, twoja rola, jak mierzyłeś sukces.

Czy Python jest Twoim głównym językiem? Ile lat doświadczenia komercyjnego?

Jak zwiększyć szybkość inferencji dla modeli OpenRouter za pomocą pipeline'u AI-Agent?

Opowiedz nam o przeglądzie swojej kariery: rodzaje ról, branże, kluczowe projekty.

Wyjaśnij terminy 'zbiór treningowy' i 'zbiór testowy' w kontekście uczenia maszynowego.