Machine Learning / AI

Vorbește despre cel mai interesant proiect al tău în domeniul NLP și LLM, inclusiv arhitectura și evaluarea soluției.

Cum se evaluează sistemele RAG? Ce metrici au fost utilizate?

Agentul nu apelează niciodată la unul dintre cele trei instrumente. Cum să investighezi și să rezolvi această problemă?

Ce metrici poți numi pentru sarcinile de clasificare? Povestește-mi despre fiecare dintre ele.

Vorbește-mi despre LoRA: ce este, cum se antrenează și cum funcționează la inferență?

Vorbește-mi despre ROC-AUC: ce este și cum se folosește?

Ce este un agent? Care sunt componentele principale necesare pentru a crea un agent? Cum se implementează memoria?

Cum se agregă și analizează etichetele cu suprapunere 3 (trei operatori pe o singură întrebare, răspunsuri binare)?

Spune despre arhitectura principală a transformatorului, care sunt părțile principale.

Cum să protejezi RAG împotriva injecției de prompt și a conținutului nedorit?

Cu reprezintă sarcina de clustering și ce algoritmi cunoști?

Ce funcție de pierdere este utilizată în sarcinile de clasificare?

Vorbește-mi despre tipurile de codare pozițională, în special despre Rotary Positional Encoding (RoPE).

Vorbește despre parametrii de generare: temperatură, Top-P și Top-K.

Vorbește despre distilarea modelelor.

Ce este RAG și care sunt componentele sale principale?

Care este diferența dintre atenția încrucișată, atenția mascată și auto-atenția?

Avem o regiune în care poate apărea un tornadă. Dezvoltăm un model de clasificare binară. La ce metrică acordăm mai multă atenție — Precizie sau Recall?

Ce este căutarea hibridă în RAG?

Spune-mi, ce este o sarcină de clasificare.