Когда выбирать линейную модель, а когда tree-based model или boosting?
Банк вопросов из реальных собеседований
Направления, темы и вопросы из записей интервью. Фильтры ниже сохраняются в ссылке.
Все вопросы
673 вопроса из реальных интервью
If a YOLO-style detector was trained at one image resolution, what can happen if you run inference at a different resolution? When is it technically possible?
Which lightweight model would you use to extract fields such as INN, amount, date and payment purpose from noisy statement text, and what should it output?
What are the main generation/inference hyperparameters of an LLM and how do they affect output?
Система умеет находить публикации, похожие на заданную. Как на этой основе построить генерацию кандидатов для персональной ленты пользователя?
Что такое градиент и почему в глубоких сетях возникает затухающий градиент?
Чем gradient boosting отличается от Random Forest и где в бустинге появляется градиент?
Как собрать датасет и организовать разметку для матчинга фото ресторана с категориями еды?
Есть дискриминативные и генеративные модели. Чем они отличаются с математической точки зрения? Приведите примеры современных генеративных моделей.
Как объединить текстовые и визуальные сигналы в одном retrieval/ranking пространстве?
Почему нельзя просто полностью fine-tune всю LLM? Что выигрывает LoRA и как это влияет на batch size?
В PyTorch inference код часто оборачивают в `torch.no_grad()`. Что это дает и когда это важно?
Почему residual connections помогают обучать глубокие сети?
Интуиция Adam, momentum и RMSProp
Как дерево в gradient boosting выбирает split с учетом loss function?
Как обнаруживать overfitting и чем регуляризовать
Объясните интуицию gradient boosting: что учит каждое следующее дерево и как это связано с loss.
Как работает LoRA fine-tuning
Объясни технически, что делает LoRA при дообучении большой модели и почему это экономит память.
Объясните self-attention и основные блоки трансформера так, чтобы было понятно без формального вывода.
В модели есть категориальные признаки товара и пользователя. Как их кодировать и где возникают риски?
Есть рекомендации похожих или сочетаемых товаров. Какие источники кандидатов и признаки можно использовать?
Модель сегментирует объект в видео, но маска мерцает и ломается при взаимодействии с человеком. Что делать?
Как устроены числа с плавающей точкой? Чем bfloat16 отличается от float16 и почему его используют в нейросетях?