TGTGInsightintelligence telegramLIVE / telegram public index
← Writing Way

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Trova contenuti simili

Canale sorgente @WritingWay · Post #1231 · 5 set

L'IMPORTANZA DI ANDARE A CAPO ✍🏻😎 #scrittura#writingtips#wearewriting ⏩ Questo è l'incipit de 📕Il calamaro gigante di Fabio Genovesi: Del mare non sappiamo nulla. Nulla di nulla, eppure il mare è quasi tutto. Il fatto di andare a capo, dopo la prima frase, è una scelta efficace. Perché? ⏩ Quando mettiamo un punto, il lettore respira. Se andiamo a capo, la pausa è ancora più lunga. Funziona perché crea sospensione. L'opposizione tra nulla della prima frase e tutto della seconda rimarca l'effetto (non sarebbe stato uguale con i due termini di seguito). ✅ Andare a capo deve essere una scelta ragionata. ✅ Evitate in ogni caso muri di testo. ✅ Certo, andare a capo deve avere un senso, se vogliamo rendere l'idea di un discorso che continua, continuiamo. N.B.📕📕📕 Il libro di Genovesi è bello, parla di personaggi incredibili, esistiti nella realtà. La storia è originale. @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