TGTGInsightinteligencia telegramLIVE / telegram public index
← Comunidad de TWITTER en Cuba

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Buscar contenido similar

Canal fuente @ClientesEtecsa · Post #11708 · 11 oct

🗞🇨🇺☀️ ¡Buenos días! Les compartimos las primeras notas de este viernes, que se pueden leer con VPN desde Cuba: ✈️ El Congreso hondureño tumba el acuerdo aéreo firmado por Xiomara Castro y el régimen cubano https://bit.ly/3YmNbV3 ☝🏼 Obama compara los discursos de Trump con los de Fidel Castro y lo acusa de "dividir" EE UU https://bit.ly/3BFEMTH 🌀 El huracán Milton deja una senda de muerte y destrucción a su paso por Florida https://bit.ly/3YnOza0 ⚖️ Evo Morales es citado para declarar en un caso de presunta "trata de personas" y "estupro" https://bit.ly/3BwAlKW 🏆 Nobel de la Paz a una organización japonesa contra el uso de las armas nucleares https://bit.ly/3Y0dZJm 🔊#Podcast Reinaldo Escobar: ‘Como lo viví’ del 11 de octubre de 2024 https://bit.ly/4dQULMc 📰 Como todos los viernes, les compartimos nuestra versión en PDF para que lean lo mejor de la semana en 14ymedio https://bit.ly/48b6tA0 🎙 El Cafecito Informativo con Yoani Sánchez https://bit.ly/3Nlxnvd 👋 ¡Hasta más tarde!

Hashtags

Resultados

1 posts similares encontrados

Buscar: #roberta

当前筛选 #roberta清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8817 · 20/10/2025, 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