TGTGInsightintelligence telegramLIVE / telegram public index
← Writing Way

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Trova contenuti simili

Canale sorgente @WritingWay · Post #1172 · 7 dic

⁣CARAAMATA VIRGOLA✍🏻📕 Tra soggetto è verbo non ci vai mai: è proprio vero? Usi e abusi di uno tra i segni di punteggiatura più sovversivi #scrittura#writingtips ✍🏻Regola vuole che tra soggetto e verbo la virgola non ci vada mai. Ma proprio mai? Secondo il linguista Serianni, invece, non va considerato sempre un errore ed è ammessa quando ci sono, per esempio, soggetti espansi (esempio: questa moda delle gonne corte senza orlo, rovina lo stile). In quali altri casi NON va usata? ✅ Tra verbo e complemento oggetto (Ho visto, un bel film). ✅ Tra verbo essere e parte nominale (Picasso è, il più grande artista). ✅ Quando ci sono complementi introdotti da preposizioni (Io amo i pomeriggi, di sole). Quando si consiglia di usarla? ✅ Negli elenchi di nomi e aggettivi. ✅ Per collegare tra loro due o più frasi quando non sono introdotte da congiunzioni coordinative come "e" e "ma". ✅ Prima di un'apposizione (Ho chiamato Rossi, medico generico). ✅ Dopo il vocativo (Caro amico, ecco che cosa capita). ✅ Nel caso di incisi. In questo caso le virgole sono due (Lo dico, qui e ora, io rinuncio). ✅ Per dividere subordinate e principale (Anche se non c'è molto sole, metto il cappello). @writingway 🙌Se ti è piaciuto questo post e pensi possa interessare ad altri, inoltralo cliccando sulla freccia a destra.

Risultati

1 post simile trovati

Cerca: #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