Machine Learning / AI

3534

Întrebări3534

Cum se evaluează elasticitatea unei caracteristici și influența sa asupra țintei?

Middle — Senior

СБЕР

Ce este validarea încrucișată cu fereastră extinsă vs fereastră rulantă?

Middle — Senior

Теле2

Ce este un token în BERT și ce opțiuni de tokenizare există?

Middle

ЦифровыеПривычки

Ce este atenția pe interogare grupată (GQA) și de ce este nevoie de ea?

Middle — Senior

Иннотех

Ce este ROC-AUC? Cum se construiește curba ROC, ce reprezintă axele?

Intern

Яндекс

De ce iei în considerare părăsirea locului tău actual de muncă?

Middle

Aston

Ce poziții iei în considerare și care sarcini ți se par cele mai interesante?

Senior

Точка

Practică de exercițiu AI a generat un cod pentru decizia de lansare a unui nou LLM. Efectuează o revizuire: modifică-l astfel încât editorul să poată compara calitatea versiunilor pe segmente tematice, să vadă dispersia evaluărilor și să observe riscul de deteriorare într-un mic grup de date. import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd scores = pd.read_csv('model_scores.csv') summary = scores.groupby('model_version')['score'].mean() plt.bar(summary.index, summary.values) plt.title('Calitatea modelelor') plt.ylabel('Scor mediu') plt.show() print('Cea mai bună versiune:', summary.idxmax()) --- import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd scores = pd.read_csv('model_scores.csv') stats = ( scores.groupby(["topic", "model_version"])["score"] .agg(["mean", "std", "count"]) .reset_index() ) print(stats) for topic, group in scores.groupby("topic"): group.boxplot(column="score", by="model_version") plt.title(f"Subiect: {topic}") plt.suptitle("") plt.ylabel("Evaluare") plt.show() small_groups = stats[stats["count"] < 30] print("Grupuri mici - concluziile nu sunt fiabile:") print(small_groups)

Senior

ylab

Ce este decodarea speculativă și cum funcționează?

Senior