Вопросы на собеседовании: Machine Learning

Как использовать эмбеддинги из изображений и описаний?

Ты как-то используешь IA-ассистенты LLM-ки во время своей работы?

Какие есть виды от кандшинат-трансформы?

Что касается, там, разработки, в целом, по стеку это Python, да, у них все расписано?

А сами ML-чики занимаются, в целом, как стек, то есть они занимаются деплоем, да?

Задача понятная. В целом понятно по инфраструктуре. Хочется понять, что есть.

Можешь ли ты рассказать про bias-variance decomposition для решающих деревьев и градиентного бустинга?

Как работает индекс IVF в FAISS?

Как работает implicit ALS?

Как работает Unbiased Learning в Cadrust?

Работал ли ты с метрикой NDCG, знаешь ли, как она считается?

Занимался ли ты диплоем? И если да, то что ты использовал?

Как вы подходите к выбору моделей для генерации контента?

Как вы обрабатываете запросы на описание изображений, которые были сгенерированы?

Если сравнивать LLM с BERT, какая модель лучше и почему?

Работает только авто по всей базе авито, которая есть, или в рамках какой-то селекции под группы?

Какую архитектуру тузов вы использовали или как в целом был устроен агент с точки зрения обращения ко внутренним данным компании?

Как вы определяли, на какие вопросы он должен отвечать, и как вы эту продуктовую историю рассматривали?

Как вы использовали фильтры по базе, если у вас был поиск по эмбейдингам?

Как вы работаете с ограничением в объеме embeddings?