Machine Learning / AI
Pratik Görev PyTorch'ta LLM kontrolü iki çalıştırmada farklı sonuçlar veriyor. Hangi çözüm daha olgun? - eval()'u etkinleştirip sonuçları tekrar karşılaştırın. - Test setinin boyutunu artırın. - Çalıştırmayı tekrarlayın ve en iyi sonucu seçin. - Nedeni analiz etmeden TensorFlow'a geçin. - Seed'i sabitleyin ve sorunu çözümlü sayın. - eval(), no_grad(), seed, DataLoader ve deterministik CUDA işlemlerini kontrol edin.
Sistemin yerel dağıtımı sırasında özel verilerle nasıl çalışılır?
RAG projesine en başından mı geldin yoksa bir aşamada mı?
Python'da problemi çözümünü uygulayın.
İş yerinde sizin için 'ilginç bir görev' ne anlama geliyor?
Eğitim ve işi aynı anda nasıl dengeliyorsun?
Lütfen, Python'da sözlüğün nasıl çalıştığını ve çakışmalarla ilgili ne olduğunu anlat.
Tokenizasyon nedir?
Text-to-SQL'i nasıl uyguladın? %91 doğruluğu nasıl ölçtün?
Diğer ML mühendisleri deneyimle farklı projeler istiyor, her şeyi denemek için. Peki ya siz, tam tersine, ne istiyorsunuz...?
Modelin hızını sınıf etiketi haline ne dönüştürür?
Mevcut RAG boru hattına (örneğin, izin) talep oluşturmayı nasıl entegre edebiliriz?
Aşırı öğrenme nedir ve nasıl önlenir?
Projelerde kesinlikle görmek istemediğiniz görevler, iş alanları veya konum kısıtlamaları var mı?
Şu anda ne arıyorsun, neyle çalışmak ilginç olurdu?
LoRA'nın hangi hiperparametrelerini biliyorsun?
LLM sorguyu hangi biçimde sınıflandırıyor — senaryo seçiminde tam olarak ne döndürür?
Structured output nedir ve LLM'de nasıl uygulanır?
Neden BM25 puanları ile yoğun gömme puanlarını basitçe toplayamıyoruz?
ReLU nedir ve neden kullanılır?