Оптимизация и сравнение эффективности трансформеров для облаков точек

Содержание

Кому нужен этот промт и как он работает?
Готовый для использования промт
Как использовать промт и на что обратить внимание
Примеры использования
Пример результата работы нейросети по данному промту
Итог: зачем использовать этот промт?

Кому нужен этот промт и как он работает?

Этот промт предназначен для тех, кто хочет быстро и качественно исправить грамматические ошибки в русском тексте и сделать его более естественным для носителя языка. Он особенно полезен копирайтерам, редакторам, студентам и всем, кто работает с текстами на русском и хочет повысить их читабельность и профессиональный уровень.

Промт помогает улучшить структуру и лексику текста, вернуть его к нормативным правилам русского языка и сделать выражения более живыми и понятными. Для этого нейросеть анализирует исходный текст, находит ошибки, уточняет формулировки и адаптирует стилистику, чтобы итоговый текст выглядел естественно и приятно для чтения.

Готовый для использования промт

Исправьте грамматические ошибки и отшлифуйте следующий текст, сделав его более естественным для носителя языка:

Глобальные трансформеры для облаков точек могут обрабатывать лишь несколько тысяч точек, поэтому мы не сравниваемся с ними и фокусируемся на недавно предложенных эффективных трансформерах, таких как Stratified Transformer и Point Transformer v2. Stratified Transformer расширяет оконное внимание на кубические окна и использует стратифицированную выборку для улучшения результатов. Point Transformer v2 применяет внимание к k ближайшим соседям каждой точки скользящим окном.

Поскольку конфигурации сетей сильно различаются, мы измерили время работы одного блока трансформера на Nvidia 3090 GPU, чтобы избежать влияния сторонних факторов. Входные данные имели размерность из множества {10k, 20k, 50k, 100k, 200k} с каналами 96. Для модулей внимания задали 6 голов, а количество точек и соседей — 32 для OctFormer и Point Transformer v2. Для Stratified Transformer, где количество точек в окне варьируется, установили размер окна 7, чтобы иметь около 32 точек в среднем.

Результаты показаны на рисунке. Видно, что все три метода имеют линейную сложность, однако OctFormer работает значительно быстрее — более чем в 17 раз быстрее при 200k точек. Это достигается за счет инновационного октодеревянного внимания, которое не требует затратного поиска соседей и использует стандартные операции глубокого обучения, такие как многоголовое внимание PyTorch, основанное на оптимизированных матричных операциях на GPU. В Stratified Transformer количество точек сильно варьируется и это затрудняет оптимизацию, а в Point Transformer v2 исполнение по скользящему окну приводит к повторным вычислениям.

Также сравнена эффективность всей сети. Время одного прохода на Nvidia 3090 GPU с батчем 250k точек показало, что OctFormer-Small немного быстрее MinkowskiNet и в 3 раза быстрее Point Transformer v2, и в 20 раз быстрее Stratified Transformer. При этом OctFormer принимает облака точек с размером вокселя 1 см, а другие сети — с размером 2 см. В последующих экспериментах будет изучено влияние размера вокселя.

Как использовать промт и на что обратить внимание

Чтобы получить лучший результат, вставьте текст, требующий исправления, сразу после промта. Очень важно, чтобы исходный текст был максимально полным и содержал всю нужную информацию — так нейросеть точнее поймёт контекст.

Рекомендуется не использовать слишком короткие отрывки, поскольку результат может быть менее естественным. Также желательно проверить итоговый текст, особенно если он предназначен для официальных документов или публикаций, чтобы гарантировать соответствие стилю.

Избегайте включения в текст специализированных терминов без контекста — они могут быть обработаны неправильно.
Если текст большой, разбейте его на части и обрабатывайте по очереди.
Если нужен особый стиль, предварительно укажите это, например, «Исправьте ошибки и сделайте текст формальным».

Иногда нейросеть может не улавливать контекст узкоспециализированных тем, поэтому возможны лёгкие искажения или упрощения. Рекомендуется внимательно читать результат и при необходимости корректировать вручную.

Примеры использования

Пример 1. Исправление научного текста о технологиях нейросетей. Этот пример помогает сделать формулировки более гладкими, убрать ошибки и повысить читаемость материала для специалистов.

Современные нейросети эффективнее справляются с обработкой больших данных, чем классические алгоритмы. В частности, трансформеры показали лучшие результаты в работе с различными типами информации.

Пример 2. Упрощение и исправление делового письма для клиента. В этом случае промт помогает сделать текст более понятным и вежливым, убрать тавтологии и грамматические неточности.

Добрый день, хотели уточнить статус заказа. Мы ожидаем подтверждения от вашей стороны. Пожалуйста, сообщите, если нужна дополнительная информация.

Пример результата работы нейросети по данному промту

Глобальные трансформеры для облаков точек обрабатывают только несколько тысяч точек, поэтому мы не сравниваемся с ними и сосредоточены на недавно предложенных эффективных трансформерах, таких как Stratified Transformer и Point Transformer v2. Stratified Transformer расширяет оконное внимание на кубические окна и использует стратифицированную выборку для повышения качества. Point Transformer v2 применяет внимание к k ближайшим соседям каждой точки с помощью скользящего окна.

Поскольку конфигурации сетей сильно отличаются, мы измеряли время работы одного блока трансформера на Nvidia 3090 GPU, чтобы исключить влияние внешних факторов. Входные данные имели размер из множества {10k, 20k, 50k, 100k, 200k} с 96 каналами. Для модулей внимания установили 6 голов, а число точек и соседей — 32 для OctFormer и Point Transformer v2. Для Stratified Transformer, где количество точек в окне варьируется, задан размер окна 7, чтобы в среднем получить около 32 точек.

Результаты, показанные на рисунке, демонстрируют, что все три метода имеют линейную сложность, но OctFormer работает существенно быстрее — более чем в 17 раз при 200k точек. Это достигается благодаря инновационному октодеревянному вниманию, которое не требует затратного поиска соседей и использует стандартные операции глубокого обучения, такие как многоголовое внимание PyTorch, основанное на оптимизированных матричных вычислениях на GPU. В Stratified Transformer число точек сильно варьируется, что затрудняет оптимизацию, а в Point Transformer v2 использование скользящего окна приводит к повторным вычислениям.

Также была проведена сравнительная оценка эффективности всей сети. Время одного прохода на Nvidia 3090 GPU с батчем из 250k точек показало, что OctFormer-Small немного быстрее MinkowskiNet, в 3 раза быстрее Point Transformer v2 и в 20 раз быстрее Stratified Transformer. При этом OctFormer обрабатывает облака точек с размером вокселя 1 см, а другие сети — с размером 2 см. В последующих экспериментах будет изучено влияние размера вокселя.

Примечание: результат является примерным и может отличаться в зависимости от исходного текста.

Итог: зачем использовать этот промт?

Использование этого промта экономит время и силы на исправление грамматических ошибок и стилистические правки текста на русском языке. Он помогает сделать содержимое более понятным, естественным и профессиональным без необходимости глубоких знаний языка.