TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #1150 · 18.09
Выступил на DotNext сегодня, уже второй раз в жизни. Вообще, во времена хайпа ML и нейросетей было любопытно подать доклад, который рассказывает о том, как обойтись БЕЗ нейросетей и сделать всё на привычных алгоритмах. Видимо, не один я устал от ИИ, народу было достаточно, прошло вроде хорошо. Сходил на четыре других доклада, и, пожалуй, с точки зрения докладов этот год лично для меня один из лучших, потому что два прям очень зашли: увидел то, что хотел по темам, всеобъемлюще, с ответами на возникающие в процессе вопросы. Вообще, нередко авторы боятся показывать совсем азы и тривиальные вещи — возможно, чтобы доклад не казался слишком простым. Но вот мне при введении в любую новую технологию или новый подход часто не хватает как раз основ. Чтоб прям с фундамента разжевали. И тут наконец-то такое было. А вот со стендами дела похуже, имхо — из известного бигтеха только Озон и Контур. Завтра второй день, пойду подробнее посмотрю, что там. И да, снова сама конференция не предложила никакие тематические наклейки, и непонятно, что клеить на ноутбук :) #dev
Hashtags
Търсене: #mlm
@profcen · Post #383 · 16.08.2023 г., 09:03
Поэтому вести борьбу с купцами счастья нужно неустанно и постоянно, как за зарплаты и нормальные условия труда. Победа на этом фронте сулит значительные успехи и на остальных. Не слушайте игры нарядных дудочников. Думайте. Боритесь. @profcen_bot #инсайд#мошенничество#mlm#сетевоймаркетинг
@ai_machinelearning_big_data · Post #8817 · 20.10.2025 г., 20:41
⚡️BERT is just a Single Text Diffusion Step Любопытны пост, где автор объяснил на примере очень простую и очевидную, но мощную идею. Он заметил, что то, что мы называем диффузией текста, на самом деле - это просто обобщённая версия классического обучения BERT. Как работаетBERT? В BERT модель берёт текст и маскирует часть слов, а потом учится угадывать, какие слова были скрыты. В диффузии происходит почти то же самое, только шагов больше: на каждом шаге модель немного «портит» текст (добавляет шум), а затем восстанавливает его, всё меньше и меньше теряя смысл, пока не соберёт финальный чистый текст. То есть BERT делает один шаг очистки - угадывает замаскированные слова. А диффузионная модель делает много таких шагов подряд, постепенно превращая случайный набор токенов в осмысленный текст. Барри дообучил RoBERTa, чтобы показать это на практике - и получил настоящий текстовый диффузионный генератор. В примере: - Используется RoBER (улучшенная версия модели BERT,) и датасет WikiText. - На каждом шаге часть токенов заменяется на <MASK>, модель восстанавливает их, потом снова маскирует — и так несколько раз. - После нескольких итераций модель способна генерировать связный текст, даже без автогенеративного декодера (как у GPT). 📈Результаты - Модель генерирует осмысленный текст, хотя и не идеально связный. - Качество улучшалось по мере добавления шагов диффузии. - По времени генерации RoBERTa Diffusion была немного медленнее, чем GPT-2 (~13 сек против 9 сек), но архитектура осталась полностью encoder-only. Автор упоминает, что позже наткнулся на работу DiffusionBERT, где идею реализовали глубже и подтвердили результатами. Главная мысль: BERT можно считать одноступенчатой версией текстовой диффузии. Если добавить больше шагов, то vs получаем диффузионный генератор текста. Если BERT - это один шаг диффузии, то будущее может принадлежать моделям, совмещающим "понимание" и "генерацию" текста в одном процессе. https://nathan.rs/posts/roberta-diffusion/ @ai_machinelearning_big_data #AI#Diffusion#RoBERTa#BERT#LanguageModel#MLM#Research