NLP LLM RAG ClassicML
Classic ML и метрики
- Приведите примеры задач, в которых важнее Precision, и задач, в которых важнее Recall.
- Чем L1-регуляризация отличается от L2 — математически и практически?
- Почему в Random Forest обычно используют глубокие деревья, а в градиентном бустинге — неглубокие?
- Как бороться с дисбалансом классов?
- Что такое Data Drift и как его обнаруживать?
LLM и трансформеры
- Что такое KV Cache и зачем он нужен?
- В чём суть LoRA?
- Как обучается BERT?
- Как устроены Transformer и механизм Attention?
RAG
- Когда RAG выгоднее Fine-tuning?
- Что делать, если Retriever не вернул релевантные чанки, а LLM начала галлюцинировать?
- Как масштабировать RAG-систему при высокой нагрузке?
- Как поддерживать продолжение диалога и уточнения к предыдущему ответу в RAG-системе?
- Чем отличаются HyDE, GraphRAG и Agentic RAG?
Прикладные задачи
- Как построить классификатор для модерации или цензурирования текста?