TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @pythonotes · Post #313 · 14 мар.
Помогая окружающим, лучше всего делать то, что умеешь делать лучше всего! Поэтому я решил сделать все свои курсы бесплатными и выложить в открытый доступ❗️ Был период в моей жизни, когда эти курсы помогли мне выжить. Теперь, я надеюсь, они помогут кому-то еще. Спасибо всем, кто покупал мои курсы, даже если потом не смотрел 😁 Навыки программирования нынче оцениваются достаточно высоко, это шанс найти работу с зарплатой повыше, попросить повышения или просто улучшить свою продуктивность с помощью кодинга! Так что пользуйтесь 😉 Сразу скажу, курсы не свежие, записанны в 2014-2015 гг. Некоторая информация устарела но примерно на ±90% всё еще актуально. Какие курсы доступны: ▫️Advanced Python Scripting Это компиляция из 3х курсов начального, среднего и высокого уровня сложности. С нуля до создания собственных десктоп-приложений. ▫️ Python for Maya Курс для Python-разработчиков в Maya. Да, Autodesk ушел от нас, но скорее всего, вернётся) ▫️ Python for Nuke Курс для Python-разработчиков в Nuke. ▫️Python for Houdini Курс для Python-разработчиков в Houdini. Самый отстающий в актуальности курс, так как Houdini развивается и меняется очень стремительно и кардинально. Тем не менее, 80-90% курса актуальна. ▫️Houdini Fundamentals Курс поможет познакомиться с крутым софтом для 3D графики — SideFX Houdini. Записан на версии 16. Рассчитан на нулевой уровень подготовки. На этот раз курс не про Python, только про сам софт. Все Python-курсы записаны с Python2, вам потребуется изучить особенности перехода на версию Python3, о чем я не раз говорил на своём канале. Ищите по хэштегу #2to3 💬 Остальные подробности в комментах Переходите на сайт школы и выбирайте курс: ➡️ https://cgninjas.ru/⬅️ 📌@pythonotes #offtop
Пребарај: #mlm
@profcen · Post #383 · 16.08.2023 г., 09:03
Поэтому вести борьбу с купцами счастья нужно неустанно и постоянно, как за зарплаты и нормальные условия труда. Победа на этом фронте сулит значительные успехи и на остальных. Не слушайте игры нарядных дудочников. Думайте. Боритесь. @profcen_bot #инсайд#мошенничество#mlm#сетевоймаркетинг
@ai_machinelearning_big_data · Post #8817 · 20.10.2025 г., 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