Ce primește LLM ca ieșire la fiecare pas de inferență?
Machine Learning / AI
Ce este ROC AUC? Cum se construiește curba ROC?
Cum să verifici dacă LLM-as-a-Judge evaluează corect calitatea și cum să o calibrați?
Înțeleg corect că a fost, de asemenea, experiență în tuning-ul LLM?
Care este dimensiunea logits și cum se obține un token din ele?
Cum ai folosi exact `EXPLAIN` pentru a identifica problemele de performanță în această interogare?
Ai un carnet militar sau o fișă de încorporare?
Cum să lucrați cu date private în timpul implementării locale a sistemului?
Ce sarcini ai de îndeplinit? Ce stack folosești în principal?
Alți ingineri ML cu experiență vor, dimpotrivă, proiecte diferite pentru a încerca totul. Iar tu, dimpotrivă, ce vrei...?
Vă rog, indicați-vă așteptările salariale.
Spune-ne despre una dintre ultimele sarcini de clasificare și descrie-i pipeline-ul.
Cum se calculează curba ROC în mod iterativ după clasificarea obiectelor după scor?
Cum ați descris instrumentele? Care este formatul general și cerințele principale pentru descriere?
Cum ați colectat în general cerințele? În ce formă a venit această sarcină — idee sau specificație detaliată?
Cum ai implementat Graph RAG? De ce ai folosit Qdrant dacă nu suportă nativ grafuri?
Ce trebuie făcut după retrieval pentru a forma răspunsul către utilizator și cum se evaluează calitatea generării în RAG?
Existau o listă de verificare pe care operatorul trebuia să o urmeze în timpul apelului, sau verificarea s-a făcut fără ea?
Indică ordinea de executare a operatorilor în această interogare SQL
Putem folosi aceleași metrici atunci când măsurăm calitatea cu top-K și metricul pe care îl întrebăm utilizatorului (like/dislike)? Sau sunt lucruri diferite?