Perfusion: Nvidia が効率的なトレーニング時間を備えたコンパクトな 100 KB ニューラル ネットワークを導入
簡単に言えば
Nvidia は、コンパクトなサイズと迅速なトレーニング時間を誇る「Perfusion 生成」ニューラル ネットワークを導入しました。
「キーロック」を使用してアルゴリズムのパフォーマンスと適応性を最適化し、モデルがユーザーのリクエストをより幅広いカテゴリに合わせることを可能にします。
Nvidia は最近、「」という名前のニューラル ネットワークを紹介しました。灌流生成、」は、コンパクトなサイズと迅速なトレーニング機能で注目に値します。 Nvidia が提供する詳細によると、このニューラル ネットワーク モデルに必要なスペースはわずか 100 kb であり、次のような他のモデルと比較すると驚くべき偉業です。 Midjourney、2GBを超える空きストレージが必要になります。
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Perfusion の効率性の鍵となるのは、Nvidia が「キーロック」と呼んだメカニズムです。 この革新的な機能により、モデルは特定のユーザー要求をより広範なカテゴリまたは「スーパーカテゴリ」に関連付けることができます。 たとえば、猫を作成するというリクエストは、モデルに「猫」という用語をより広いカテゴリの「猫科動物」と一致させるよう促します。 この調整が行われると、モデルはユーザーのテキスト プロンプトで提供された追加の詳細を処理します。 このような方法によりアルゴリズムが最適化され、処理が高速化されます。
Perfusion モデルのもう XNUMX つの利点は、その適応性にあります。 ユーザーの要件に応じて、モデルは次の条件に厳密に準拠するように調整できます。 テキストプロンプト あるいは、その成果物においてある程度の「創造的自由」が認められることもあります。 この汎用性により、特定のユーザーのニーズに基づいてモデルを微調整して、正確なものからより一般的なものまでの範囲の結果を生成できるようになります。
Nvidia は、このコンパクトなコードをより広範に検討して理解できるように、将来コードをリリースする計画を示しています。 ニューラルネットワークの 電位。
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著者について
Damir は、チームリーダー、プロダクトマネージャー、編集者です。 Metaverse PostAI/ML、AGI、LLM、メタバース、 Web3に関連するフィールド。 彼の記事は、毎月 10 万人を超えるユーザーという膨大な読者を魅了しています。 彼はSEOとデジタルマーケティングでXNUMX年の経験を持つ専門家のようです。 ダミールはMashable、Wired、 Cointelegraph、The New Yorker、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto、およびその他の出版物。 彼はデジタル遊牧民として UAE、トルコ、ロシア、CIS の間を旅しています。 ダミールは物理学の学士号を取得しており、これにより、インターネットの絶え間なく変化する状況で成功するために必要な批判的思考スキルが身についたと信じています。
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