TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #973 · 20.04
В C# есть модификатор доступа internal, который закрывает свойство или метод для всего, кроме текущей сборки (сборка это по сути группа пространств имён). И это чертовски удобно для построения правильной архитектуры по DDD — ты делаешь домен отдельной сборкой без внешних зависимостей, у сущностей закрываешь сеттеры и другие поля модификатором internal, а бизнес-правила с открытыми методами уже пишешь в агрегатах, которые содержат эти сущности. Агрегаты объявлены в той же сборке, так что они могут с сущностями делать что угодно, но слой приложения уже сможет вызвать только метод агрегата. Пример. Есть бизнес-процесс, который включает в себя две сущности: письмо и прикреплённый к нему документ. У каждой из этих сущностей разные жизненные циклы, но письмо можно отправить только в том случае, если статус документа "Согласован". Мы делаем агрегат "письмо с документом" и там public-метод отправки письма сначала проверяет статус документа, а потом вызывает internal-метод отправки в сущности письма. Снаружи (вне домена) вызвать сразу отправку письма невозможно. Но как эту задачу решают разработчики на других языках? Я совершенно не понимаю, как сделать хорошую архитектуру без internal. Окей, в некоторых языках вообще нет вменяемого ОПП и системы типов, но и к таким ребятам я бы не подходил с вопросами об энтерпрайз-архитектуре. Однако, многие серьёзные проекты пишутся на Java или, скажем, Go, что делают разработчики там? Может, кто-нибудь знает, и расскажет мне в комментариях? #dev
Hashtags
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