Notice: file_put_contents(): Write of 1471 bytes failed with errno=28 No space left on device in /var/www/group-telegram/post.php on line 50
Warning: file_put_contents(): Only 8192 of 9663 bytes written, possibly out of free disk space 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.
Two days after Russia invaded Ukraine, an account on the Telegram messaging platform posing as President Volodymyr Zelenskiy urged his armed forces to surrender. Telegram has become more interventionist over time, and has steadily increased its efforts to shut down these accounts. But this has also meant that the company has also engaged with lawmakers more generally, although it maintains that it doesn’t do so willingly. For instance, in September 2021, Telegram reportedly blocked a chat bot in support of (Putin critic) Alexei Navalny during Russia’s most recent parliamentary elections. Pavel Durov was quoted at the time saying that the company was obliged to follow a “legitimate” law of the land. He added that as Apple and Google both follow the law, to violate it would give both platforms a reason to boot the messenger from its stores. In 2018, Russia banned Telegram although it reversed the prohibition two years later. Telegram users are able to send files of any type up to 2GB each and access them from any device, with no limit on cloud storage, which has made downloading files more popular on the platform. Either way, Durov says that he withdrew his resignation but that he was ousted from his company anyway. Subsequently, control of the company was reportedly handed to oligarchs Alisher Usmanov and Igor Sechin, both allegedly close associates of Russian leader Vladimir Putin.
from cn
