随着人工智能技术的不断发展，研究人员们不断探索如何在更小的尺寸和更短的训练时间内构建强大的AI模型。最近，NVidia的研究人员展示了他们的成果Perfusion，这是一个文本到图像的模型，据称仅有100KB的大小，训练时间为四分钟。虽然这款模型在实际结果中使用了常规的巨型模型，但其小巧的尺寸和快速的训练时间，使其成为了定制现有模型的一种高效手段。
定制化模型是一个常见的任务，因为我们常常希望对模型中不包含的内容进行处理。例如，你可能希望修改一张你自己或宠物的照片，而这些可能都不在原始模型中。为了实现这一目标，可以通过一种称为文本反演的方法，创建一个特殊的关键词，然后部分训练模型以实现你想要的效果。然而，研究人员发现，创建文本反演往往会导致新的训练信息泄漏到意想不到的领域。
为了解决这个问题，研究人员提出了“关键锁定”（key locking）技术，这是一种在微调现有模型时避免过拟合的方法。以添加一张特定的狗的图片为例，传统的方法可能使用一个特殊的关键词，如dog，来表示自定义的狗图片，但这个关键词与普通的狗、哺乳动物或动物无关。这使得AI难以正确处理这个图片。然而，关键锁定技术可以建立这种关联，确保模型更好地理解“dog”是“dog”的一种类型。
从概念上看，这种方法似乎是显而易见的，但具体的细节和数学是非常复杂的。未来的工具可能会集成这种功能，例如，你可以这样说：“以me {person, human} adjectives: [tall, bearded, stocky] 的形式学习myface.png”。我们对所有的人工智能引擎的发展以及它们的进展感到异常的着迷和困惑。利用现有的图像进行工作是我们认为具有许多益处的领域。
结论：随着技术的不断创新和进步，构建更小、更高效的AI模型变得越来越可能。NVidia的Perfusion模型为我们展示了在100KB内构建文本到图像模型的潜力，尽管训练时间相对较短，但它在定制现有模型方面表现出了优异的性能。定制化AI引擎为各行各业提供了更多个性化和创新的机会，未来我们可以期待更多类似的技术推动数字化和人工智能领域的发展。通过不断地探索和创新，我们有望将人工智能技术应用于更广泛的领域，为数字化软件和AI工具带来更多可能性。
