TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #128 · 2.01
Стоило написать личный пост — минус один подписчик. Похоже, основная проблема в том, что люди, проголосовавшие за личный блог, не станут отписываться от технического. А вот наоборот — станут. Но пофигу. Мне давали разные советы, но у них было одно общее: рекомендовали писать чаще. Так что объявляю себе челлендж: пост каждый день. Буду дублировать ВКонтакте и в Телеграме. В общем, я вас задолбаю постами, лучше сразу отписывайтесь. 365 дней - 365 постов (или больше). При этом имеется ввиду бытовой день, а не астрономический — то есть в моем случае промежуток с 5:00 до 5:00, так что этот пост за 1 января. На текущий момент ВКонтакте 5791 подписчик. В среднем у поста там пара десятков комментариев и полсотни-сотня лайков. В Телеграме 224 подписчика, и у поста в среднем до десяти комментариев, то есть активность в 3-5 раз ниже. Моя цель посмотреть: 1. Влияет ли на прирост или убыль подписчиков частота постинга в Телеграме. 2. Было ли ошибочным решение вести канал как личный, а не тематический. 3. Что произойдет с активностью людей ВКонтакте от увеличения частоты постинга. Через год посмотрим. #web#life
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