Notice: file_put_contents(): Write of 9662 bytes failed with errno=28 No space left on device in /var/www/group-telegram/post.php on line 50 AbstractDL | Telegram Webview: abstractDL/152 -
А что будет, если учить нейронную сеть понимать текст по скриншотам? Оказалось, что такая модель будет работать ничуть не хуже, чем BERT, и, к тому же, ещё и понимать мультсимвольный шифр: ᗪ🝗🝗尸 ㇄🝗闩尺𝓝讠𝓝Ꮆ.
Авторы предложили вместо дискретных токенов предсказывать пиксели буквенных символов. Подход очень похож на смесь BERT и ViT-MAE — сначала обучающие тексты рендерятся в изображение, а затем маскируются и восстанавливаются разные его куски. Этот подход позволил избавиться от так называемого vocabulary bottleneck — то есть нет необходимости хранить огромное количество эмбеддингов для десятков тысяч токенов и вычислять дорогостоящий софтмакс.
В итоге, модель демонстрирует сравнимый с бертом перформанс и гораздо более устойчива к adversarial атакам.
P.S. На картинке показана работа промежуточного чекпоинта модели, когда она научилась декодить замаскированный текст, но ещё не до конца.
А что будет, если учить нейронную сеть понимать текст по скриншотам? Оказалось, что такая модель будет работать ничуть не хуже, чем BERT, и, к тому же, ещё и понимать мультсимвольный шифр: ᗪ🝗🝗尸 ㇄🝗闩尺𝓝讠𝓝Ꮆ.
Авторы предложили вместо дискретных токенов предсказывать пиксели буквенных символов. Подход очень похож на смесь BERT и ViT-MAE — сначала обучающие тексты рендерятся в изображение, а затем маскируются и восстанавливаются разные его куски. Этот подход позволил избавиться от так называемого vocabulary bottleneck — то есть нет необходимости хранить огромное количество эмбеддингов для десятков тысяч токенов и вычислять дорогостоящий софтмакс.
В итоге, модель демонстрирует сравнимый с бертом перформанс и гораздо более устойчива к adversarial атакам.
P.S. На картинке показана работа промежуточного чекпоинта модели, когда она научилась декодить замаскированный текст, но ещё не до конца.
Telegram, which does little policing of its content, has also became a hub for Russian propaganda and misinformation. Many pro-Kremlin channels have become popular, alongside accounts of journalists and other independent observers. Despite Telegram's origins, its approach to users' security has privacy advocates worried. Telegram has gained a reputation as the “secure” communications app in the post-Soviet states, but whenever you make choices about your digital security, it’s important to start by asking yourself, “What exactly am I securing? And who am I securing it from?” These questions should inform your decisions about whether you are using the right tool or platform for your digital security needs. Telegram is certainly not the most secure messaging app on the market right now. Its security model requires users to place a great deal of trust in Telegram’s ability to protect user data. For some users, this may be good enough for now. For others, it may be wiser to move to a different platform for certain kinds of high-risk communications. "There is a significant risk of insider threat or hacking of Telegram systems that could expose all of these chats to the Russian government," said Eva Galperin with the Electronic Frontier Foundation, which has called for Telegram to improve its privacy practices. In December 2021, Sebi officials had conducted a search and seizure operation at the premises of certain persons carrying out similar manipulative activities through Telegram channels.
from ca
