Machine Learning / AI
Čo možno urobiť, aby model ne odpovedal, ak v kontexte nie sú informácie na odpoveď na otázku?
Ako preprečiti, da mock sistem pri spremenjeni zahtevi agenta vrne nerelevantne zgodovinske podatke ali ne najde podatkov za zahtevo?
Ako technicky prenášať v LangGraph len časť stavu, nie celý stav?
Čo je Wav2Vec 2.0 a predtréning s vlastným dohľadom?
Aký embedding model vybrať pre RAG?
Čo je to over-smoothing v hlbokých GNN a ako s ním bojovať?
Sú to rôzni agenti alebo rôzne nástroje jedného agenta?
Ako zmerať, či embeddingový model a retrieval fungujú správne?
Povedzte nám, ako je všeobecne usporiadaný RAG pipeline: aké kroky zahŕňa?
Čo je výber modelu vs optimalizácia hyperparametrov?
Čo je spekulatívne dekódovanie a ako funguje?
Aké vlastnosti sa zohľadňujú pri hodnotení kvality browse-agentov (WebArena)?
Čo je HOLD-OUT test dlhodobých efektov?
Používate stav v LangGraph a prenášate celý stav do kontextu?
Ako spracovať tabuľku v dokumente pri príprave údajov pre RAG?
Na akom projekte ste delali na uvádzaní v prevádzku in razvoj FastAPI storitev: ste to sami izvajali ali ste le vzdrževali in nadzorovali?
Čo možno urobiť, keď sa pri dlhšej práci agentov kontext postupne zapĺňa?