Machine Learning / AI

Tokenizatsiya qanday ishlaydi? Nima uchun to'liq so'zlar o'rniga subword-tokenlar ishlatiladi?

BGE-M3 haqida gapiring: uchta taqdimot — zich, kam, ko‘p-vektorli.

Recall va Precision nima? Vazifa: 50 ta meva, 30 ta olma va 20 ta nok, robot to'g'ri 20 ta olma topdi, lekin 15 ta nokni olma deb noto'g'ri tan oldi. O'lchovlarni hisoblang.

LoRA va fine-tuning usullari bilan tanishmisiz?

Hibrid qidiruv uchun koeffitsientlar qanday tanlandi?

Nima uchun faqat 15 ta shablon bo'lsa-da, 12 000 ta savol-javob juftligini kerak qildingiz?

Nima uchun hujjatlarni rasm sifatida tanildingiz va parser qilmadingiz?

Test ma'lumotlar to'plamini qanday shakllantirdingiz: ayni 12 ming juftdanmi yoki yangi ma'lumotlardanmi?

Klasterlash haqida gapirib bering: qanday muammoni hal qildingiz, qanday usulni qo‘lladingiz, sifatni qanday o‘lchadingiz?

Transformator qanday ishlaydi? BERT va GPT haqida gapir.

Qalin vektor (dense embedding) nima? Qanday olinadi? Uning o'lchami qanday?

Har bir bosqichda qanday modellardan foydalanildi? Subyektlarni ajratish, vektorizatsiya qilish, generatsiya uchunmi?

RAG tizimining sifatini qanday baholadingiz? Qaysi metrikalarni ishlatdingiz?

Cross-encoder nima va uni qayerda ishlatgansiz?

Nima uchun lug'at hajmini kamaytirish kerak? Katta lug'at nima uchun yomon? Qaysi funktsiyada yuklama yuzaga keladi?

Sizning tizimingizda yakuniy foydalanuvchiga nima yuborilardi?

Sparse vektor nima? U qaysi jihatdan zich vektoridan farq qiladi?

GET va POST so'rovlar o'rtasidagi farq nima?

Bir foydalanuvchi uchun tizimingiz qanday ishlashini oddiy so'zlar bilan tushuntiring, asinxronliksiz.

Bir so'rov uchun 12 ming javobdan biri yoki ko'pmi?