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[导读]近日,英特尔与星环科技在2023中国国际进口博览会上,联合发布了AIGC向量数据库解决方案,旨在支持多样化机器学习模型生成的海量向量数据,满足企业针对海量向量数据的高实时性查询、检索、召回等需求,为人工智能时代多元化应用场景提供有力支持,为企业业务加速发展提供助力。

近日,英特尔与星环科技在2023中国国际进口博览会上,联合发布了AIGC向量数据库解决方案,旨在支持多样化机器学习模型生成的海量向量数据,满足企业针对海量向量数据的高实时性查询、检索、召回等需求,为人工智能时代多元化应用场景提供有力支持,为企业业务加速发展提供助力。

随着大语言模型的发展,生成式AI开始逐渐应用于千行百业,企业对大语言模型解决方案的时效性、准确度等方面的要求逐渐提高。而当整个大模型的参数在百亿级别的时候,它具备了初步的自然语言理解能力。但如果希望大模型能够去做一些文本输出、编码输出,它的整个参数量级至少要到300-500亿,但是即使到达这样的量级,其准确率也只有50%左右。如果希望整个大模型具备比较好的准确度,它的良好推理能力、计算能力,具备比较好的逻辑思维能力的话,整个大模型的参数量要到5千亿的量级。

除此之外,当将大模型应用于垂直、专业领域的时候,其缺乏专业的大模型的行业数据、提供的信息具备不确定性等问题均亟待解决。因此,当采用文本嵌入的方式,把最新的信息、行业的信息,全部向量化之后存到数据库里面,则不仅能够为缓解大模型压力,还可以提供更具时效性的信息。基于此,星环科技推出基于第四代英特尔至强可扩展处理器的Transwarp Hippo分布式向量数据库解决方案。得益于第四代英特尔®至强®可扩展处理器的高内存带宽优势和多核性能优势,该数据库解决方案的灵活性得到显著增强;而VNNI指令集也进一步提升了向量计算的性能。从测试结果可以看到,Transwarp Hippo分布式向量数据库解决方案整体性能得到了20%-30%左右的提升。

凭借高可用、高性能、易拓展等特性,Transwarp Hippo在大模型场景中,可以极大地拓展大模型的应用边界,让大模型保持信息实时性,并能够动态调整,使大模型拥有“长期记忆”,解决“AI幻觉”的问题。

英特尔中国软件技术合作事业部总经理唐炯指出,人工智能技术的高速发展,不仅为全球数字经济注入全新动力,也为企业在多样化业务场景中带来更多全新挑战。深耕人工智能领域多年,英特尔致力于以前瞻性视角,携手生态伙伴一道,通过产品技术创新,打造满足不同业务需求的解决方案,加速大模型应用落地。

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