Perfusión: Nvidia presenta una red neuronal compacta de 100 KB con tiempo de entrenamiento eficiente
En Resumen
Nvidia presentó su red neuronal "generativa de perfusión", con un tamaño compacto y un tiempo de entrenamiento rápido.
Utiliza "Bloqueo de teclas" para optimizar el rendimiento y la adaptabilidad del algoritmo, lo que permite que el modelo alinee las solicitudes de los usuarios con categorías más amplias.
Nvidia mostró recientemente su red neuronal llamada "Perfusión generativa,destaca por su tamaño compacto y sus capacidades de entrenamiento rápido. Según los detalles proporcionados por Nvidia, este modelo de red neuronal requiere solo 100 kb de espacio, una hazaña impresionante en comparación con otros modelos como Midjourney, que requiere más de 2 gigabytes de almacenamiento gratuito.
La clave de la eficiencia de Perfusion es un mecanismo que Nvidia ha denominado "Bloqueo de teclas". Esta característica innovadora permite que el modelo asocie solicitudes específicas de usuarios con una categoría más amplia o 'supercategoría'. Por ejemplo, una solicitud para producir un gato haría que el modelo alineara el término "gato" con la categoría más amplia "felino". Una vez que se produce esta alineación, el modelo procesa los detalles adicionales proporcionados en el mensaje de texto del usuario. Tal método optimiza el algoritmo, haciendo que el procesamiento sea más rápido.
Otra ventaja del modelo Perfusion radica en su adaptabilidad. Dependiendo de los requisitos del usuario, el modelo se puede adaptar para adherirse estrictamente a un mensaje de texto o se le conceda un grado de “libertad creativa” en sus resultados. Esta versatilidad garantiza que el modelo se pueda ajustar con precisión para generar resultados que van desde los más precisos hasta los más generales, según las necesidades específicas del usuario.
Nvidia ha indicado planes para lanzar el código en el futuro, lo que permite un examen y una comprensión más amplios de este compacto. Redes neuronales potencial.
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Sobre el Autor
Damir es el líder del equipo, gerente de producto y editor en Metaverse Post, que cubre temas como AI/ML, AGI, LLM, Metaverse y Web3-campos relacionados. Sus artículos atraen una audiencia masiva de más de un millón de usuarios cada mes. Parece ser un experto con 10 años de experiencia en SEO y marketing digital. Damir ha sido mencionado en Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto y otras publicaciones. Viaja entre los Emiratos Árabes Unidos, Turquía, Rusia y la CEI como nómada digital. Damir obtuvo una licenciatura en física, que él cree que le ha dado las habilidades de pensamiento crítico necesarias para tener éxito en el panorama siempre cambiante de Internet.
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