Machine Learning / AI

Cum proiectați un sistem de stocare și căutare pentru 10.000 de canale Telegram cu 300.000 de postări pe zi, cu o latență mai mică de 2 secunde?

Dacă worker-ul este sincron, va avea batching?

Se pot considera embeddings-urile sincron direct în endpoint-ul API? Ce se va întâmpla dacă se calculează embeddings pentru un flux mare de documente în endpoint-ul FastAPI?

Cum se proiectează un sistem pentru generarea automată de conținut pentru canalele Telegram în stilul autorului canalului?

Ați folosit vreodată o rețea neurală ca metrică de evaluare a calității?

Puteți să-mi vorbiți despre experiența dvs. cu sistemele RAG și ce ați făcut în ultimul proiect?

Cum ați validat ajustarea fină LoRA?

Când să alegi LoRA și când retrieval pe postări similare? Cât de multe date sunt necesare pentru fiecare abordare?

Ce rang ai stabilit pentru LoRA și de ce depinde?

Ai făcut totul singur (RAG, LoRA, lucru cu rețele neuronale) sau ai ajutat pe cineva?

În ce straturi ai inserat LoRA și ce este q_proj?

Ai implementat rețele neuronale pe serverele tale sau în cloud?

Ce metrici ați folosit pentru a evalua calitatea sistemului și cum ați obținut o îmbunătățire de 40%?

De ce LoRA poate suferi de supraînvățare chiar și cu un număr mic de parametri? Alegerea rangului influențează supraînvățarea?

De ce este nevoie de o bază de date vectorială în această arhitectură?