Machine Learning / AI
Ako merali skrátenie času vyhľadávania informácií (metrika v minútach)?
Ako menia pozičné embeddingy Q, K, V?
Čo je nerovnováha tried v NER a ako s tým pracovať?
Aký druh pozornosti existuje, ktorý umožňuje vyhnúť sa kvadratickej zložitosti úplnej samostatnej pozornosti na dlhom kontexte?
Aké typy označovania pre úlohu NER poznáš? S čím si pracoval?
Aká bola veľkosť chunku a či bolo prekrývanie?
Prečo presnosť pri nerovnováhe tried ukazuje neprimeranú hodnotu kvality?
Akú funkciu straty ste použili pri doladení embeddingu?
Čo sa ukázalo byť ťažšie, ako sa pôvodne očakávalo?
Prišiel si na RAG projekt od začiatku alebo v nejakej fáze?
Čo pre vás znamená 'zaujímavá úloha' v práci?
Prosím, vysvetli, ako funguje slovník v Pythone na pozadí a čo sa deje v súvislosti s kolíziami.
Čo je tokenizácia?
Ako ste implementovali Text-to-SQL? Ako ste merali presnosť 91%?
Čo je streaming API?
S ktorými spoločnosťami si momentálne v určitých fázach?
-- # -- Marketéri spúšťajú propagačné kampane v aplikácii služby. Existujú dve tabuľky: -- # -- campaigns - zoznam kampaní -- # -- - campaign - názov kampane -- # -- - action_type - typ kampane: "push" alebo "banner" -- # -- communications - backendový záznam s odoslaním komunikácií týchto kampaní používateľom -- # -- - user_id - identifikátor používateľa -- # -- - campaign - názov kampane -- # -- - status - stav udalosti: "success" alebo "error" -- ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ -- # -- 1. Na začiatku, v tabuľke campaigns je 4 riadky: -- # -- | campaign | action_type | -- # -- |-------------|-------------| -- # -- | promo_dogs | push | -- # -- | promo_cats | banner | <- náhodne duplikované -- # -- | promo_cats | banner | <- dve riadky -- # -- | promo_rats | push | # # -- Okrem toho je známe, že: -- # -- kampane promo_dogs a promo_cats boli úspešne realizované na 100 používateľoch, pričom každý používateľ dostal jednu komunikáciu, -- # -- zatiaľ čo promo_rats je len v plánovaní. -- # -- 1.1 Čo zobrazí dotaz: SELECT campaign, COUNT(*) as rows, COUNT(DISTINCT co.user_id) AS users FROM campaigns AS ca INNER JOIN communications AS co ON ca.campaign = co.campaign GROUP BY ca.campaign -- # -- 1.2 Ako sa zmení odpoveď, ak zmeníme typ JOIN na LEFT? -- # -- 1.3 Uveďte poradie vykonávania operátorov v tomto dotaze. -- Odpoveď: promo_dogs ... ...
Čo práve hľadáš, s čím by bolo zaujímavé pracovať?
Prečo sa analytická formula pre lineárnu regresiu v praxi ne používa?
Povedz mi o geometrickom zmysle regularizácie.