@DataPlusScience_10_Commonly_Asked_LLM_Interview_Questions_.pdf
🤖 ده پرسش رایج در مصاحبههای مدلهای زبانی بزرگ:
۱. تعریف مدلهای زبانی بزرگ (Large Language Models)
۲. سنجش کارایی
۳. یادگیری با نمونههای اندک (few-shot learning)
۴. رفع خروجیهای نامناسب یا نادرست
۵. تفاوت رمزگذار (encoder) و رمزگشا (decoder)
۶. مقایسه با مدلهای آماری سنتی
۷. مفهوم پنجره متنی (context window)
۸. تعریف ابَرپارامتر (hyperparameter)
۹. توضیح سازوکار توجه (attention mechanism)
۱۰. چالشهای استفاده از مدلهای زبانی بزرگ
#مصاحبه_هوش_مصنوعی #یادگیری_ژرف #پردازش_زبان_طبیعی #مدل_زبانی_بزرگ
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇
📊👨🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science
۱. تعریف مدلهای زبانی بزرگ (Large Language Models)
۲. سنجش کارایی
۳. یادگیری با نمونههای اندک (few-shot learning)
۴. رفع خروجیهای نامناسب یا نادرست
۵. تفاوت رمزگذار (encoder) و رمزگشا (decoder)
۶. مقایسه با مدلهای آماری سنتی
۷. مفهوم پنجره متنی (context window)
۸. تعریف ابَرپارامتر (hyperparameter)
۹. توضیح سازوکار توجه (attention mechanism)
۱۰. چالشهای استفاده از مدلهای زبانی بزرگ
#مصاحبه_هوش_مصنوعی #یادگیری_ژرف #پردازش_زبان_طبیعی #مدل_زبانی_بزرگ
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇
📊👨🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science