GenAI ve LangChain
LLMs (GPT, Gemini, Claude), prompting, LangChain, chains, agents, RAG, vector stores, embeddings
1LLM (Large Language Model) nedir?
LLM (Large Language Model) nedir?
Cevap
LLM, doğal dili anlamak ve üretmek için devasa miktarda metinle eğitilmiş bir deep learning modelidir. Bu modeller, milyarlarca parametreye sahip Transformer mimarisini kullanarak dil nüanslarını yakalamayı, karmaşık talimatları takip etmeyi ve tutarlı metin üretmeyi mümkün kılar. GPT-4, Claude ve Gemini, üretimde kullanılan LLM örnekleridir.
2Zero-shot ve few-shot prompting arasındaki ana fark nedir?
Zero-shot ve few-shot prompting arasındaki ana fark nedir?
Cevap
Zero-shot prompting, modelden önceden örnek vermeden, yalnızca talimatlara dayanarak bir görevi yerine getirmesini ister. Few-shot prompting, modeli yönlendirmek için prompta birkaç giriş/çıkış çifti örneği içerir. Few-shot, model sağlanan örneklerden beklenen format ve stili çıkarabildiği için genellikle belirli görevlerde performansı artırır.
3Chain-of-thought (CoT) prompting nedir?
Chain-of-thought (CoT) prompting nedir?
Cevap
Chain-of-thought prompting, LLM'i nihai cevabını vermeden önce muhakemesini adım adım parçalara ayırmaya teşvik eden bir tekniktir. 'Adım adım düşünelim' gibi ifadeler ekleyerek veya muhakeme örnekleri göstererek, mantıksal, matematiksel veya çok adımlı muhakeme görevlerindeki performans önemli ölçüde artar. Bu yaklaşım ayrıca karar verme sürecini daha şeffaf ve doğrulanabilir kılar.
LangChain nedir ve ana amacı nedir?
LangChain'de chain nedir?
+21 mülakat soruları
Diğer Data Science & ML mülakat konuları
Python Temelleri
Python Nesne Yönelimli Programlama
Python Veri Yapıları
Git Temelleri
SQL Temelleri
NumPy Temelleri
Pandas Temelleri
Jupyter & Google Colab
SQL Joins ve Gelişmiş Sorgular
İleri Pandas
Matplotlib & Seaborn ile Görselleştirme
Plotly ile Etkileşimli Görselleştirmeler
Tanımlayıcı İstatistik
Çıkarımsal İstatistik
Web Scraping
BigQuery & Cloud Data
Feature Engineering
Denetimli ML: Regresyon
Denetimli ML: Sınıflandırma
Karar Ağaçları ve Topluluk Yöntemleri
Denetimsiz ML
ML Pipeline'ları & Doğrulama
Zaman Serileri & Tahminleme
Deep Learning Temelleri
TensorFlow & Keras
CNN ve görüntü sınıflandırma
RNN ve Diziler
Transformers ve Attention
NLP ve Hugging Face
MLOps ve Dağıtım
Bir sonraki mülakatın için Data Science & ML'de uzmanlaş
Tüm sorulara, flashcards'a, teknik testlere, code review alıştırmalarına ve mülakat simülatörlerine eriş.
Ücretsiz başla