Британцы любят снимать сериалы в своего рода театральном стиле — небольшой набор сцен, где находится мало персонажей с минимумом движения и ведут длинные монологи/диалоги. Всё повествование и передача авторского замысла строится на расзговорах.
За последний год я частично посмотрел Alan Bennett's Talking Heads (люди монологом рассказывают свои истории на больные темы) и State of Union (женатая пара на грани разрыва, выясняют отношения в баре после сеансов у психолога). И ещё на днях полностью досмотрел After Life — у мужчины умирает жена, он теряет вкус к жизни и начинает говорить всё что думает. Затравка звучит интересно, но на деле это быстро уходит в довольно классическую драму о потере и поиске себя.
Есть ощущение, что такие произведения отходят как раз к британскому театру с его давней и сильной историей. Мне такой жанр нравится, но есть один нюанс: британцы просто жесть какие извращенцы. Не знаю, будто бы они годами были чопорными и высококультурными, сдерживали себя, а потом проникновение европейских "ценностей" сорвало какие-то пломбы. Это проявляется вообще во многих проектах, даже в каком-нибудь "Докторе Кто" можно увидеть эпизоды с шутками не просто ниже пояса, а прям отвратительную пошлятину. В коротких диалоговых драматических сериалах такого ещё больше. Герои могут пять минут обсуждать прямым текстом супер мерзкие интимные подробности. А в обычном диалоге на отвлечённую тему будут вставлять комментарии ниже пояса так, будто бы это абсолютно обычная естественная часть общения.
Не знаю, взаимодействуют ли люди у них так в реальной жизни. Возможно, это современная инкарнация своеобразного британского юмора: в конце-концов у Дугласа Адамса тоже было всякие неожиданное. В книге. Американский фильм оставил гэги, но убрал совсем трэшатину.
#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