Хабр Курсы для всех
РЕКЛАМА
Большая витрина: от крупнейших школ до частных авторов. Сравнивайте по цене, длительности, формату и выбирайте самый подходящий курс!
Поток AI и ML доступен 24/7 благодаря поддержке друзей Хабра
Комментарии 2
Остаётся вопрос, зачем CALM, если есть текст диффузии, которые эту же проблему решают и схожи.
Спасибо за точный комментарий! Диффузия действительно решает похожие проблемы генерации, и я обязательно до нее дойду - тема в планах.
Сейчас я последовательно изучаю семейство подходов с латентными векторными пространствами на базе традиционной авторегрессии (CALM, ConceptLM и концепт-модели в целом). Цель - оценить, насколько эффективно такие “смыслы-векторы” применимы в прикладных HR-задачах (анализ вакансий, выравнивание грейдов, семантический поиск кандидатов).
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Сжать четыре токена в один вектор: запускаем автоэнкодер CALM на доменных данных (и на одном CPU)