Machine Learning / AI
Czym jest bias pozycji w danych kliknięć?
Czym jest clipping gradientu i do czego jest potrzebny?
Co brać za token: jedno słowo, aplikację czy cały paragon?
Czym jest uwaga?
Czym jest GCN (Sieć Konwolucyjna Grafów) i jaka jest jej formuła aktualizacji?
Czym jest słabe nadzorowanie w segmentacji (etykiety na poziomie obrazu)?
Czym jest paralelizm 3D (dane + tensor + pipeline)?
Czym są ataki black-box i white-box?
Czy dobrze rozumiem z Twojego CV, że nadal pracujesz w doradztwie IT?
Czym jest tool-calling i jakie typy narzędzi używają agenci?
Co zrobić, jeśli dla biznesu ważniejszy jest błąd klasy zerowej lub pierwszej?
Jakie zadania uważasz za idealne i czym chcesz się zajmować?
Jakie zadania rozwiązują GNN w wykrywaniu oszustw?
Jak sprawdzić, na czym opiera się model?
Czym jest klasyfikator bezpieczeństwa na wyjściu z dialogu?
Jakie optymalizacje inferencji standardowego LLM można zaproponować, jeśli korporacyjny GPT działa wolno?
Czym jest p-tuning?
Czym jest GraphSAGE i dlaczego potrzebne jest próbkowanie sąsiadów?
Czym różni się wielowątkowość od wieloprocesowości?
Jak ocenić, czy model osadzeń działa dobrze? Jakie metryki zostały użyte?