Machine Learning / AI

De unde au apărut noile greutăți și de ce sunt mai multe?

Ce este p-tuning?

Ce este paralelismul în inferență?

Ce este un prag (threshold)?

Cum modifică încorporările poziționale Q, K, V?

Care este ideea Margin Loss?

Cum are loc coordonarea între agenții LLM?

Ce biblioteci sunt utilizate pentru optimizarea LLM?

Unde se află din punct de vedere arhitectural embedding-urile poziționale?

Ce vulnerabilități există în sistemele LLM multi-agent?

Ce să faci dacă modelul nu încape pe GPU în timpul antrenamentului suplimentar?

Cum va evalua G-Eval calitatea?

Ce metrici există în NLP?

Ce este la ieșirea reordonezatorului?

Ce să faci la sfârșitul instruirii?

Ce este funcția de pierdere?

Ce tipuri de atenție există?

Cum se evaluează automat calitatea unui sistem multi-agent?

Care este formula Margin Loss?

Ce să facem dacă dorim să învățăm din 4 exemple?