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.
Right now the digital security needs of Russians and Ukrainians are very different, and they lead to very different caveats about how to mitigate the risks associated with using Telegram. For Ukrainians in Ukraine, whose physical safety is at risk because they are in a war zone, digital security is probably not their highest priority. They may value access to news and communication with their loved ones over making sure that all of their communications are encrypted in such a manner that they are indecipherable to Telegram, its employees, or governments with court orders. Despite Telegram's origins, its approach to users' security has privacy advocates worried. I want a secure messaging app, should I use Telegram? The Securities and Exchange Board of India (Sebi) had carried out a similar exercise in 2017 in a matter related to circulation of messages through WhatsApp. But Telegram says people want to keep their chat history when they get a new phone, and they like having a data backup that will sync their chats across multiple devices. And that is why they let people choose whether they want their messages to be encrypted or not. When not turned on, though, chats are stored on Telegram's services, which are scattered throughout the world. But it has "disclosed 0 bytes of user data to third parties, including governments," Telegram states on its website.
from vn
