Forwarded from еіаі_(ой)
A Template Is All You Meme [pdf] [code]
Ця стаття досліджує роль шаблонів мемів у розумінні мемів штучним інтелектом. Автори створили датасет Know Your Meme Knowledge Base (KYMKB), що містить понад 54,000 зображень популярних мемів.
Отримуючи вектор ознак з CLIP та використовуючи nearest neighbor search, вони протестували класифікатор темплейтів мемів, який назвали Template-Label Counter (TLC). Точність системи тестувалась на п'ятьох датасетах: FigMemes, MultiOFF, MemexQA, та Memotion 3 (Task A and B).
@eiaioi
Ця стаття досліджує роль шаблонів мемів у розумінні мемів штучним інтелектом. Автори створили датасет Know Your Meme Knowledge Base (KYMKB), що містить понад 54,000 зображень популярних мемів.
Отримуючи вектор ознак з CLIP та використовуючи nearest neighbor search, вони протестували класифікатор темплейтів мемів, який назвали Template-Label Counter (TLC). Точність системи тестувалась на п'ятьох датасетах: FigMemes, MultiOFF, MemexQA, та Memotion 3 (Task A and B).
@eiaioi
⚡2👍2🤔1
Forwarded from Empty Set of Ideas (A)
How Laplace Would Hide a Goat: The New Science of Magic Windows
"Parallel light falls onto a glass sheet that is planar on the one side and has some gentle surface variation on the other side (bumps in the above image are vastly overemphasized; the bumps of a real magic window would be minuscule). The light gets refracted by the magic window (the deviation angles of the refracted light rays are also overemphasized in the graphic) and falls onto a wall. Although the window bumpiness shows no recognizable shape or pattern, the light density variations on the wall show a clearly recognizable image. Starting with the image that one wants to see on the wall, one can always construct a window that shows the image one has selected. The variations in the thickness of the glass are assumed to be quite small, and the imaging plane is assumed to be not too far away so that the refracted light does not form caustics—as one sees them, for instance, at the bottom of a swimming pool in sunny conditions.
Now, how should the window surface look to generate any pre-selected image on the wall? It turns out that the image visible on the wall is the Laplacian of the window surface."
"Parallel light falls onto a glass sheet that is planar on the one side and has some gentle surface variation on the other side (bumps in the above image are vastly overemphasized; the bumps of a real magic window would be minuscule). The light gets refracted by the magic window (the deviation angles of the refracted light rays are also overemphasized in the graphic) and falls onto a wall. Although the window bumpiness shows no recognizable shape or pattern, the light density variations on the wall show a clearly recognizable image. Starting with the image that one wants to see on the wall, one can always construct a window that shows the image one has selected. The variations in the thickness of the glass are assumed to be quite small, and the imaging plane is assumed to be not too far away so that the refracted light does not form caustics—as one sees them, for instance, at the bottom of a swimming pool in sunny conditions.
Now, how should the window surface look to generate any pre-selected image on the wall? It turns out that the image visible on the wall is the Laplacian of the window surface."
👍1
Forwarded from Volodymyr Barannik
Ще хочу додати оцю супер цікаву статтю https://www.lesswrong.com/posts/D7PumeYTDPfBTp3i7/the-waluigi-effect-mega-post. Мені башку взірвала.
Коротка суть: якщо ви тренуєте LLM на дуже складному та занадто різноманітному корпусі текстів, які ще й іноді суперечать одне одному, то у вас серйозні проблеми. Якщо ви не хочете аби ваш чатбот у випадковий момент бажав смерті користувачу або повідомляв зовсім неправдиві факти, і якщо ви вирішуєте пофіксити це за допомогою RLHF (reinforcement learning with human feedback), то насправді ви ще більше погіршите своє становище, хоч на перший погляд може здаватися що все класно і у вас вийшло зробити так, аби модель не говорила "неправильні речі". Чому? Відповідь у статті.
Можливо це підходить не лише до LLM'ок, а і до перекладачів. Щоправда тут необхідна умова це різноманіття, складність та суперечливість текстів з тренувального датасету. Тобто це не релевантно для @dpproger. Але в загальному випадку гадаю що знати таке варто
Коротка суть: якщо ви тренуєте LLM на дуже складному та занадто різноманітному корпусі текстів, які ще й іноді суперечать одне одному, то у вас серйозні проблеми. Якщо ви не хочете аби ваш чатбот у випадковий момент бажав смерті користувачу або повідомляв зовсім неправдиві факти, і якщо ви вирішуєте пофіксити це за допомогою RLHF (reinforcement learning with human feedback), то насправді ви ще більше погіршите своє становище, хоч на перший погляд може здаватися що все класно і у вас вийшло зробити так, аби модель не говорила "неправильні речі". Чому? Відповідь у статті.
Можливо це підходить не лише до LLM'ок, а і до перекладачів. Щоправда тут необхідна умова це різноманіття, складність та суперечливість текстів з тренувального датасету. Тобто це не релевантно для @dpproger. Але в загальному випадку гадаю що знати таке варто
Forwarded from causality links
🔥3👌2
∅
What Does the “Mean” Really Mean? Abstract: The arithmetic average of a collection of observed values of a homogeneous collection of quantities is often taken to be the most representative observation. There are several arguments supporting this choice the…
YouTube
have you seen this approach to means??
🌟Support the channel🌟
Patreon: https://www.patreon.com/michaelpennmath
Channel Membership: https://www.youtube.com/channel/UC6jM0RFkr4eSkzT5Gx0HOAw/join
Merch: https://teespring.com/stores/michael-penn-math
My amazon shop: https://www.amazon.com/shop/michaelpenn…
Patreon: https://www.patreon.com/michaelpennmath
Channel Membership: https://www.youtube.com/channel/UC6jM0RFkr4eSkzT5Gx0HOAw/join
Merch: https://teespring.com/stores/michael-penn-math
My amazon shop: https://www.amazon.com/shop/michaelpenn…