Perfusion：Nvidia 推出紧凑型 100 KB 神经网络，训练时间高效
简单来说
Nvidia 推出了“灌注生成”神经网络，该网络具有紧凑的尺寸和快速的训练时间。
它使用“密钥锁定”来优化算法性能和适应性，使模型能够将用户请求与更广泛的类别保持一致。
Nvidia 最近展示了其名为“灌注生成，” 以其紧凑的尺寸和快速的训练能力而闻名。 根据 Nvidia 提供的详细信息，该神经网络模型仅需要 100 kb 的空间，与其他模型（例如 Midjourney，这需要超过 2 GB 的可用存储空间。
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Perfusion 效率的关键是 Nvidia 称之为“Key-Locking”的机制。 这一创新功能使模型能够将特定的用户请求与更广泛的类别或“超级类别”相关联。 例如，生成一只猫的请求会促使模型将术语“猫”与更广泛的类别“猫科动物”对齐。 一旦发生这种对齐，模型就会处理用户文本提示中提供的其他详细信息。 这种方法优化了算法，使得处理速度更快。
灌注模型的另一个优点在于其适应性。 根据用户要求，可以定制模型以严格遵守 文字提示 或者在其产出中被授予一定程度的“创作自由”。 这种多功能性确保可以根据特定的用户需求对模型进行微调，以生成从精确到更一般的结果。
Nvidia 已表示计划在未来发布代码，以便对这款紧凑型产品进行更广泛的检查和理解 神经网络 潜在。
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关于作者
Damir 是团队领导、产品经理和编辑 Metaverse Post，涵盖 AI/ML、AGI、LLM、Metaverse 等主题 Web3- 相关领域。 他的文章每月吸引超过一百万用户的大量读者。 他似乎是一位在 SEO 和数字营销方面拥有 10 年经验的专家。 达米尔曾在 Mashable、Wired、 Cointelegraph、《纽约客》、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto 和其他出版物。 他作为数字游牧者往返于阿联酋、土耳其、俄罗斯和独联体国家之间。 达米尔获得了物理学学士学位，他认为这赋予了他在不断变化的互联网格局中取得成功所需的批判性思维技能。
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