Machine Learning / AI

Bir kullanıcının işlem veritabanı verilerine dayanarak yanıt veren bir ajan nasıl tasarlanır: hangi yığın ve mimari gerekir, çok ajanlılığı kullanmak mantıklı mı?

Kurumsal GPT yavaş çalışıyorsa, standart bir LLM'nin çıkarımını optimize etmek için ne önerilebilir?

Spekülatif kodlama nedir ve üretimi nasıl hızlandırır?

MoE (Uzmanların Karışımı) nedir ve bu mimari neden çıkarım için avantajlı olabilir?

Dikkat çıktı vektörünü verdikten sonra Transformer bloğunda sonra ne olur?

Doğru parantez dizisi Daire, kare ve süslü parantezlerden oluşan bir dizi düşünelim '{', '}', '[', ']'. Program, bu parantez dizisinin doğru olup olmadığını belirlemelidir. - Boş bir dizi doğrudur. - Eğer A doğru bir diziyse, o zaman (A), [A], {A} doğru olur. - Eğer A ve B doğru dizilerse, o zaman AB doğru olur. Giriş formatı: Tek satırda, en fazla 100000 parantez içeren bir parantez dizisi girilir. Çıkış formatı: Eğer dizi doğruysa, program 'yes' yazmalı, değilse 'no' yazmalıdır.

İşlemsel SQL veritabanlarında yanıtlar için neden vektör RAG ana mekanizma olarak kullanılmamalıdır?

Prefill ve decode'u ayrı ayrı incele: Q/K/V, matris formları ve faz farkları.

MLP katmanının çıkış boyutu nedir?

Token ID ve gömme vektörlerinden sonra, decoder'a tam olarak ne girer: temsillerin şekli nedir, konum bilgisi nasıl eklenir ve sonra ne olur?

RAG sisteminde uyumla ne yapıldı?

ML/LLM uygulamasının Dockerfile ve kaynak kodundan dağıtılmış hizmet ve Kubernetes'teki kullanıcı trafiğine kadar genel yolculuğu nasıldır?

Örneklemeden önce logitlerle ne yapılır ve hangi örnekleme parametrelerini biliyorsun?

Decode sırasında Q-vektörü ne ile çarpılır ve ne elde edilir?

Kendiniz veya çalışma tarzınız hakkında yöneticinin özellikle vurgulamasını istediğiniz önemli konular nelerdir?

Neden kuantize edilmiş LLM daha hızlı çalışabilir ve bazen kuantizasyon neden tersine, çıkarımı yavaşlatır?

import unittest class Solution: def isvalid(self, s:str) -> bool: matching_brackets = { ")": "(", "]": "[", "}": "{", } stack: list[str] = [] for bracket in s: if bracket in "([{": stack.append(bracket) continue if bracket not in matching_brackets: return False if not stack or stack[-1] != matching_brackets[bracket]: return False stack.pop() return not stack class SolutionTest: def __init__(self): self.Solution = Solution() def run(self): test_cases = [ ("", True), ("()", True), ("(){}[]", True), ("(({}))", True), ("(", False), (")", False), ("(((", False), ("{[]}", False), ] for brackets, expected in test_cases: actual = self.Solution.isvalid(brackets) assert actual == expected, ( f"Hata için {brackets!r}" f"Beklenen {expected}, ama alınan {actual}" ) print(f"Tüm testler geçti: {len(test_cases)}") if __name__ == "__main__": SolutionTest().run()

Uzun bağlamda tam kendi dikkatinin kare karmaşıklığını önlemeye izin veren dikkat türleri nelerdir?

Yapay zeka araçlarıyla çalışmak için hangi IDE veya ortamı kullanıyorsunuz?

Belgeleri temizlemek ve normalize etmek için ne kullanıldı: Redis mi yoksa regex mi?