TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← OnePlus Guide

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Trouver du contenu similaire

Chaîne source @OnePlusGuide · Post #2734 · 19 août

🔻ONEPLUS 8T SERIES?🔻 #ONEPLUS#ONEPLUS8T#RUMORS Si sta spargendo la voce di una potenziale nuova serie di device high-end firmata OP. Come saprete, la casa cinese è solita a realizzare degli smartphone che non sono altro che una rivisitazione dei modelli precedenti ma con dei miglioramenti, denominandoli con lo stesso nome ma con una " T "di fianco, che a noi piace pensare che voglia dire " Turbo ". La serie 8T, come da tradizione, dovrebbe dividersi tra 8T e 8T Pro. Vi lascio qui sotto le specifiche tecniche di cui si sta parlando in un elenco molto breve: 🔸 Qualcomm Snapdragon 865 Plus 5G 🔸 Almeno 8GB RAM 🔸 Display: 90hz per 8T, 120hz per 8T Pro 🔸 Ricarica rapida a 65W 🔸 Fotocamera: tripla nel 8T, quadrupla nel 8T Pro 🔸 IP Rating: niente per 8T, IP68 per 8T pro Data di uscita? Noi optiamo entro dicembre 2020. E voi, ci state già facendo un pensiero? 💰 Fatecelo sapere nei nostri gruppi! Pit — Il nostro canale 👉🏻@oneplusguide I nostri gruppi 👉🏻@oneplusitcommunity

Résultats

1 post similaire trouvé

Recherche : #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