Perfuziya: Nvidia səmərəli məşq vaxtı ilə kompakt 100 KB neyron şəbəkəsini təqdim edir
Qısaca
Nvidia kompakt ölçüsü və sürətli məşq vaxtı ilə öyünən "Perfusion generativ" neyron şəbəkəsini təqdim etdi.
O, modelə istifadəçi sorğularını daha geniş kateqoriyalarla uyğunlaşdırmağa imkan verən alqoritm performansını və uyğunlaşma qabiliyyətini optimallaşdırmaq üçün “Key-Locking”dən istifadə edir.
Nvidia bu yaxınlarda "adlı neyron şəbəkəsini nümayiş etdirdi.Perfuziya generativ,” kompakt ölçüsü və sürətli təlim imkanları ilə diqqəti çəkir. Nvidia tərəfindən təqdim edilən təfərrüatlara görə, bu neyron şəbəkə modeli sadəcə 100 kb yer tələb edir, bu kimi digər modellərlə müqayisədə təsirli bir uğurdur. Midjourney2 gigabaytdan çox pulsuz yaddaş tələb edir.
Perfusion-un səmərəliliyinin açarı Nvidia-nın “Açar kilidləmə” adlandırdığı mexanizmdir. Bu yenilikçi xüsusiyyət modelə xüsusi istifadəçi sorğularını daha geniş kateqoriya və ya "superkateqoriya" ilə əlaqələndirməyə imkan verir. Məsələn, bir pişik istehsal etmək tələbi modeli "pişik" terminini daha geniş "pişik" kateqoriyası ilə uyğunlaşdırmağa sövq edər. Bu uyğunlaşma baş verdikdən sonra model istifadəçinin mətn sorğusunda təqdim olunan əlavə təfərrüatları emal edir. Belə bir üsul alqoritmi optimallaşdırır, emal prosesini sürətləndirir.
Perfusion modelinin başqa bir üstünlüyü onun uyğunlaşmasındadır. İstifadəçi tələblərindən asılı olaraq, model a-a ciddi şəkildə riayət etmək üçün uyğunlaşdırıla bilər mətn sorğusu və ya onun nəticələrində “yaradıcılıq azadlığı” dərəcəsi verilməlidir. Bu çox yönlülük istifadəçinin xüsusi ehtiyaclarına əsaslanaraq dəqiqdən ümumiyə qədər müxtəlif nəticələr əldə etmək üçün modelin dəqiq tənzimlənməsini təmin edir.
Nvidia, bu kompaktın daha geniş araşdırılmasına və anlaşılmasına imkan verən kodu gələcəkdə buraxmağı planlaşdırdığını bildirdi. neyron şəbəkəsi potensial.
AI haqqında daha çox oxuyun:
Məsuliyyətdən imtina
uyğun olaraq Güvən Layihəsi qaydaları, lütfən nəzərə alın ki, bu səhifədə təqdim olunan məlumat hüquqi, vergi, investisiya, maliyyə və ya hər hansı digər məsləhət forması kimi təfsir edilməməlidir və təfsir edilməməlidir. Yalnız itirə biləcəyiniz şeyə investisiya qoymaq və hər hansı bir şübhəniz varsa, müstəqil maliyyə məsləhətləri axtarmaq vacibdir. Əlavə məlumat üçün biz emitent və ya reklamçı tərəfindən təmin edilən şərtlər və şərtlərə, həmçinin yardım və dəstək səhifələrinə müraciət etməyi təklif edirik. MetaversePost dəqiq, qərəzsiz hesabat verməyə sadiqdir, lakin bazar şərtləri xəbərdarlıq edilmədən dəyişdirilə bilər.
Müəllif haqqında
Damir komanda rəhbəri, məhsul meneceri və redaktordur Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse və kimi mövzuları əhatə edir Web3- əlaqəli sahələr. Onun məqalələri hər ay bir milyondan çox istifadəçinin kütləsini cəlb edir. O, SEO və rəqəmsal marketinq sahəsində 10 illik təcrübəyə malik mütəxəssis kimi görünür. Damirin adı Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto və digər nəşrlər. O, rəqəmsal köçəri kimi BƏƏ, Türkiyə, Rusiya və MDB arasında səyahət edir. Damir fizika üzrə bakalavr dərəcəsi qazandı və onun fikrincə, bu, ona internetin daim dəyişən mənzərəsində uğur qazanmaq üçün lazım olan tənqidi düşünmə bacarıqlarını verdi.
Ətraflı məqalələr
Damir komanda rəhbəri, məhsul meneceri və redaktordur Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse və kimi mövzuları əhatə edir Web3- əlaqəli sahələr. Onun məqalələri hər ay bir milyondan çox istifadəçinin kütləsini cəlb edir. O, SEO və rəqəmsal marketinq sahəsində 10 illik təcrübəyə malik mütəxəssis kimi görünür. Damirin adı Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto və digər nəşrlər. O, rəqəmsal köçəri kimi BƏƏ, Türkiyə, Rusiya və MDB arasında səyahət edir. Damir fizika üzrə bakalavr dərəcəsi qazandı və onun fikrincə, bu, ona internetin daim dəyişən mənzərəsində uğur qazanmaq üçün lazım olan tənqidi düşünmə bacarıqlarını verdi.
