Jakie narzędzia i modele AI używasz do celów osobistych i zawodowych i dlaczego?
Machine Learning / AI
Jakie problemy napotkałeś podczas rozwoju rozwiązania RAG i jakie rozwiązania poprawiły wynik?
Czy miałeś jakieś osobiste lub wewnętrzne MVP poza głównymi zadaniami związanymi z AI?
Czy masz inne rozmowy na ostatnim etapie?
Jak przygotowałeś dane przed załadowaniem ich do bazy danych wektorowej?
1. Jaka będzie kolejność wyjścia na konsoli? Około ile czasu zajmie wykonanie całego programu? 2. Jak zmodyfikować main(), aby func1() i func2() działały asynchronicznie, a łączny czas wykonania został skrócony do około 2 sekund?
Czy nadal kontynuujesz pracę?
Krótko wyjaśnij mechanizm samouważności.
W których częściach Transformer LM skupia się większość wag i do czego służy MoE?
Czy pracowałeś z Airflow?
Czy zmodyfikowałeś prompt dla końcowego użytkownika? Jakie problemy rozwiązały prompt?
Opowiedz nam trochę o sobie i swoim doświadczeniu.
Jak doprowadzić niestabilny pipeline TTS do standardu przemysłowego?
Model A ma WER 3%, model B ma WER 2%. Który jest lepszy?
Czy mogę po prostu wyciąć wszystkie części ciszy z audio?
Dlaczego zdecydowałeś się porozmawiać o roli bardziej skoncentrowanej na analizie niż na Data Science, i czego chcesz szukać na następnej pozycji?
Czym dzielisz długie pliki audio na segmenty mowy?
W jakich przypadkach wyszukiwanie semantyczne jest niewystarczające dla dobrego RAG i czym je należy uzupełnić?
Czym są werdykty audio w moderacji reklam na VKontakte?
Czy trening gradient boosting można zrównoleglić?