GenAI i LangChain
LLMs (GPT, Gemini, Claude), prompting, LangChain, chains, agents, RAG, vector stores, embeddings
1Czym jest LLM (Large Language Model)?
Czym jest LLM (Large Language Model)?
Odpowiedź
LLM to model deep learning trenowany na ogromnych ilościach tekstu, aby rozumieć i generować język naturalny. Modele te wykorzystują architekturę Transformer z miliardami parametrów, co pozwala im uchwycić niuanse języka, postępować zgodnie ze złożonymi instrukcjami i generować spójny tekst. GPT-4, Claude i Gemini to przykłady LLMs używanych w produkcji.
2Jaka jest główna różnica między promptingiem zero-shot a few-shot?
Jaka jest główna różnica między promptingiem zero-shot a few-shot?
Odpowiedź
Zero-shot prompting prosi model o wykonanie zadania bez podawania wcześniejszych przykładów, polegając wyłącznie na instrukcjach. Few-shot prompting zawiera kilka przykładów par wejście/wyjście w prompcie, aby poprowadzić model. Few-shot generalnie poprawia wydajność w określonych zadaniach, ponieważ model może wywnioskować oczekiwany format i styl z dostarczonych przykładów.
3Czym jest chain-of-thought (CoT) prompting?
Czym jest chain-of-thought (CoT) prompting?
Odpowiedź
Chain-of-thought prompting to technika, która zachęca LLM do rozbicia swojego rozumowania krok po kroku przed udzieleniem ostatecznej odpowiedzi. Poprzez dodanie zwrotów takich jak 'Pomyślmy krok po kroku' lub pokazanie przykładów rozumowania, wydajność w zadaniach rozumowania logicznego, matematycznego lub wieloetapowego znacznie się poprawia. Takie podejście również sprawia, że proces podejmowania decyzji jest bardziej przejrzysty i weryfikowalny.
Czym jest LangChain i jaki jest jego główny cel?
Czym jest chain w LangChain?
+21 pytań z rozmów
Inne tematy rekrutacyjne Data Science & ML
Podstawy Pythona
Programowanie Obiektowe w Pythonie
Struktury danych Python
Podstawy Git
Podstawy SQL
Podstawy NumPy
Podstawy Pandas
Jupyter & Google Colab
SQL Joins i zaawansowane zapytania
Zaawansowany Pandas
Wizualizacja z Matplotlib & Seaborn
Interaktywne wizualizacje z Plotly
Statystyka opisowa
Statystyka inferencyjna
Web Scraping
BigQuery & Cloud Data
Feature Engineering
Uczenie nadzorowane: Regresja
Uczenie nadzorowane: Klasyfikacja
Drzewa Decyzyjne i Ensembles
ML Nienadzorowane
Pipeline'y ML i walidacja
Szeregi czasowe i prognozowanie
Podstawy Deep Learning
TensorFlow & Keras
CNN i klasyfikacja obrazów
RNN i Sekwencje
Transformers i Attention
NLP i Hugging Face
MLOps i Wdrożenie
Opanuj Data Science & ML na następną rozmowę
Uzyskaj dostęp do wszystkich pytań, flashcards, testów technicznych, ćwiczeń code review i symulatorów rozmów.
Zacznij za darmo