Machine Learning / AI
Nome pelo menos três limitações importantes a considerar ao trabalhar com LLM como tecnologia.
ТочкаApós a nova versão do modelo, a avaliação média de qualidade aumentou, mas os editores dizem que as respostas sobre temas jurídicos e financeiros ficaram significativamente piores. Qual visualização você faria primeiro para decidir se deve parar a publicação?
Crie uma nova coluna salary_category no DataFrame com base no valor do salário (alto/baixo)
СБЕРPor que a aprendizagem automática foi escolhida na matemática?
ГазпромбанкComo resolverias este problema? Qual algoritmo/abordagem usarias?
iviComo construir um sistema de Text-to-SQL para 15 bases de dados? Quais problemas você vê e como resolvê-los?
O que é um modelo lógico de dados?
ИннотехImplementar um algoritmo de junção de sequências, por exemplo, hash join?
AvitoNão trabalhou com visão computacional (OpenCV, YOLO). Quão interessante será entender isso?
Quais são os desvantagens da abordagem multiagente?
O que é a contaminação de benchmarks e como combatê-la?
OZONComo avaliar as respostas do LLM se elas estão corretas, mas escritas de forma diferente?
СБЕРQuais são as características do Liquibase em comparação com o git?
ИннотехQuais são as características do treino e implantação de modelos para AR/VR?
Em que projeto trabalhou na implementação de serviços e desenvolvimento de serviços FastAPI: fez isso você mesmo ou apenas manteve e supervisionou?
2gisEscreves apenas em Python ou também noutras linguagens?
AvitoO que é o cloning comportamental vs DAgger?
МТСOu seja, o modelo não funcionava com as ferramentas — além de consultar a base de conhecimentos, não fazia mais nada?
X5 techTarefa prática A IA sugere treinar LoRA em todos os 2 milhões de diálogos não limpos. Qual é a resposta mais madura do candidato? - Confiar na IA: um grande corpus compensará os erros. - Primeiro alterar o prompt sem modificar os dados. - Treinar LoRA na parte limpa e compará-la com o modelo base. - Verificar uma amostra aleatória de marcações antes do treinamento. - Primeiro verificar os dados e a qualidade por tópicos em um conjunto separado, depois treinar LoRA de forma limitada. - Treinar em todo o corpus, mas reduzir o rango do LoRA.
// Dado um array ordenado por não decrescente a, o índice do elemento index e um inteiro k. // É necessário devolver em qualquer ordem k números do array que sejam os mais próximos em valor do elemento a[index]. // Restrições: // Tamanho do array 1 <= N <= 10^6; // Elementos do array: -10^9 <= a[i] <= 10^9; // Número 0 <= k <= N; // Índice do elemento 0 <= index < N. // find_k_closest(a={2, 3, 5, 7, 11}, index=3, k=2) -> {5, 7}