Perfusion: Nvidia представляет компактную нейронную сеть размером 100 КБ с эффективным временем обучения
Коротко
Nvidia представила свою нейронную сеть Perfusion Generative, отличающуюся компактными размерами и быстрым временем обучения.
Он использует «блокировку клавиш» для оптимизации производительности и адаптивности алгоритма, позволяя модели согласовывать запросы пользователей с более широкими категориями.
Nvidia недавно продемонстрировала свою нейронную сеть под названием «перфузионно-генеративный,отличается компактными размерами и возможностью быстрого обучения. Согласно подробностям, предоставленным Nvidia, для этой модели нейронной сети требуется всего 100 КБ пространства, что является впечатляющим достижением по сравнению с другими моделями, такими как Midjourney, что требует более 2 гигабайт свободного места для хранения.
| Рекомендованные: 10 лучших бесплатных инструментов для презентаций с искусственным интеллектом в 2023 году |
Ключом к эффективности Perfusion является механизм, который Nvidia назвала «Key-Locking». Эта инновационная функция позволяет модели связывать конкретные запросы пользователей с более широкой категорией или «надкатегорией». Например, запрос на создание кошки побудил бы модель сопоставить термин «кошка» с более широкой категорией «кошачий». После этого выравнивания модель обрабатывает дополнительные сведения, предоставленные в текстовом приглашении пользователя. Такой метод оптимизирует алгоритм, ускоряя обработку.
Еще одно преимущество модели Perfusion заключается в ее адаптивности. В зависимости от требований пользователя, модель может быть адаптирована для строгого соблюдения текстовое приглашение или получить степень «творческой свободы» в своих продуктах. Эта универсальность гарантирует, что модель может быть точно настроена для получения результатов, варьирующихся от точных до более общих, в зависимости от конкретных потребностей пользователя.
Nvidia сообщила о планах выпустить код в будущем, что позволит более широко изучить и понять этот компактный нейронные сети потенциал.
Подробнее об ИИ:
Отказ от ответственности
В соответствии с Руководство трастового проектаОбратите внимание, что информация, представленная на этой странице, не предназначена и не должна интерпретироваться как юридическая, налоговая, инвестиционная, финансовая или любая другая форма консультации. Важно инвестировать только то, что вы можете позволить себе потерять, и обращаться за независимой финансовой консультацией, если у вас есть какие-либо сомнения. Для получения дополнительной информации мы предлагаем обратиться к положениям и условиям, а также к страницам справки и поддержки, предоставленным эмитентом или рекламодателем. MetaversePost стремится предоставлять точную и объективную отчетность, однако рыночные условия могут быть изменены без предварительного уведомления.
Об авторе
Дамир — руководитель группы, менеджер по продукту и редактор в Metaverse Post, охватывающие такие темы, как AI/ML, AGI, LLM, Metaverse и Web3-связанные поля. Его статьи ежемесячно привлекают огромную аудиторию, насчитывающую более миллиона пользователей. Похоже, он эксперт с 10-летним опытом работы в области SEO и цифрового маркетинга. Дамир упоминается в Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto и другие издания. Он путешествует между ОАЭ, Турцией, Россией и СНГ в качестве цифрового кочевника. Дамир получил степень бакалавра в области физики, что, по его мнению, дало ему навыки критического мышления, необходимые для достижения успеха в постоянно меняющемся мире Интернета.
Другие статьи
Дамир — руководитель группы, менеджер по продукту и редактор в Metaverse Post, охватывающие такие темы, как AI/ML, AGI, LLM, Metaverse и Web3-связанные поля. Его статьи ежемесячно привлекают огромную аудиторию, насчитывающую более миллиона пользователей. Похоже, он эксперт с 10-летним опытом работы в области SEO и цифрового маркетинга. Дамир упоминается в Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto и другие издания. Он путешествует между ОАЭ, Турцией, Россией и СНГ в качестве цифрового кочевника. Дамир получил степень бакалавра в области физики, что, по его мнению, дало ему навыки критического мышления, необходимые для достижения успеха в постоянно меняющемся мире Интернета.
