परफ्यूजन: एनवीडिया ने कुशल प्रशिक्षण समय के साथ एक कॉम्पैक्ट 100 केबी न्यूरल नेटवर्क पेश किया
संक्षेप में
एनवीडिया ने कॉम्पैक्ट आकार और तीव्र प्रशिक्षण समय का दावा करते हुए अपना "परफ्यूजन जेनरेटिव" न्यूरल नेटवर्क पेश किया।
यह एल्गोरिदम प्रदर्शन और अनुकूलनशीलता को अनुकूलित करने के लिए "की-लॉकिंग" का उपयोग करता है, जिससे मॉडल को व्यापक श्रेणियों के साथ उपयोगकर्ता अनुरोधों को संरेखित करने की अनुमति मिलती है।
एनवीडिया ने हाल ही में अपने तंत्रिका नेटवर्क का प्रदर्शन किया जिसका नाम "छिड़काव जनक,अपने कॉम्पैक्ट आकार और तीव्र प्रशिक्षण क्षमताओं के लिए उल्लेखनीय। एनवीडिया द्वारा उपलब्ध कराए गए विवरण के अनुसार, इस तंत्रिका नेटवर्क मॉडल को केवल 100 केबी स्थान की आवश्यकता होती है, जो अन्य मॉडलों की तुलना में एक प्रभावशाली उपलब्धि है। Midjourney, जिसके लिए 2 गीगाबाइट से अधिक निःशुल्क संग्रहण की आवश्यकता होती है।
परफ्यूज़न की दक्षता की कुंजी एक तंत्र है जिसे एनवीडिया ने "की-लॉकिंग" कहा है। यह नवोन्वेषी सुविधा मॉडल को विशिष्ट उपयोगकर्ता अनुरोधों को व्यापक श्रेणी या 'सुपरश्रेणी' के साथ जोड़ने में सक्षम बनाती है। उदाहरण के लिए, एक बिल्ली पैदा करने का अनुरोध मॉडल को "बिल्ली" शब्द को व्यापक श्रेणी "बिल्ली के समान" के साथ संरेखित करने के लिए प्रेरित करेगा। एक बार जब यह संरेखण हो जाता है, तो मॉडल उपयोगकर्ता के टेक्स्ट प्रॉम्प्ट में दिए गए अतिरिक्त विवरण को संसाधित करता है। ऐसी विधि एल्गोरिदम को अनुकूलित करती है, जिससे प्रसंस्करण तेज हो जाता है।
परफ्यूज़न मॉडल का एक अन्य लाभ इसकी अनुकूलनशीलता में निहित है। उपयोगकर्ता की आवश्यकताओं के आधार पर, मॉडल को कड़ाई से पालन करने के लिए तैयार किया जा सकता है पाठ संकेत या इसके आउटपुट में "रचनात्मक स्वतंत्रता" की डिग्री प्रदान की जाए। यह बहुमुखी प्रतिभा यह सुनिश्चित करती है कि उपयोगकर्ता की विशिष्ट आवश्यकताओं के आधार पर सटीक से लेकर अधिक सामान्य परिणाम उत्पन्न करने के लिए मॉडल को बारीकी से समायोजित किया जा सकता है।
एनवीडिया ने भविष्य में कोड जारी करने की योजना का संकेत दिया है, जिससे इस कॉम्पैक्ट की व्यापक जांच और समझ संभव हो सके तंत्रिका - तंत्र क्षमता।
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दामिर टीम लीडर, उत्पाद प्रबंधक और संपादक हैं Metaverse Postएआई/एमएल, एजीआई, एलएलएम, मेटावर्स और जैसे विषयों को कवर करता है Web3-संबंधित क्षेत्रों। उनके लेख हर महीने दस लाख से अधिक उपयोगकर्ताओं को आकर्षित करते हैं। ऐसा प्रतीत होता है कि वह SEO और डिजिटल मार्केटिंग में 10 वर्षों के अनुभव वाला एक विशेषज्ञ है। दामिर का उल्लेख मैशबल, वायर्ड, में किया गया है Cointelegraph, द न्यू यॉर्कर, Inside.com, एंटरप्रेन्योर, BeInCrypto, और अन्य प्रकाशन। वह एक डिजिटल खानाबदोश के रूप में संयुक्त अरब अमीरात, तुर्की, रूस और सीआईएस के बीच यात्रा करता है। दामिर ने भौतिकी में स्नातक की डिग्री हासिल की, उनका मानना है कि इससे उन्हें इंटरनेट के लगातार बदलते परिदृश्य में सफल होने के लिए आवश्यक महत्वपूर्ण सोच कौशल प्राप्त हुआ है।
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