Machine Learning / AI

Skąd pojawiły się nowe wagi i dlaczego ich jest więcej?

Czym jest p-tuning?

Czym jest paralelizm w wnioskowaniu?

Czym jest próg (threshold)?

Jak pozycjonujące osadzenia zmieniają Q, K, V?

Na czym polega pomysł Margin Loss?

Jak przebiega koordynacja między agentami LLM?

Jakie biblioteki są używane do optymalizacji LLM?

Gdzie znajdują się architektonicznie osadzenia pozycyjne?

Co zrobić, jeśli model nie mieści się na GPU podczas dalszego szkolenia?

Jak G-Eval będzie oceniać jakość?

Jakie luki bezpieczeństwa występują w systemach LLM wieloagentowych?

Jakie metryki istnieją w NLP?

Co jest na wyjściu re-ordynatora?

Co zrobić na końcu szkolenia?

Czym jest funkcja straty?

Jakie rodzaje uwagi istnieją?

Jak automatycznie ocenić jakość systemu wieloagentowego?

Jaki jest wzór Margin Loss?

Co zrobić, jeśli chcemy uczyć się na 4 przykładach?