Care este diferența dintre recuperarea sparse (BM25) și dense?
Machine Learning / AI
Proiectați un sistem de reutilizare a încorporărilor între diferite echipe ale companiei.
Ce este înțelegerea documentelor fără OCR (Donut, Pix2Struct)?
Cum îți evaluezi nivelul de lucru cu SQL?
Care sunt caracteristicile clasificării produselor în comerțul electronic (CTR, conversie, venituri)?
Care sunt caracteristicile lucrului cu PII în timpul pregătirii unui set de date?
Ce sarcini rezolvă GNN-urile în proiectarea moleculară (rude ale AlphaFold)?
Ce sunt hărțile de activare ale clasei (CAM) și Grad-CAM?
Ce este Great Expectations și care sunt conceptele sale cheie?
Cum ai căuta tabelul cu datele clientului, directorului companiei și câmpului său, dacă nu știi unde sunt aceste date și nu ai pe cine să întrebi?
Care sunt blocajele tipice în serviciul LLM?
Ce caracteristici principale au fost utilizate pentru clasificarea spamului în lead-uri?
De ce au maximizat Recall-ul, dacă în același timp spun că nu au încercat să acopere tot?
Care sunt metodele automate de detectare a conductelor sparte?
Ce este încălzirea pre-LN vs post-LN și care sunt problemele de convergență la începutul antrenamentului?
Vorbește despre proiectul de evaluare a calității muncii dispecerilor.
Ce este caching-ul de prefixe în inferență?
Ce instrumente de calitate a datelor (Great Expectations, Soda)?
Ce este Linformer și de ce reușește să aibă o complexitate liniară?
Ce este predicția grasp și care sunt abordările?