Machine Learning / AI

Ce este compromisurile bias-variance și cum le abordează diferit gradient boosting și pădurea aleatorie?

Ce sunt vectorii rari și unde se găsesc în ML/NLP?

De ce nu este suficient să indexați întregul depozit pentru un agent de cod pentru căutare semantică?

Care sunt caracteristicile pregătirii loturilor și eșantionării în DDP?

Cum diferă metodele statice de metodele de clasă în Python?

Ce metrici și metode de evaluare cunoști pentru RAG?

Cum ați rezolvat problema ascunderii datelor sensibile în asistentul de metrici?

Cum ai rezolvat sarcina de moderare audio: ai antrenat un model personalizat?

Pot fi interpretate scorurile boosting-ului de clasificare ca probabilități de clasă?

Ce este codificarea pozițională și ce abordări sunt utilizate în prezent? Unde se aplică RoPE?

Cum ajută alinierea forțată să găsească perechi audio-texte proaste?

În moderare, era necesar doar să verifici prezența unei inserții sau și să verifici din nou datele în baze de date?

Cum arată matricea după softmax peste QKᵀ? Cum sunt distribuite valorile sale?

De ce se folosește un gradient în gradient boosting în loc de simpla diferență dintre adevărat și prezis?