Machine Learning / AI

Embedding modelining yaxshi ishlashini qanday aniqlash mumkin? Qaysi metrikalar ishlatilgan?

Cross-encoder va bi-encoder o'rtasidagi farqni tushuntirib bera olasizmi?

Aslida, ishlab chiqarilgan matn asliga nisbatan faktual xatoliklar mavjud emasligini qanday tekshirish mumkin?

Modelni kvantlash haqida gapir: bu nima, nima uchun kerak, qanday turlari bor?

RAG tizimi uchun PDF hujjatlardan ma'lumotlar qanday chiqarildi?

FastAPI da amalga oshirilgan xizmatni qanday sinovdan o'tkazish mumkin?

RAG tizimi uchun chunking strategiyasi qanday tanlandi?

ML-xizmatining ishlash ko'rsatkichlari haqida gapir: kechikish, RPS, bu qanday tashkil etilgan sening loyihangda?

Vektor ma'lumotlar bazalari haqida gapirib bering, qaysilar mavjud, qanday farqlanadi, nima uchun pgvector ni tanladingiz?

LLM ishlab chiqarish parametrlari haqida gapirib bering: harorat, top-k, top-p va boshqalar.

Recall va Precision qanday bog'liq, birini kamaytirmasdan boshqasini oshirish mumkinmi? Vazifa misollarini keltiring.

Bir loyihada eng qiyin vazifa yoki qiyinchilik haqida gapirib bering.

Qisqa xulosa sifatini qanday baholash mumkin?

Dialoglarni qisqartirish uchun ma'lumotlar qanday tashkil etildi va o'qitish qanday o'tdi?

Qaysi kvantlash usuli (int8 yoki float) model sifatiga kamroq zarar keltiradi?

Bir konferentsiyada ko'p odamning dialogini qisqacha yozish vazifasiga qanday yondasharding (masalan, Slackda 10 dasturchi)?

Konferensiya audio ishlash uchun qaysi model va yondashuvni tanlash kerak (speech-to-text, diarization)?

LoRA haqida gapir: bu nima, nima uchun kerak?

Tizimni mahalliy joylashtirish vaqtida maxfiy ma'lumotlar bilan qanday ishlash mumkin?

Nima uchun faqat kosinus masofasi o'rniga BM25 + embeddings gibrid qidiruvini tanladingiz?