Machine Learning / AI

Cross-encoder ve bi-encoder arasındaki farkı açıklayabilir misin?

Gömme modelinin iyi performans gösterip göstermediğini nasıl belirleriz? Hangi metrikler kullanıldı?

Üretilen metnin orijinaline göre gerçek hatalar içermediğini kontrol etmenin bir yolu var mı?

PDF belgelerinden RAG sistemi için veriler nasıl çıkarıldı?

FastAPI üzerinde uygulanmış bir servisi nasıl test edersiniz?

RAG sistemi için chunking stratejisi nasıl seçildi?

ML servisi performans metrikleri hakkında bana anlat: gecikme, RPS, bu nasıl organize edildi projende?

Modellerin kuantizasyonu hakkında bana anlat: bu nedir, neden gereklidir, hangi türleri vardır?

LLM üretim parametreleri hakkında bana bilgi ver: sıcaklık, top-k, top-p ve diğerleri.

Vektör tabanlı veritabanları hakkında bana bilgi ver, hangi türleri var, nasıl farklılar, neden pgvector'ı seçtiniz?

Bir projedeki en zor görev veya zorluktan bahseder misiniz?

Görüşmelerin özetlenmesi için veriler nasıl organize edildi ve eğitim nasıl gerçekleştirildi?

Recall ve Precision nasıl ilişkilidir, birini azaltmadan diğerini artırmak mümkün mü? Görev örnekleri veriniz.

Hangi kuantizasyon yöntemi (int8 veya float) modelin kalitesini daha az bozar?

Özetin kalitesini nasıl değerlendirilir?

Bir konferanstaki çok kişiliğin diyaloğunu özetleme görevine nasıl yaklaşırdın (örneğin, Slack'te 10 geliştirici)?

Bir konferansın sesini işlemek için hangi model ve yaklaşımı seçmeliyim (konuşmadan metne, diarizasyon)?

LoRA hakkında bana anlat: bu nedir, ne işe yarar?

Sistemin yerel dağıtımı sırasında özel verilerle nasıl çalışılır?

Neden sadece kosinüs mesafesi yerine BM25 + gömme tabanlı hibrit aramayı seçtiniz?