В шестой серии Stranger Things один персонаж отвечает на предложение отправиться в опасное место: «Ты просишь меня последовать за тобой в Мордор». Это вполне обычная фраза, которую легко можно встретить в разговоре в реальной жизни. Я смотрел этот эпизод, и у меня не возникло никакого диссонанса: простая беседа с метафорами.
Но другой персонаж после этого спросил «Что ещё за Мордор?». Этот момент вызвал у меня сильное кратковременное удивление, но потом я вспомнил, что в сериале показаны 80-е. Персонаж, сказавший первую фразу, по сюжету гик, нерд, любитель сложных настольных игр — он наверняка читал фентези. А вот массовая культура ещё о Властелине Колец ничего не знает, потому что не вышло кино. Его фраза для других примерно то же самое, что в наше время я бы сказал: «Ты предлагаешь мне долететь до Мекатол Рекс» — узкий нишевый контент, ничего не значащий с точки зрения обывателя.
В наше время даже бабушки, кажется, знают, что такое Мордор, и могут если не использовать, то хотя бы понять подобную метафору. Это часть общего культурного кода, новый язык, который для нас уже не новый. Но 40 лет назад и в реальной жизни какие-то люди могли обсуждать Мордор, и их почти никто вокруг не понял бы. Вот так вот авторы из настоящего смоделировали вполне реалистичную ситуацию из прошлого, которую сквозь время смотрят зрители из настоящего и понимают в ней больше, чем персонажи. Такой временной скачок туда-сюда: обогащение культурного контекста наделяет слова новым смыслом. Я в полном восторге от этой небольшой реплики!
Вполне возможно, что прямо сейчас где-то ведётся обсуждение узкоспециализированного и нишевого понятия, которое через 40 лет станет знакомой всем обыденностью.
#fiction
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