Machine Learning / AI
Ish formatini qanday baholaysiz — haftada ikki marta ofisda?
Nima uchun bu yondashuv tanlandi (SentenceTransformer + kosinus o'xshashligi)?
FROM python:3.11 COPY ./app WORKDIR /app RUN pip install torch transformers fastapi uvicorn sentence-transformers CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0"]
Ma'lumotlarda shaxsga qarab oxirgi xaridni qanday topish mumkin?
Jordan matritsasi nima?
Siz buni o'zingiz qildingizmi (RAG, LoRA, neyron tarmoqlari bilan ishlash) yoki kimdadir yordam berdingizmi?
Token ID va embeddingsdan so'ng, decoderga aniq nima kiradi: tasvirlarning shakli qanday, pozitsion ma'lumot qanday qo'shiladi va keyingi nima bo'ladi?
1C-Rarusdagi tajribangiz, Service Desk'dagi murojaatlarni qanday ishlash haqida gapiring. Bu mijozlar uchun helpdeskmi?
Hujum hujjatlarning tuzilma bo'laklash uchun qanday asbob ishlatilgan?
LoRA ni o'qitishdan oldin odatda ma'lumotlarning sifat va muhimligini qanday tekshirasiz?
Uzoq masofadan ishlash tajribangiz haqida gapiring — har joyda masofadan ishladingizmi yoki ofislar bo'ldimi?
Nima uchun faqat kosinus masofasi o'rniga BM25 + embeddings gibrid qidiruvini tanladingiz?
Ko'p vazifali ishlash, ko'p protsessli va asinxronlik o'rtasidagi farq haqida gapir
Nima uchun Layer Norm transformerdan foydalaniladi, Batch Norm emas?
Dialoglar jadvalidagi 80 million xabar bor, va baholash to'plami uchun tahliliy so'rov 25 daqiqa davom etadi va ba'zan savol-javob juftliklarini takrorlaydi. Birinchi nima tuzatishni xohlaysiz va nima uchun?
DocVQA nima va u yerda qaysi modellari mashhur?
Python va SQL bo'yicha o'z darajangizni qanday baholaysiz?
Epoch nima?
Jamoada nechta odamiz bor?
Kompyuter ko'rish bilan ishlamadingiz (OpenCV, YOLO). Buni tushunish qanchalik qiziqarli bo'ladi?