❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_199

🔠 Что такое XLNet ? (Часть_3)

Вот основные особенности XLNet:

Интеграция сегментных и позиционных векторов: В XLNet используются сегментные и позиционные векторы, аналогично другим моделям Transformer, чтобы модель могла различать различные сегменты входных данных и учитывать их позицию в последовательности.

Многошаговая обучающая процедура: XLNet использует многошаговую процедуру обучения, включающую прямое и обратное моделирование перестановок токенов, чтобы модель могла захватывать как локальные, так и глобальные зависимости в данных.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.

#DeepLearning #NeuralNetworks #NaturalLanguageProcessing #SequenceModeling #ModelArchitecture #LongRangeDependencies #TextGeneration

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_200

🔠Что такое BART ?

BART (Bidirectional and Auto-regressive Transformer) - это модель глубокого обучения, представленная в 2019 году командой Facebook AI Research. Она основана на архитектуре Transformer и используется для решения задач обработки естественного языка, включая машинный перевод, суммаризацию текста и генерацию текста.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.

#DeepLearning #NeuralNetworks #NaturalLanguageProcessing #SequenceModeling #ModelArchitecture #LongRangeDependencies #TextGeneration

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_200

🔠Что такое BART ? (Часть_2)

Основная идея BART состоит в комбинировании двух методов: авторегрессионного моделирования и обратного перевода. BART обучается предсказывать целевую последовательность текста, используя авторегрессионный подход, где модель генерирует следующий токен на основе предыдущих токенов. Однако, в отличие от других авторегрессионных моделей, BART также использует обратное моделирование, где модель пытается восстановить исходный текст из зашумленной версии.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.

#DeepLearning #NeuralNetworks #NaturalLanguageProcessing #SequenceModeling #ModelArchitecture #LongRangeDependencies #TextGeneration

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_200

🔠Что такое BART ? (Часть_3)

Вот основные особенности BART:

Авторегрессионное моделирование: BART использует авторегрессионный подход, где модель генерирует последовательность текста, предсказывая каждый следующий токен на основе предыдущих.

Обратное моделирование: BART также использует обратное моделирование, где модель пытается восстановить исходный текст из зашумленной версии. Это помогает модели обучаться качественно представлять исходную информацию и улучшает ее способность к генерации текста.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.

#DeepLearning #NeuralNetworks #NaturalLanguageProcessing #SequenceModeling #ModelArchitecture #LongRangeDependencies #TextGeneration

https://arxiv.org/pdf/2402.03780.pdf - тут по работе разбирал статьи и наткнулся вот на такую, все кто занимается NLP и смежными задачами советую ознакомиться.

https://arxiv.org/pdf/2309.11052.pdf - неплохая статья про выявление фейковых новостей, как это реализовано на практике.

Еще одна история, то же по данной теме: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2306/2306.00018.pdf

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_200

🔠Что такое BART ? (Часть_4)

Вот основные особенности BART:

Pre-training и Fine-tuning: BART проходит две стадии обучения. Сначала модель предварительно обучается на большом неразмеченном тексте, а затем дообучается на задачах, специфичных для конкретной задачи, таких как машинный перевод или суммаризация.

Многоязычная поддержка: BART может быть обучен на нескольких языках и использоваться для задач машинного перевода между различными языковыми парами.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.

#DeepLearning #NeuralNetworks #NaturalLanguageProcessing #SequenceModeling #ModelArchitecture #LongRangeDependencies #TextGeneration

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_200

🔠Что такое BART ? (Часть_5)

BART демонстрирует хорошие результаты в задачах машинного перевода, генерации текста и суммаризации. Его комбинация авторегрессионного и обратного моделирования позволяет модели генерировать качественный и связный текст с учетом контекста и заданных условий.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.

#DeepLearning #NeuralNetworks #NaturalLanguageProcessing #SequenceModeling #ModelArchitecture #LongRangeDependencies #TextGeneration

https://huggingface.co/spaces/Xenova/remove-background-web - крутая тулза для убирания фона

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_201

🔠Что такое mBART ? (Часть_1)

mBART (multilingual BART) - это многоязычная версия модели BART (Bidirectional and Auto-regressive Transformer). Она была представлена в 2020 году командой Facebook AI Research и предназначена для решения задач машинного перевода между различными языками.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.

#DeepLearning #NeuralNetworks #NaturalLanguageProcessing #SequenceModeling #ModelArchitecture #LongRangeDependencies #TextGeneration

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_201

🔠Что такое mBART ? (Часть_2)

Основная цель mBART состоит в том, чтобы создать единую модель, способную обрабатывать несколько языков, без необходимости обучать отдельные модели для каждого языка. mBART обучается на параллельных корпусах текста, содержащих переводы между различными языковыми парами.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.

#DeepLearning #NeuralNetworks #NaturalLanguageProcessing #SequenceModeling #ModelArchitecture #LongRangeDependencies #TextGeneration

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_201

🔠Что такое mBART ? (Часть_3)

Вот основные особенности mBART:

Многоязычная обработка: mBART обучается на нескольких языках и может использоваться для машинного перевода между различными языковыми парами. Она позволяет обрабатывать тексты на разных языках с использованием единой модели.

Общий словарь: mBART использует общий словарь, который содержит токены из всех поддерживаемых языков. Это позволяет модели обрабатывать тексты на разных языках с использованием одних и тех же внутренних представлений.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.

#DeepLearning #NeuralNetworks #NaturalLanguageProcessing #SequenceModeling #ModelArchitecture #LongRangeDependencies #TextGeneration

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_201

🔠Что такое mBART ? (Часть_4)

Вот основные особенности mBART:

Языковая кодировка: mBART использует специальные токены для указания языка и направления перевода. Это помогает модели правильно интерпретировать входные и выходные последовательности текста и выполнять переводы между разными языками.

Fine-tuning: Подобно BART, mBART может быть дообучена на задачах, специфичных для конкретной задачи, таких как машинный перевод или суммаризация.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.

#DeepLearning #NeuralNetworks #NaturalLanguageProcessing #SequenceModeling #ModelArchitecture #LongRangeDependencies #TextGeneration

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_202

🔠Что такое deBERTa ? (Часть_1)

DeBERTa (Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding) - это модель глубокого обучения, основанная на трансформерах, которая предназначена для решения задач обработки естественного языка (NLP). DeBERTa является эволюционным улучшением модели BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) и включает в себя ряд улучшений.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.

#DeepLearning #NeuralNetworks #NaturalLanguageProcessing #SequenceModeling #ModelArchitecture #LongRangeDependencies #TextGeneration

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_202

🔠Что такое deBERTa ? (Часть_2)

Одним из ключевых улучшений DeBERTa является различная обработка маскированных (замаскированных) токенов. В модели BERT маскированные токены обрабатываются одинаковым образом, что может приводить к потере информации. В DeBERTa используется динамическое выравнивание внимания для маскированных токенов, что позволяет модели лучше улавливать зависимости и контекст в предложениях.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.

#DeepLearning #NeuralNetworks #NaturalLanguageProcessing #SequenceModeling #ModelArchitecture #LongRangeDependencies #TextGeneration

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_202

🔠Что такое deBERTa ? (Часть_3)

DeBERTa также вводит новую архитектуру для моделирования отношений между токенами, называемую "реляционным моделированием". Это позволяет модели более эффективно улавливать зависимости и взаимодействия между токенами в предложениях.

Основная идея DeBERTa состоит в улучшении способности модели понимать и моделировать глубокие зависимости и контекстуальные взаимосвязи в тексте. Это позволяет модели достигать лучших результатов в различных задачах NLP, таких как классификация текста, извлечение информации, вопросно-ответные системы и многие другие.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.

#DeepLearning #NeuralNetworks #NaturalLanguageProcessing #SequenceModeling #ModelArchitecture #LongRangeDependencies #TextGeneration

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_203

🔠Что такое Turing_-NLG ? (Часть_1)

Turing-NLG (Turing Natural Language Generation) - это система генерации естественного языка, разработанная компанией OpenAI. Она названа в честь английского математика и логика Алана Тьюринга.

Turing-NLG основана на архитектуре GPT (Generative Pre-trained Transformer) и является одной из версий модели GPT, разработанных OpenAI. Она обучена на огромном объеме текстовых данных и способна генерировать качественные тексты в различных стилях и жанрах.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.

#DeepLearning #NeuralNetworks #NaturalLanguageProcessing #SequenceModeling #ModelArchitecture #LongRangeDependencies #TextGeneration

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_203

🔠Что такое Turing_-NLG ? (Часть_2)

Одно из главных преимуществ Turing-NLG заключается в его способности к контролируемой генерации текста. С помощью подхода, называемого "промпт-инжиниринг" (prompt engineering), пользователи могут задавать системе конкретные инструкции или контекст, чтобы получать желаемые результаты. Например, можно попросить систему продолжить предложение, ответить на вопрос, описать изображение и т.д.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.

#DeepLearning #NeuralNetworks #NaturalLanguageProcessing #SequenceModeling #ModelArchitecture #LongRangeDependencies #TextGeneration

https://leader-id.ru/events/484714?id=1755744&access_token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzUxMiJ9.eyJfZXhwaXJlIjoxNzA4NjEzMTEyLCJ1c2VySWQiOjE3NTU3NDQsInJvbGVzIjpbInJlZ2lzdGVyZWQiXSwiYWN0aXZpdGllcyI6e30sImFrIjoiYjdmZTdjOTAtYzY3Zi00YzhlLThjODAtZWVmYzkxOGQiLCJzIjoiZmQ0Y2M3N2MtZmU3Ni00NGMyLTlhMTQtNDIyOGFmN2MwMWQ5In0.AeOwBb1KMDYIyghKnwWkOSBG7E1cy74anL792QUPWNCjWi4r5QggFCI40FSnDe1bXmoA_2BFbgrrzax_yf7huA&network=google
Митап посвящённый Гипотезе Лотерейного Билета в нейросетях