TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #968 · 28.03

Стругацкие, «Волны гасят ветер». Книга оформлена в виде как бы отчётов о расследовании, хотя и здесь авторы дали себе вольность и с самого начала обосновали, почему эти отчёты составлены художественным языком. Вообще, мне очень нравится идея прогрессорства. «Прогрессор» — это представитель высокоразвитой цивилизации, который тайно и, хм, насильственно влияет на ход истории более примитивной цивилизации, чтобы направить её на истинный путь. Тайно — чтобы не шокировать неокрепшие умы «неандертальцев». Насильственно — потому что примитивная цивилизация не осознаёт своего счастья и сопротивляется добру. Эта идея мне нравится своей реалистичностью. Если мы посмотрим какой-нибудь «Стартрек», то там много пафоса о том, что, дескать, люди будущего ни в коем случае не должны вмешиваться в недоразвитые устои условных средневековых обществ с других планет. Вокруг этой идеи сосредоточено очень много драмы: бабуины захватили в плен твоего коллегу-звездолётчика, и ты вроде бы можешь их всех раскидать с помощью бластера, но не должен этого делать, и вот какое сложное решение, как же быть... Выглядит, как наигранная беззубость и малодушие, прикрытые идеалистическим гуманизмом (который не работает). Всем понятно, что в реальности от бабуинов не осталось бы мокрого места по праву сильного, а может и другим бабуинам тоже досталось бы в качестве урока. Так что у Стругацких даже очень просветлённые и живущие в коммунистическом раю представители человечества с лёгкостью используют свои технологии, чтобы перекраивать и навязывать. Но когда что-то подобное вроде бы начинают делать уже с самими Землянами, поднимается паника (среди тех, кому об этом известно). Там даже есть такие рассуждения: боимся не того, что ещё более сильная цивилизация причинит нам зло, а того, что она причинит нам добро так, как сама это понимает. Концовка, конечно, переворачивает всё с ног на голову, и я бы сказал, что фантазия авторов в этом месте пошла слишком уж далеко. Ну, а к чувству незавершённости после каждого романа Стругацких я уже потихоньку привык. В целом интересно и как часть трилогии, и даже как вполне самостоятельное произведение, хотя с миром всё равно полезно быть знакомому, чтобы лучше понимать происходящее. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #roberta

当前筛选 #roberta清除筛选
Machinelearning

@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