В данном блоге доступно 37 постов на разные темы
LLM в проде: наблюдаемость, безопасность и System Design
Темы 67–70: трассировка, стоимость и кэширование, prompt injection и защита от него, латентность и пропускная способность, каркас для секции LLM System Design. 67. Наблюдаемость, стоимость и кэширование Важность на собеседовании: …
Инференс LLM: KV-кэш, квантизация, LoRA и эмбеддинги
Темы 51–55: prefill и decode, KV-кэш, квантизация, LoRA и QLoRA, длинный контекст, эмбеддинги и реранкеры. 51. KV-кэш и как устроен инференс Важность на собеседовании: 9/10 █████████░ 🔥🔥🔥 Критично для 2026. …
Трансформеры: архитектура, внимание и позиционные кодировки
Темы 40–45: блок трансформера, self-attention через Q, K и V, RoPE и ALiBi, MHA/MQA/GQA и FlashAttention, нормализация, активации и MoE, разница между BERT, GPT и T5. Это ядро собеседования на …
Классический NLP: TF-IDF, Word2Vec и рекуррентные сети
Темы 35–39: препроцессинг текста, мешок слов и TF-IDF, Word2Vec, GloVe и FastText, RNN, LSTM и seq2seq, классические задачи NLP и их метрики. Эта часть спрашивается реже, чем трансформеры, но полностью …
Классический ML: линейные модели, SVM, kNN и наивный Байес
Темы 17–22: линейная и логистическая регрессия, L1/L2-регуляризация, ядровой трюк в SVM, kNN с его метриками расстояния и наивный Байес. 17. Линейная регрессия Важность на собеседовании: 9/10 █████████░ 🔥🔥🔥 Критично. База, …
Статистика и оптимизация: MLE, гипотезы и A/B-тесты
Темы 6–10: оценивание параметров через MLE и MAP, проверка гипотез и доверительные интервалы, A/B-тесты на практике, градиентные методы оптимизации и теория информации. 6. Оценивание параметров: MLE и MAP Важность на …