Поиск по внутренней базе знаний на эмбеддингах находит «похожее по смыслу», но проваливается на точных запросах — артикулах, кодах ошибок, названиях внутренних сервисов. Что делать?
Сначала ответьте — иначе проверка превращается в чтение.
NLP
Natural Language Processing
Токенизация, эмбеддинги, трансформеры, поиск и генерация
Направление атласа: Прикладные направления · NLP. Спрашивают: Яндекс, Авито, Wildberries, HeadHunter, 2ГИС, Росатом. Закрывает проверки: Секция по NLP (2).
Путь текста от символов до ответа модели: как он режется на токены, во что превращается, какая архитектура его обрабатывает и чем измеряют результат.
15вопросов в заходе
24всего в банке
4оси знаний
~11минут на прохождение
ПредставленияАрхитектурыЗадачиLLM и поиск
- Отвечаете на вопрос — сразу видите разбор, а не только «верно/неверно».
- В конце получаете результат по осям и список тем, которые стоит перечитать.
- Темы с ошибками ставятся на повторение — кабинет напомнит о них через 3, 7 и 21 день.
Открытые задачи
2 задачи без вариантов ответа — такие дают на собеседовании уровня middle и senior. Ответ проверяется по чек-листу: он остаётся в браузере и не идёт в результат теста.
Классификация обращений в поддержку: 200 классов, длинный хвост (у половины классов меньше 50 примеров), разметка шумная и противоречивая. Ваш план работы.
Сначала ответьте — иначе проверка превращается в чтение.