Perfusão: Nvidia apresenta uma rede neural compacta de 100 KB com tempo de treinamento eficiente
Em Breve
A Nvidia apresentou sua rede neural “geradora de perfusão”, com tamanho compacto e tempo de treinamento rápido.
Ele usa “Key-Locking” para otimizar o desempenho e a adaptabilidade do algoritmo, permitindo que o modelo alinhe as solicitações do usuário com categorias mais amplas.
A Nvidia apresentou recentemente sua rede neural chamada “gerador de perfusão,” notável por seu tamanho compacto e capacidade de treinamento rápido. Segundo detalhes fornecidos pela Nvidia, esse modelo de rede neural requer apenas 100 kb de espaço, um feito impressionante quando comparado a outros modelos como Midjourney, que requer mais de 2 gigabytes de armazenamento gratuito.
A chave para a eficiência do Perfusion é um mecanismo que a Nvidia chamou de “Key-Locking”. Esse recurso inovador permite que o modelo associe solicitações específicas do usuário a uma categoria mais ampla ou 'supercategoria'. Por exemplo, uma solicitação para produzir um gato levaria o modelo a alinhar o termo “gato” com a categoria mais ampla “felino”. Depois que esse alinhamento ocorre, o modelo processa os detalhes adicionais fornecidos no prompt de texto do usuário. Tal método otimiza o algoritmo, tornando o processamento mais rápido.
Outra vantagem do modelo Perfusion reside na sua adaptabilidade. Dependendo dos requisitos do usuário, o modelo pode ser adaptado para aderir estritamente a um prompt de texto ou receber um grau de “liberdade criativa” em seus resultados. Essa versatilidade garante que o modelo possa ser ajustado com precisão para gerar resultados que variam de precisos a mais gerais, com base nas necessidades específicas do usuário.
A Nvidia indicou planos para liberar o código no futuro, permitindo uma análise e compreensão mais amplas deste compacto redes neurais potencial.
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Sobre o autor
Damir é o líder de equipe, gerente de produto e editor da Metaverse Post, abordando tópicos como AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse e Web3-Campos relacionados. Seus artigos atraem um grande público de mais de um milhão de usuários todos os meses. Ele parece ser um especialista com 10 anos de experiência em SEO e marketing digital. Damir foi mencionado em Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto e outras publicações. Ele viaja entre os Emirados Árabes Unidos, Turquia, Rússia e CEI como um nômade digital. Damir formou-se em física, o que ele acredita ter lhe dado as habilidades de pensamento crítico necessárias para ter sucesso no cenário em constante mudança da internet.
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