Прочитал, что Уилла Смита отменяют за случившееся на Оскаре. Кто не знает: там ведущий отпустил едкую шутку про короткую причёску жены Смита, а оказалось, что она больна, и короткие волосы из-за этого. Смит вышел и дал ведущему по лицу.
Теперь Netflix и другие студии разрывают со Смитом контракты. Уже отменили какой-то фильм с ним, а в другом стали менять актёра.
Я не фанат насилия, и мне очень понятна модель его недопущения. Действительно, в современном обществе хочется быть защищённым от него. Как человек, который в подростковом возрасте дважды убегал от гопников, а всего несколько лет назад был на настоящей стрелке против угрожавшего ножом обмудка — я хорошо знаком с концепцией уязвимости и страха из-за возможного насилия.
Тем не менее, я твёрдо уверен, что мир не работает на простых всеобъемлющих правилах. Нельзя просто сказать, что насилие недопустимо ни при каких обстоятельствах. Это идеалистическое и, возможно, желаемое утверждение, которое не имеет с реальностью ничего общего. И реакция западного общества на поступок Смита лично для меня — проявление мерзкого унизительного малодушия. Иногда нужно остановить действия другого человека. Смит не бил женщину или ребёнка, он вышел к равному по силе взрослому мужику, у которого ещё и было преимущество в виде внимания зала. Вышел к нему в открытую лицом к лицу и очень слабо влепил пощёчину. Это следовало сделать для встряски, просто чтобы привести ведущего к пониманию того, насколько неуместной и даже оскорбительной была его шутка. Нарушение границ от этого шлепка не выше, чем от слов ведущего.
Уилл Смит — мужик. Глубоко презираю тупой лицемерный канселкультурный каток, который уже разгоняется в его сторону. Для меня это одно из худших проявлений того, во что превратилось западное общество, хотя в целом многие другие ценности и идеи оттуда мне близки.
#life
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
⚡️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