Machine Learning / AI

Agar asbob (backend) o'z xatosini qilgan bo'lsa (masalan, tizimga murojaat qilishda timeout), xato trace'lari modellarga o'tkazildimi?

Modelni tanlash mezonlarini qanday o'lchashdi (qaysi ma'lumotlar to'plami)?

Boshqa embedding modellari sinab ko'rdingizmi?

Retrive metriklari qanday o'lchandi (qaysi ma'lumotlar to'plami va qanday vosita)?

Yozilgan muvaffaqiyatli yozishdan so'ng tizimda takrorlanishni tekshirish bo'ldimi (idempotentlik)?

Barcha ko‘p agentli tizimni qanday izlab topdingiz — qaysi bosqichlarda xatoliklar, kechikishlar va boshqalar yuzaga keladi?

Qanday bo'lak o'lchami edi va overlap (qoplash) bo'ldi mi?

Nima uchun ko'p agentli tizimda Human-in-the-Loop ishlatilmadi, faqat ReActda?

ReAct agentining siklini tavsiflang: qadamlar qanday edi va sikl qanday tugagan edi?

BERT nima va u qaysi vazifalarda o'qitildi?

NER vazifasi uchun qanday belgilash turlarini bilasiz? Nima bilan ishladingiz?

Tezlik nuqtai nazaridan, nima tezroq bo'ladi — oddiy agent vositalar bilan yoki ko'p agentli tizim?

Qaysi qismda (BM25 yoki dense) qiymatlar normallashtirilmagan?

Toolcalling nima bo'ldi: tabiiy yoki prompt orqali (parsing)?

VLM (Ko'rish Tili Modeli) nima?

Barcha agentlar uchun bitta modelni yoki turli modellardan foydalanildimi?

Agar model noto'g'ri argument bergan bo'lsa, nima qilgan bo'lar edingiz?

Fine-tuning va few-shot prompting o'rtasidagi farq nima? Nima va qachon tanlash kerak?

Modelalar qanday qilib argument noto'g'ri ekanligini bildirdi?

Nima uchun BM25 va zich embeddinglarning ballarini oddiy qo'shish mumkin emas?