百万token上下文窗口也杀不死向量数据库?CPU笑了

AIGC动态1个月前发布 QbitAI
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模型信息


【模型公司】 月之暗面
【模型名称】 moonshot-v1-32k
【摘要评分】 ★★★★★

百万token上下文窗口也杀不死向量数据库?CPU笑了
 

文章摘要


【关 键 词】 上下文窗口RAG技术向量数据库腾讯云性能加速

本文探讨了大语言模型中上下文窗口技术检索增强生成(RAG)技术的对比,以及向量数据库在AI大模型时代的重要性和应用。

随着大语言模型的上下文窗口不断扩大,业界开始讨论RAG技术的未来。上下文窗口技术通过支持更大的数据量,如Claude 3Gemini 1.5模型分别支持200K和100万token的上下文窗口,使得模型能够更准确地检索关键信息并提供答案。然而,RAG技术通过集成外部知识库,为模型提供准确且最新的知识,以提高内容生成质量。

尽管有人认为超长上下文窗口模型已足够准确,无需RAG,但长上下文窗口技术仍存在速度、成本、体量和多样性等方面的挑战。相比之下,RAG技术利用向量数据库等结构,有效避免了这些缺陷。

腾讯云向量数据库(Tencent Cloud VectorDB)是RAG技术的一个实例,它通过高效的存储、检索和分析多维向量数据,为大模型提供支持。其特点包括自动向量化、高性能、低成本和易用性,能够有效补充上下文窗口技术的不足。

腾讯云与英特尔合作,基于至强CPU平台,通过软硬件优化,为向量数据库提供性能加速。CPU的英特尔AVX-512指令集和AMX加速引擎等技术,显著提升了向量数据库的查询性能和运算效率。

文章最后指出,AI正走向平台化,模型不再是唯一主角。向量数据库作为AI系统或平台的一部分,与其他组件一起发挥作用。AI系统的性能效率需要从整体考量,包括模型的准确性、速度、可扩展性、功耗和成本等因素。腾讯云VectorDB和英特尔的合作,展示了CPU在AI应用加速和AI系统平台构建中的关键作用。

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【原文作者】 量子位
【作者简介】 追踪人工智能新趋势,关注科技行业新突破

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