Perfusion: Nvidia introducerar ett kompakt 100 KB neuralt nätverk med effektiv träningstid
I korthet
Nvidia introducerade sitt "perfusionsgenerativa" neurala nätverk, med kompakt storlek och snabb träningstid.
Den använder "Key-Locking" för att optimera algoritmens prestanda och anpassningsförmåga, vilket gör att modellen kan anpassa användarförfrågningar med bredare kategorier.
Nvidia visade nyligen upp sitt neurala nätverk med namnet "Perfusionsgenererande,” känd för sin kompakta storlek och snabba träningsmöjligheter. Enligt detaljer från Nvidia kräver denna neurala nätverksmodell bara 100 kb utrymme, en imponerande bedrift jämfört med andra modeller som Midjourney, vilket kräver över 2 gigabyte gratis lagringsutrymme.
| Rekommenderad: 10 bästa gratis AI-presentationsverktyg 2023 |
Nyckeln till Perfusions effektivitet är en mekanism som Nvidia har kallat "Key-Locking." Denna innovativa funktion gör det möjligt för modellen att associera specifika användarförfrågningar med en bredare kategori eller "superkategori". Till exempel skulle en begäran om att producera en katt få modellen att anpassa termen "katt" med den bredare kategorin "katdjur". När denna justering inträffar, bearbetar modellen sedan ytterligare detaljer som tillhandahålls i användarens textprompt. En sådan metod optimerar algoritmen, vilket gör bearbetningen snabbare.
En annan fördel med Perfusionsmodellen ligger i dess anpassningsförmåga. Beroende på användarens krav kan modellen skräddarsys för att strikt följa en textuppmaning eller ges en grad av "kreativ frihet" i sina resultat. Denna mångsidighet säkerställer att modellen kan finjusteras för att generera resultat som sträcker sig från exakta till mer allmänna, baserat på specifika användarbehov.
Nvidia har indikerat planer på att släppa koden i framtiden, vilket möjliggör en bredare granskning och förståelse av denna kompakta neurala nätverk potential.
Läs mer om AI:
Villkor
I linje med den Riktlinjer för Trust Project, vänligen notera att informationen på den här sidan inte är avsedd att vara och inte ska tolkas som juridisk, skattemässig, investerings-, finansiell eller någon annan form av rådgivning. Det är viktigt att bara investera det du har råd att förlora och att söka oberoende finansiell rådgivning om du har några tvivel. För ytterligare information föreslår vi att du hänvisar till villkoren samt hjälp- och supportsidorna som tillhandahålls av utfärdaren eller annonsören. MetaversePost är engagerad i korrekt, opartisk rapportering, men marknadsförhållandena kan ändras utan föregående meddelande.
Om författaren
Damir är teamledare, produktchef och redaktör på Metaverse Post, som täcker ämnen som AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse och Web3-relaterade områden. Hans artiklar lockar en massiv publik på över en miljon användare varje månad. Han verkar vara en expert med 10 års erfarenhet av SEO och digital marknadsföring. Damir har nämnts i Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto och andra publikationer. Han reser mellan Förenade Arabemiraten, Turkiet, Ryssland och OSS som en digital nomad. Damir tog en kandidatexamen i fysik, som han tror har gett honom de kritiska tänkande färdigheter som behövs för att bli framgångsrik i det ständigt föränderliga landskapet på internet.
fler artiklar
Damir är teamledare, produktchef och redaktör på Metaverse Post, som täcker ämnen som AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse och Web3-relaterade områden. Hans artiklar lockar en massiv publik på över en miljon användare varje månad. Han verkar vara en expert med 10 års erfarenhet av SEO och digital marknadsföring. Damir har nämnts i Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto och andra publikationer. Han reser mellan Förenade Arabemiraten, Turkiet, Ryssland och OSS som en digital nomad. Damir tog en kandidatexamen i fysik, som han tror har gett honom de kritiska tänkande färdigheter som behövs för att bli framgångsrik i det ständigt föränderliga landskapet på internet.
