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AI Scaling的神话

截至目前,语言模型越来越大,能力也越来越强, 但过去的表现能预测未来吗? 一种流行的观点是,我们应该期待当前的趋势继续保持下去,并且出现更多数量级,这最终可能会引领我们实现AGI。 本文作者认为,这种观点来自于一系列神话和误解。从表面上看,规模扩展(Scaling)具有可预测性,但这是对研究成果的误解。此外,有迹象表明,LLM开发者已经接近高质量训练数据的极限。而且,模型行业正面临着模型尺寸的强烈下行压力。虽然现在无法准确地预测AI通过扩展能取得多大进展,但作者认为仅靠扩展几乎不可能实现AGI。 (本文作者Arvind Narayanan是普林斯顿大学计算机科学教授,Sayash Kapoor是普林斯顿大学计算机科学博士生。本文由OneFlow编译发布,转载请联系授权。来源:https://www.aisnakeoil.com/p/ai-scaling-myths) 作者|ARVIND NARAYANAN、SAYASH KAPOOR OneFlow编译 翻译|张雪聃、凌小雨 题图由SiliconCloud生成 1 扩展“定律”常被误解 有关扩展定律的研究表明,如果增加模型大小、训练计算...

PieCloudVector:大模型时代下向量数据库的设计与应用

近几年大语言模型的突破带来自然语言相关的向量数据爆炸式增长,同时为管理这些向量数据而设计的向量数据库的关注度也在不断提高。大语言模型和向量数据库的组合在多个领域都具有广泛的应用,如语义检索、推荐系统、问答机器人等。本文将探讨向量数据库在大模型场景下的应用趋势,并结合用户案例,详细介绍拓数派向量数据库 PieCloudVector 的架构设计与技术实现。 随着人工智能技术的飞速发展,大模型成为推动 AIGC 前沿发展的关键力量。借助大模型的强大数据处理能力,AIGC 能够自动生成高质量、个性化的内容,实现智能问答、情感分析和文本生成等功能,并已经在金融、传媒、文娱、电商等多个领域广泛应用。然而,大模型仍然面临诸如数据时效、私域数据、长期记忆和幻觉等挑战和局限性,这极大地限制了大模型在各种场景中的落地。 1 检索增强生成(RAG) 为有效解决大模型的局限性,当前业界广泛采用的方法是利用检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技术来提升大模型的性能。 RAG 是一种将信息检索系统与生成式大语言模型结合在一起的技术,它的核心思想是让语言模型在生成回...

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