Machine Learning / AI
Ce este metoda de boosting pe gradient și cum funcționează?
Să comparăm DAU, RPS și QPS: dacă avem 10 milioane de DAU și fiecare utilizator se conectează de 4 ori pe zi, care va fi RPS și QPS?
De ce ați ales modelul Llama 3 pentru proiectul dvs.?
De ce folosești termenul QPS în loc de RPS și în ce diferă acestea?
Evaluați-vă engleza separat pentru citire/scriere și conversație conform nivelurilor CEFR.
Care sunt caracteristicile (features) și care este ținta în sarcină?
Ce este Wav2Vec 2.0 și preantrenamentul auto-supervizat?
Ce instrumente de AI folosești zilnic?
Ce este jailbreak-ul și cum îl combat producătorii?
Ce formate de compresie (binare, cuantizare scalară) există în VDB?
Ce este dropout-ul și cum se implementează?
Cum se controlează calitatea datelor în proiecte?
Ce protecții se aplică ( filtre de intrare/ieșire, întărirea promptului sistemului, bariere de protecție)?
Povestește-mi în general cum ai lucrat la ultimul loc de muncă (DOM.RF), de ce ai fost responsabil, cum a decurs ziua ta de lucru, care sunt sarcinile actuale ale proiectului CorpGPT (RAG corporativ)?
Cum se realizează filtrarea finală a candidaților cu ajutorul unui re-ranker?
Care sunt diferențele dintre sarcinile de învățare supravegheată și nesupravegheată?
Ce tehnici de inginerie a promptului ați aplicat (few-shot, role, CoT, ReAct)?
Ce tipuri de atenție există pentru a evita complexitatea pătratică a auto-atenției complete într-un context lung?
Cum se interpretează valoarea coeficientului de determinare?
Cum afectează adăugarea valorilor identice la toate obiectele metricile de clasificare?