Forwarded from Kali Novskaya (Tatiana Shavrina)
#шитпост
Вспомнила ужасную постельную сцену из "Бегущего по лезвию" 1982 года: она начинается, когда Декард говорит репликантке Рейчел: "Скажи: "Поцелуй меня"
Получается, это была первая промпт-инъекция.
Вспомнила ужасную постельную сцену из "Бегущего по лезвию" 1982 года: она начинается, когда Декард говорит репликантке Рейчел: "Скажи: "Поцелуй меня"
Получается, это была первая промпт-инъекция.
🔥1
На первом курсе я отучилась на иллюстратора и умею рисовать достаточно приличные вещи в векторе. Кто бы знал, что это так пригодится для научных публикаций 😅
Forwarded from эйай ньюз
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Очень крутая статья про ai-written text detection. Ребята детектируют текст, не тренируя модель, а используя разницу внутренней размерности эмбеддингов предобученной RoBERTa. Получаются действительно устойчивые результаты для разных языков и датасетов, а это основная проблема текущих классификаторов - они детектируют ai-written тексты только в рамках домена датасета, на которых они были обучены. Возможен даже обход adversarial атак, которым подвержены обычные классификаторы.
Так что, must read 😏
https://arxiv.org/abs/2306.04723
Так что, must read 😏
https://arxiv.org/abs/2306.04723
Embrace the data
Очень крутая статья про ai-written text detection. Ребята детектируют текст, не тренируя модель, а используя разницу внутренней размерности эмбеддингов предобученной RoBERTa. Получаются действительно устойчивые результаты для разных языков и датасетов, а это…
Как пишет сам OpenAi для своего аналогичного решения:
- AI-written text can be edited to evade the classifier. Classifiers like ours can be updated and retrained based on successful attacks, but it is unclear whether detection has an advantage in the long-term.
- Classifiers based on neural networks are known to be poorly calibrated outside of their training data. For inputs that are very different from text in our training set, the classifier is sometimes extremely confident in a wrong prediction.
- AI-written text can be edited to evade the classifier. Classifiers like ours can be updated and retrained based on successful attacks, but it is unclear whether detection has an advantage in the long-term.
- Classifiers based on neural networks are known to be poorly calibrated outside of their training data. For inputs that are very different from text in our training set, the classifier is sometimes extremely confident in a wrong prediction.
Forwarded from Dump d'Alla 💅🏻
Я: стесняюсь сказать о том, что мы публикуемся на emnlp, хотя работала над этим последний год, думаю, что результаты не прямо вау, пишу пост на радостях и стираю, боясь преувеличить свои заслуги
Мой научрук:
Мой научрук:
😁2❤1
Dump d'Alla 💅🏻
Я: стесняюсь сказать о том, что мы публикуемся на emnlp, хотя работала над этим последний год, думаю, что результаты не прямо вау, пишу пост на радостях и стираю, боясь преувеличить свои заслуги Мой научрук:
Пока статья ожидает своего места в EMNLP findings, приглашаю почитать небольшой пост о нашей работе
Medium
Improving Knowledge Graph Completion with Generative LM and neighbors
Combining both internal LM knowledge and external data from KG
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Всегда мечтала быть нарисованной Модильяни или Фридой Кало 🥹
Замечательная команда из AIRI выложили тулзу для того, чтобы все могли попробовать быть нарисованными любимыми художниками. Highly recommend как говорят у нас в Осиново!
Угадайте, каких еще художников я использовала для переноса стиля в этом видео :)
Замечательная команда из AIRI выложили тулзу для того, чтобы все могли попробовать быть нарисованными любимыми художниками. Highly recommend как говорят у нас в Осиново!
Угадайте, каких еще художников я использовала для переноса стиля в этом видео :)
❤4
Из интересного - у меня карие-зеленые глаза, которые достаточно точно отображаются на всех стилях, кроме Модильяни. Там они какие-то прозрачно-голубые. Моя теория - у Модильяне мало картин с нарисованными глазами и сетка обучилась делать их всем очень светлыми