Machine Learning / AI

Ce să faci la sfârșitul instruirii?

Ce s-a folosit pentru construirea indexului în RAG?

Care este diferența dintre paralelismul de date și paralelismul de model?

Cum se emite o listă de rezultate?

Cum se diferențiază ROC-AUC de alte metrici?

Care este sensul anchor în Triplet Loss?

Ce este atenția dispersată?

Care este diferența dintre Margin Loss și Triplet Loss?

Ce este o epocă (epoch)?

Ce este n în contextul complexității atenției?

Ce tipuri de optimizare a LLM există?

Dacă nu există răspunsuri de referință, există doar documente și context — cum să evaluezi sistemul și de unde să obții răspunsul de referință?

Ce altceva, în afară de entropia încrucișată, poate fi folosit ca funcție de pierdere?

Ce s-a schimbat în LLM comparativ cu transformatorul original?

Cum este antrenat un reranker?

Ce tip de atenție permite reducerea complexității sub O(n²)?

Ce este checkpointing-ul gradientului?

Cum să evaluezi un agent care implementează RAG?

Ce este cuantizarea?

Ce se întâmplă dacă introduci în decodor o secvență de 10k tokeni, iar modelul a fost antrenat pe 9k?