GenAI та LangChain
LLMs (GPT, Gemini, Claude), prompting, LangChain, chains, agents, RAG, vector stores, embeddings
1Що таке LLM (Large Language Model)?
Що таке LLM (Large Language Model)?
Відповідь
LLM — це модель глибокого навчання, навчена на величезних обсягах тексту для розуміння та генерації природної мови. Ці моделі використовують архітектуру Transformer з мільярдами параметрів, що дозволяє їм вловлювати нюанси мови, виконувати складні інструкції та генерувати зв'язний текст. GPT-4, Claude та Gemini — приклади LLM, що використовуються у виробництві.
2Яка основна різниця між zero-shot та few-shot промптингом?
Яка основна різниця між zero-shot та few-shot промптингом?
Відповідь
Zero-shot промптинг просить модель виконати завдання без надання попередніх прикладів, покладаючись лише на інструкції. Few-shot промптинг включає кілька прикладів пар вхід/вихід у промпт для керування моделлю. Few-shot, як правило, покращує продуктивність на специфічних завданнях, оскільки модель може вивести очікуваний формат і стиль із наданих прикладів.
3Що таке chain-of-thought (CoT) промптинг?
Що таке chain-of-thought (CoT) промптинг?
Відповідь
Chain-of-thought промптинг — це техніка, яка заохочує LLM розкладати своє міркування крок за кроком перед наданням остаточної відповіді. Додаючи фрази на кшталт 'Подумаймо крок за кроком' або показуючи приклади міркувань, продуктивність на завданнях логічного, математичного або багатоетапного міркування значно покращується. Цей підхід також робить процес прийняття рішень більш прозорим і перевіреним.
Що таке LangChain і яка його основна мета?
Що таке chain у LangChain?
+21 питань зі співбесід
Інші теми співбесід Data Science & ML
Основи Python
Об'єктно-орієнтоване програмування Python
Структури даних Python
Основи Git
Основи SQL
Основи NumPy
Основи Pandas
Jupyter & Google Colab
SQL Joins та розширені запити
Просунутий Pandas
Візуалізація з Matplotlib & Seaborn
Інтерактивні візуалізації з Plotly
Описова статистика
Інференційна статистика
Web Scraping
BigQuery & Cloud Data
Feature Engineering
Кероване ML: Регресія
Кероване ML: Класифікація
Дерева рішень та ансамблі
Некероване ML
ML Pipelines та валідація
Часові ряди та прогнозування
Основи Deep Learning
TensorFlow & Keras
CNN та класифікація зображень
RNN та послідовності
Transformers та Attention
NLP та Hugging Face
MLOps та розгортання
Опануй Data Science & ML для наступної співбесіди
Отримай доступ до всіх питань, flashcards, технічних тестів, вправ code review та симуляторів співбесід.
Почни безкоштовно