GenAI & LangChain
LLMs (GPT, Gemini, Claude), prompting, LangChain, chains, agents, RAG, vector stores, embeddings
1Wat is een LLM (Large Language Model)?
Wat is een LLM (Large Language Model)?
Antwoord
Een LLM is een deep learning-model dat is getraind op enorme hoeveelheden tekst om natuurlijke taal te begrijpen en genereren. Deze modellen gebruiken de Transformer-architectuur met miljarden parameters, waardoor ze taalnuances kunnen vastleggen, complexe instructies kunnen volgen en samenhangende tekst kunnen genereren. GPT-4, Claude en Gemini zijn voorbeelden van LLMs die in productie worden gebruikt.
2Wat is het belangrijkste verschil tussen zero-shot en few-shot prompting?
Wat is het belangrijkste verschil tussen zero-shot en few-shot prompting?
Antwoord
Zero-shot prompting vraagt het model om een taak uit te voeren zonder voorafgaande voorbeelden te geven, en vertrouwt alleen op instructies. Few-shot prompting bevat enkele input/output-paar voorbeelden in de prompt om het model te begeleiden. Few-shot verbetert over het algemeen de prestaties bij specifieke taken omdat het model het verwachte formaat en de stijl kan afleiden uit de verstrekte voorbeelden.
3Wat is chain-of-thought (CoT) prompting?
Wat is chain-of-thought (CoT) prompting?
Antwoord
Chain-of-thought prompting is een techniek die de LLM aanmoedigt om zijn redenering stap voor stap af te breken voordat hij zijn definitieve antwoord geeft. Door zinnen toe te voegen als 'Laten we stap voor stap denken' of voorbeelden van redenering te tonen, verbetert de prestaties op logische, wiskundige of meerstaps redeneringtaken aanzienlijk. Deze aanpak maakt ook het besluitvormingsproces transparanter en verifieerbaar.
Wat is LangChain en wat is het hoofddoel?
Wat is een chain in LangChain?
+21 gespreksvragen
Andere Data Science & ML-sollicitatieonderwerpen
Python-basisbeginselen
Python Objectgeoriënteerd Programmeren
Python-datastructuren
Git-Fundamenten
SQL-basisbeginselen
NumPy-grondbeginselen
Pandas-basis
Jupyter & Google Colab
SQL Joins & geavanceerde queries
Geavanceerd Pandas
Visualisatie met Matplotlib & Seaborn
Interactieve visualisaties met Plotly
Beschrijvende statistiek
Inferentiële statistiek
Web Scraping
BigQuery & Cloud Data
Feature Engineering
Supervised ML: Regressie
Supervised ML: Classificatie
Beslissingsbomen & Ensembles
Ongesuperviseerd ML
ML Pipelines & Validatie
Tijdreeksen & Voorspelling
Fundamenten van Deep Learning
TensorFlow & Keras
CNN en beeldclassificatie
RNN & Reeksen
Transformers & Attention
NLP & Hugging Face
MLOps en Deployment
Beheers Data Science & ML voor je volgende gesprek
Krijg toegang tot alle vragen, flashcards, technische tests, code review-oefeningen en gespreksimulatoren.
Begin gratis