AI & Agents Engineer
F · Fundamenty LLM i AI engineering
16 pytań
16 questions
Ścieżki nauki
- RAG i prywatność · 8 kroków
- Agent i kontrola działania · 7 kroków
Pytania
- F-P01Co to jest LLM?Podstawowa
- F-P02Co to jest prompt i czym różni się instrukcja od danych?Podstawowa
- F-P03Co to jest token i okno kontekstu?PodstawowaSTART 30
- F-P04Co oznacza inference i z czego wynika czas odpowiedzi modelu?Podstawowa
- F-P05Do czego służy temperature w modelu językowym?Podstawowa
- F-P06Co to są structured outputs, czyli odpowiedzi zgodne ze schematem?Podstawowa
- F01Dlaczego model potrafi przekonująco podać nieprawdziwą odpowiedź?Podstawowa
- F02Jak zarządzać ograniczonym kontekstem modelu?Średnia
- F03Czym różni się prośba o JSON od odpowiedzi wymuszonej schematem?Średnia
- F04Jak działa wywoływanie narzędzi przez model?Średnia
- F05Czy temperature równe zero daje identyczny wynik za każdym razem?Średnia
- F07Jak poprawiać prompt, nie dopasowując go tylko do kilku znanych przykładów?Średnia
- F08Kiedy wybrać RAG, dostrojenie modelu albo zwykły kod?Średnia
- F09Czy duże podobieństwo wektorów oznacza, że dokument zawiera prawdziwą odpowiedź?Podstawowa
- F10Co faktycznie poprawia przesyłanie odpowiedzi modelu na bieżąco?Zaawansowana
- F06Jak wybrać model i ocenić koszt całego zadania?Zaawansowana