TGTGInsightintelligence telegramLIVE / telegram public index
← Writing Way

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Trova contenuti simili

Canale sorgente @WritingWay · Post #1246 · 10 ott

SI DICE "UN ATTIMINO"? sì o no? ✍🏻😎 #scrittura#writingtips#wearewriting ⏩ Espressione tra quelle criticate da sempre. ✅ Attimino deriva da attimo, una frazione di tempo che non può essere suddivisa; invece, come ci ricorda Donata Schiannini, storica della lingua, attimo ha la stessa radice di atomo, cioè indivisibile, e oggi sappiamo tutti che l'atomo in realtà è suddivisibile. ✅ Qualcuno lo ammette solo se riferito al tempo: "aspetti un attimino", ma non alla modalità, cioè non si dovrebbe dire "sei un attimino ubriaco". (Mah) ✅ In realtà non ci sono motivi validi per dire che l'utilizzo di attimino sia sbagliato, forse potremmo ragionare più sull'uso del diminutivo, se sia efficace o meno all'interno di un testo. 🚀La scelta migliore? A gusto, diciamo. Io, in narrativa, lo userei solo nei dialoghi. In altri testi, ci può stare se vogliamo usare uno stile molto colloquiale. @writingway 🙌Se ti è piaciuto questo post e pensi possa interessare ad altri, inoltralo cliccando sulla freccia a destra.

Risultati

2 post simili trovati

Cerca: #bert

当前筛选 #bert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

KillMilk

@killmillk · Post #167 · 05/06/2025, 11:00

Исследователи геопространства или сотрудники американских спецслужб, помогающих Украине!? 🤔 ‼️Знакомьтесь, командование специальных операций ВС США (англ. United States Special Operations Command; USSOCOM или SOCOM) ⏩️Список пользователей Rover (Maxar Tehnologies) Armen Kurginyan - arm####@hotmail.com Adam Swain - as####@gmail.com Brian Kuleff - brian.k####@socom.mil Beau Seamans - s####[email protected] Brad Washer - brad####@gmail.com Mike Carter - Mrmi####@gmail.com S Boyd - ####[email protected] Chris D. - chris####@yahoo.com Colby L. - ####[email protected] D. Boardman - daniel.a.bo####@gmail.com Dave Hurd - ####[email protected] Gladhill village - dgla####@gmail.com Grayson Gilliatt - ####[email protected] Grady Graff - ####[email protected] Forrest Hamilton - ####[email protected] Heath B. - he####@gmail.com Justin Carmer - car####@gmail.com J. Lewis - jonathan.le####@gmail.com Joseph Brown - jos####@gmail.com Jonathan Jones - ####[email protected] Joseph Pezzino - jp####@gmail.com Justin Rood - justi####@gmail.com Karam Gill - kar####@gmail.com Nick Corinis - ####[email protected] Pat Berg - maximus####@gmail.com Parker K. - ####[email protected] Sonny Revell - rev####@gmail.com rovertraining - Ro####@socom.mil Rhett Rutledg - rhe####@rhettsmail.com Scott Gregory - bird####@gmail.com Sam Harrington - saman####@gmail.com Skyler W. - s####[email protected] Terrell Burnett - ####[email protected] Thomas Deleon - thom####@gmail.com Tom Wilson - ####[email protected] Travis Gramkov - travis.g####@gmail.com Timothy Ryan Sebert - ####[email protected] Taylor Tharp - trth####@pm.me Tom Wilson - ####[email protected] Tyler Y. - tyler_####@outlook.com Will Fenn - falcon####@gmail.com William Shaw - ####[email protected] Willwachter - ####[email protected] Wlove - waddie.####[email protected] 1st century Viarnes - wvia####[email protected] YankG - ####[email protected] WE ARE KILLNET