Machine Learning / AI

Tokenizasyon nasıl çalışır? Neden tam kelimeler yerine alt kelime tokenleri kullanılır?

BGE-M3 hakkında konuşun: üç temsil — yoğun, seyrek, çok-vektör.

Recall ve Precision nedir? Problem: 50 meyve, 30 elma ve 20 armut, robot doğru şekilde 20 elma buldu, ancak 15 armutu elma olarak tanımladı. Metriği hesaplayın.

LoRA ve ince ayar yöntemleriyle tanıyor musunuz?

Hibrit arama için katsayılar nasıl belirlendi?

Sadece 15 şablon varken neden 12.000 soru-cevap çifti gerekiyordu?

Neden belgeleri resim olarak tanıdınız ve bir ayrıştırıcı yapmadınız?

Test veri kümesini nasıl oluşturdunuz: aynı 12 bin çift mi yoksa yeni veriler mi?

Kümeleme hakkında bize bilgi verin: hangi problemi çözdünüz, hangi yöntemi kullandınız, kaliteyi nasıl ölçtünüz?

Transformer nasıl çalışır? BERT ve GPT hakkında bilgi ver.

RAG sisteminin kalitesini nasıl değerlendirdiniz? Hangi metrikleri kullandınız?

Yoğun vektör (dense embedding) nedir? Nasıl elde edilir? Boyutu nedir?

Her aşamada hangi modeller kullanıldı? Varlık çıkarımı, vektörleştirme ve üretim için mi?

Cross-encoder nedir ve onu nerede kullandınız?

Sözlüğün boyutunu küçültmek neden gerekir? Büyük bir sözlük neden kötüdür? Yükleme hangi fonksiyonda gerçekleşir?

Sisteminizde son kullanıcıya ne gönderiliyordu?

Sparse vektör nedir? Yoğun vektörden farkı nedir?

GET ve POST istekleri arasındaki fark nedir?

Bir sorgu için 12 bin cevaptan biri mi yoksa çok mu uygun?

Senin sisteminin sen bir kullanıcı için nasıl çalıştığını, asenkron olmadan, basitçe açıkla.