TGTGInsightаналитика telegramLIVE / telegram public index
← АПКИТ Live

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Найти похожее

Источник @ApkitLive · Post #708 · 19 мар.

ФСТЭК идет навстречу ИБ и ИТ-бизнесу - АПКИТ продолжает конструктивное взаимодействие со ФСТЭК. Стали понятны цели изменений в ПП № 79. Цель - улучшить качество участников рынка. Стали понятны обоснования новых лимитов по численности специалистов. По изменениям в ПП № 171 АПКИТ попросила снизить требования по численности персонала. Нашу логику услышали. Требования по численности вероятно будут существенно снижены. Остальные редакционные правки также были внимательно рассмотрены. - Продолжаем обсуждать со ФСТЭК вопрос независимой сертификации ИБ-специалистов, в т.ч. на базе СПК-ИТ. Компаниям, заинтересованным в организации всего комплекса работ по сертификации (проверки компетенций и практических умений), просьба направить контакты своих представителей на [email protected] Комина Алина. - Собираем предложения для встречи со ФСТЭК по теме «Пути снижения барьеров экспортного контроля», предложения направляйте на [email protected] Комина Алина. #Новости

Результаты

Найдено 1 похожих постов

Поиск: #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