Perfusion：Nvidia 推出緊湊型 100 KB 神經網絡，訓練時間高效
簡單來說
Nvidia 推出了“灌註生成”神經網絡，該網絡具有緊湊的尺寸和快速的訓練時間。
它使用“密鑰鎖定”來優化算法性能和適應性，使模型能夠將用戶請求與更廣泛的類別保持一致。
Nvidia 最近展示了其名為“灌註生成，” 以其緊湊的尺寸和快速的訓練能力而聞名。 根據 Nvidia 提供的詳細信息，該神經網絡模型僅需要 100 kb 的空間，與其他模型（例如 Midjourney，這需要超過 2 GB 的可用存儲空間。
Perfusion 效率的關鍵是 Nvidia 稱之為“Key-Locking”的機制。 這一創新功能使模型能夠將特定的用戶請求與更廣泛的類別或“超級類別”相關聯。 例如，生成一隻貓的請求會促使模型將術語“貓”與更廣泛的類別“貓科動物”對齊。 一旦發生這種對齊，模型就會處理用戶文本提示中提供的其他詳細信息。 這種方法優化了算法，使得處理速度更快。
灌注模型的另一個優點在於其適應性。 根據用戶要求，可以定制模型以嚴格遵守 文字提示 或者在其產出中被授予一定程度的“創作自由”。 這種多功能性確保可以根據特定的用戶需求對模型進行微調，以生成從精確到更一般的結果。
Nvidia 已表示計劃在未來發布代碼，以便對這款緊湊型產品進行更廣泛的檢查和理解 神經網絡 潛力。
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關於作者
Damir 是團隊領導、產品經理和編輯 Metaverse Post，涵蓋 AI/ML、AGI、LLM、Metaverse 等主題 Web3- 相關領域。 他的文章每月吸引超過一百萬用戶的大量讀者。 他似乎是一位在 SEO 和數字營銷方面擁有 10 年經驗的專家。 達米爾曾在 Mashable、Wired、 Cointelegraph、《紐約客》、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto 和其他出版物。 他作為數字游牧者往返於阿聯酋、土耳其、俄羅斯和獨聯體國家之間。 達米爾獲得了物理學學士學位，他認為這賦予了他在不斷變化的互聯網格局中取得成功所需的批判性思維技能。
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