Machine Learning / AI
Aké modely používame ako základ v baggingu? Aká je hĺbka stromov?
Čo je pruning na zníženie veľkosti modelu?
A čo ste robili, keď model dával neplatný argument?
Čo vás inšpiruje v práci?
Povedz stručne, čo si robil s modelmi. Aké máš skúsenosti v ML projektoch?
Aký je rozdiel medzi agentom a jednoduchým LLM?
Prečo sa pri aktualizácii váh používa porovnanie s epsilonom?
Čo robiť s údajmi rôznej časovej granularity: niektoré sa zaznamenávajú každú hodinu, iné denne?
Aké sú alternatívy k grid search pri výbere hyperparametrov?
Aké sú vlastnosti geospaciálnych projekcií (UTM, EPSG, WGS84)?
Ako pristúpiť k predspracovaniu dátového súboru?
Čo je Flamingo a aký je nápad cross-attention v LM?
Čo je to destilácia?
Je veľa problémov s prístupmi a byrokraciou?
Prečo funkcia modulu nie je vhodná pre gradientný zostup?
Čo sú parametrické a neparametrické štatistické testy?
Ako sa trénujú embeddingy pre úlohu s hard negatives?
Povedzte o BGE-M3: tri reprezentácie — hustá, riedka, multi-vektorová.
Aké metódy existujú na interpretáciu závislosti znaku od cieľa, vrátane modelov čiernej skrinky?
Ako modelovať konverzie?