बिना पक्षपात और प्रासंगिक

एक AI स्टार्टअप में डेटा वैज्ञानिक के रूप में, आप कंपनी की चैटबॉट क्षमताएँ बेहतर करने के लिए एक LLM विकसित कर रहे हैं. इस प्रोजेक्ट की सफलता काफी हद तक इस बात पर निर्भर करती है कि आप वे कारक कितनी अच्छी तरह समझते हैं जो मॉडल के प्रदर्शन और सटीकता को प्रभावित करते हैं.

इन कारकों में डेटा बायस और डेटा क्वालिटी व लेबलिंग शामिल हैं. आप डेटा हैंडलिंग और ट्रेनिंग प्रक्रियाओं से जुड़ी अलग-अलग परिस्थितियाँ और परिदृश्य प्रस्तुत करेंगे, और कंपनी के Chief Technology Officer (CTO) के साथ मीटिंग में आपको प्रत्येक मामले में प्रमुख अवधारणा पहचाननी होगी.