Perfusion : Nvidia présente un réseau de neurones compact de 100 Ko avec un temps de formation efficace
En bref
Nvidia a présenté son réseau de neurones "Perfusion generative", offrant une taille compacte et un temps de formation rapide.
Il utilise le "verrouillage par clé" pour optimiser les performances et l'adaptabilité de l'algorithme, permettant au modèle d'aligner les demandes des utilisateurs sur des catégories plus larges.
Nvidia a récemment présenté son réseau de neurones nommé "Perfusion générative,” remarquable pour sa taille compacte et ses capacités d'entraînement rapides. Selon les détails fournis par Nvidia, ce modèle de réseau de neurones ne nécessite que 100 Ko d'espace, un exploit impressionnant par rapport à d'autres modèles comme Midjourney, ce qui nécessite plus de 2 gigaoctets de stockage gratuit.
La clé de l'efficacité de Perfusion est un mécanisme que Nvidia a appelé "Key-Locking". Cette fonctionnalité innovante permet au modèle d'associer des demandes d'utilisateurs spécifiques à une catégorie plus large ou "supercatégorie". Par exemple, une demande de production d'un chat inciterait le modèle à aligner le terme « chat » sur la catégorie plus large « félin ». Une fois cet alignement effectué, le modèle traite ensuite les détails supplémentaires fournis dans l'invite de texte de l'utilisateur. Une telle méthode optimise l'algorithme, rendant le traitement plus rapide.
Un autre avantage du modèle Perfusion réside dans son adaptabilité. Selon les besoins de l'utilisateur, le modèle peut être adapté pour adhérer strictement à un invite de texte ou se voir accorder un certain degré de "liberté créative" dans ses produits. Cette polyvalence garantit que le modèle peut être finement réglé pour générer des résultats allant du plus précis au plus général, en fonction des besoins spécifiques des utilisateurs.
Nvidia a indiqué son intention de publier le code à l'avenir, permettant un examen et une compréhension plus larges de ce compact les réseaux de neurones potentiel.
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A propos de l'auteur
Damir est chef d'équipe, chef de produit et rédacteur en chef chez Metaverse Post, couvrant des sujets tels que l'IA/ML, l'AGI, les LLM, le métaverse et Web3-domaines connexes. Ses articles attirent une audience massive de plus d'un million d'utilisateurs chaque mois. Il semble être un expert avec 10 ans d'expérience dans le référencement et le marketing numérique. Damir a été mentionné dans Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto et d'autres publications. Il voyage entre les Émirats arabes unis, la Turquie, la Russie et la CEI en tant que nomade numérique. Damir a obtenu un baccalauréat en physique, ce qui, selon lui, lui a donné les compétences de pensée critique nécessaires pour réussir dans le paysage en constante évolution d'Internet.
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