Machine Learning / AI
Зашто је потребан примарни кључ?
Šta je overfitting?
Kako se ocenjuje relevantnost odgovora u modelu?
Kako odabrati format kvantizacije za inference na CPU vs GPU?
Šta je trening sa mešovitom preciznošću (FP16, BF16)?
Šta je Lucene i koje su njegove ključne strukture?
Koje metrike su pogodne za ocenu modela sa neuravnoteženim klasama?
Šta se dešava sa drvetom kada je minimalni broj objekata u listu veoma veliki ili veoma mali?
Šta BERT dodaje arhitekturi transformatora?
Zašto je RAG bolji od fine-tuninga za zadatak QA na internoj dokumentaciji?
Šta je Triton (OpenAI) i gde je prikladniji od CUDA C++?
Šta se dešava sa krajevima lista nakon glavne petlje i kako ih obraditi?
Koji slojevi rade drugačije tokom obuke i inferencije?
Koja je razlika između dropout-a i normalizacije serije?
Шта је континуирана репрезентација?
Zašto je kontekst važan u zadatku klasifikacije teksta?
Šta su modeli divergencije od slučajnosti?
Šta je Isolation Forest i zašto je brz?
Šta je grasp prediction i koji su pristupi?
Kako se računa Gini koeficijent i kako je povezan sa ROC AUC?