Perfusione: Nvidia presenta una rete neurale compatta da 100 KB con tempi di addestramento efficienti
In Breve
Nvidia ha introdotto la sua rete neurale "Perfusion generativa", che vanta dimensioni compatte e tempi di addestramento rapidi.
Utilizza "Key-Locking" per ottimizzare le prestazioni e l'adattabilità dell'algoritmo, consentendo al modello di allineare le richieste degli utenti con categorie più ampie.
Nvidia ha recentemente presentato la sua rete neurale chiamata "Perfusione generativa,” notevole per le sue dimensioni compatte e le capacità di allenamento rapido. Secondo i dettagli forniti da Nvidia, questo modello di rete neurale richiede solo 100 kb di spazio, un'impresa impressionante rispetto ad altri modelli come Midjourney, che richiede oltre 2 gigabyte di spazio di archiviazione gratuito.
La chiave dell'efficienza di Perfusion è un meccanismo che Nvidia ha definito "Key-Locking". Questa caratteristica innovativa consente al modello di associare richieste specifiche dell'utente a una categoria più ampia o "supercategoria". Ad esempio, una richiesta di produrre un gatto spingerebbe il modello ad allineare il termine "gatto" con la categoria più ampia "felino". Una volta che si verifica questo allineamento, il modello elabora i dettagli aggiuntivi forniti nel prompt di testo dell'utente. Tale metodo ottimizza l'algoritmo, rendendo l'elaborazione più rapida.
Un altro vantaggio del modello Perfusion risiede nella sua adattabilità. A seconda delle esigenze dell'utente, il modello può essere adattato per aderire rigorosamente a a richiesta di testo o ottenere un certo grado di "libertà creativa" nei suoi risultati. Questa versatilità garantisce che il modello possa essere messo a punto con precisione per generare risultati che vanno dal preciso al più generale, in base alle esigenze specifiche dell'utente.
Nvidia ha indicato l'intenzione di rilasciare il codice in futuro, consentendo un esame e una comprensione più ampi di questo compatto reti neurali potenziale.
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Circa l'autore
Damir è il team leader, il product manager e l'editore di Metaverse Post, che copre argomenti come AI/ML, AGI, LLM, Metaverse e Web3campi correlati. I suoi articoli attirano un vasto pubblico di oltre un milione di utenti ogni mese. Sembra essere un esperto con 10 anni di esperienza in SEO e marketing digitale. Damir è stato menzionato in Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto e altre pubblicazioni. Viaggia tra Emirati Arabi Uniti, Turchia, Russia e CSI come nomade digitale. Damir ha conseguito una laurea in fisica, che secondo lui gli ha fornito le capacità di pensiero critico necessarie per avere successo nel panorama in continua evoluzione di Internet.
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