模型們還在進行狂熱的“諸神之戰(zhàn)”，嘗過鮮的用戶卻無法忽視大模型的短板。在交互過程中，用戶常常被它們一本正經的胡言亂語所打敗——對于部分問題，它們會輸出一些“看似非常有道理，實則完全不對”的內容，讓人啼笑皆非。

 

云創(chuàng)大數據成立于2011年，并不是2015年

 

　　之所以出現這種“AI幻覺”，是因為大模型的內容由推理而來，而在其自身訓練過程中也不可避免存在數據偏差。因此，當提問超出其訓練范圍，大模型可能會模糊回答，或者一本正經地胡謅。

 

　　娛樂一下沒有關系，但是對于數據準確性有著較高要求的用戶，這樣的通用性大模型可能會是負擔，進而導致大模型應用的普及度沒有想象的高（根據摩根士丹利發(fā)布的一項調查顯示，只有4%的人表示對于ChatGPT使用有依賴）。

 

ChatGPT&Bard應用趨勢（圖片來源：摩根士丹利報告）

 

　　有沒有辦法改善大模型回答不準確的情況？當然有。既然回答不準確是因為缺少真正有用的知識參考，可以面向特定領域定制行業(yè)大模型，將可信來源的數據轉化成向量數據存儲起來，校準大模型推理輸出的結果，從而使大模型輸出的結果更加準確。

 

各種對象轉換為向量存儲在向量數據庫中（圖片來源：swirlai.com）

 

向量比對過程（圖片來源：Pinecone）

 

　　對于企業(yè)而言，可基于大模型和企業(yè)的個性化數據建立專屬知識庫（Knowledge Base）。可參照以下大模型業(yè)務流程，建立企業(yè)知識庫，以可信可靠的數據和知識，提高大模型輸出的準確率。

 

LLM大模型知識庫業(yè)務流程（圖片來源：swirlai.com）

 

　　首先，將企業(yè)的知識庫文本語料分割為多個塊，用嵌入(Embedding)模型將分割的文本塊轉換為一個個向量存儲在向量數據庫中，并建立向量和文本之間的對應關系，如上圖①-③所示。

 

　　此后，就可以提出問題。需要注意的是，問題也需要進行向量化，同時使用與知識庫語料向量化相同的嵌入模型，并且在向量數據庫中進行查詢，找到相似度高的向量，如⑤-⑦所示。

 

　　將返回的向量嵌入映射到對應的文本塊，并返回給大模型，利用大模型的語義理解能力，結合上下文生成問題答案，如⑧-⑨所示。

 

　　在建立企業(yè)知識庫后，同樣的問題再問大模型，它能給出準確的回答（建立知識庫的過程類似于下圖提供參考信息的過程）。

 

建立知識庫的過程類似于上圖提供參考信息的過程

 

　　實現私有化部署后，大模型“胡言亂語”的習慣開始逐漸被糾正，而且向量數據庫做的越大，它掌握的知識越多、越準確、越全面，就越有可能帶來爆炸式的大模型應用。

 

　　不過，如果只是依靠向量數據庫進行私有化部署，容量有限且速度比較慢，無法完全滿足企業(yè)通過大模型提質增效的潛在需求。

 

　　現在，cVector向量計算一體機通過發(fā)揮高性能硬件、向量加速算法和并行計算算法的合力，致力于滿足億級乃至百億千億向量規(guī)模的大模型推理應用向量計算需求。

 

cVector向量計算一體機

 

　　cVector向量計算一體機的使用方式與向量數據庫基本一致，支持批量、追加入庫，支持向量間歐式距離、余弦距離等向量計算，支持網頁、命令調用、Python庫等方法，但在向量的入庫和比對計算上具有驚人的性能。

 

cVector向量計算一體機架構圖

 

　　近期， cVector向量計算一體機接受了工信部直屬的國家一級科研事業(yè)單位中國軟件評測中心的鑒定測試。中國軟件評測中心對比測試了cVector向量計算一體機與3款主流向量數據庫在入庫速度、查詢速度、準確性等維度的性能對比。

 

　　在入庫性能方面，同樣入庫3000萬條256 維向量數據，在向量數據庫中最快的是A，入庫速度是4851.97s，cVector向量計算一體機是1202.91s，入庫速度約是向量數據庫A的4倍，向量數據庫C的50倍，向量數據庫B的113倍；當入庫數據達到1億條時，向量數據庫A的入庫速度是17295.49s，cVector向量計算一體機是4484.55s，入庫速度約是前者的3.9倍。

 

入庫性能比對

 

　　在查詢性能方面，同樣查詢1億條256 維向量數據，向量數據庫A的查詢速度是512.8s，cVector向量計算一體機是0.27s，查詢速度是前者的1899倍，而其他兩家測試向量數據庫由于數據量太大無法入庫比較。

 

查詢性能對比

 

　　在準確性方面，cVector 向量計算一體機、向量數據庫A、向量數據庫B和向量數據庫C的數據準確度一致，通過了中國軟件評測中心（工業(yè)和信息化部軟件與集成電路促進中心）單項性能測試。

 

　　cVector向量計算一體機在億級乃至百億千億向量規(guī)模的的入庫和查詢等方面具有顯著的性能優(yōu)勢，可幫助提高大模型推理的服務性能和服務質量，并能明顯降低其基礎設施建設成本，助力類ChatGPT等人工智能企業(yè)以更優(yōu)的性價比解決算力不足的問題。

 

　　在具體應用方面，對于生成式AI相關企業(yè)，cVector向量計算一體機主要面向大模型推理應用，能夠在下述大模型推理環(huán)節(jié)發(fā)揮顯著作用：

 

　　①提高生成式AI的輸出準確性。由于大模型的輸出結果是根據概率推理而成，所以會出現“一本正經說胡話”的情形。可以將可信來源的數據轉化成向量數據存儲在向量計算一體機中，校準大模型推理輸出的結果，從而使大模型輸出的結果更加準確。

 

　　②提升大模型理解互聯(lián)網實時數據的能力。大模型基于歷史數據訓練而成，所以“只知道過去，不知道現在”。如果使用向量計算一體機存儲海量實時數據所轉化成的向量數據，可以幫助大模型理解掌握實時情況。

 

　　③提升大模型對用戶的服務質量。向量計算一體機可以允許用戶上傳更多的數據，讓大模型掌握用戶個性化的背景資料，更好地學習理解用戶請求，更好地結合用戶的實際情況回答問題。

 

　　④減輕大模型的訪問壓力。用戶所提的大部分問題都是相似的常見問題，向量計算一體機可以緩存大量熱點問題，不需要經過大模型推理即可返回結果，從而大幅減少算力成本。

 

　　⑤幫助生成式AI過濾敏感內容。怎么防止生成式AI說錯話一直是一個挑戰(zhàn)性問題，而向量計算一體機可以存放敏感內容所對應的向量數據，在用戶提出請求時加以判斷，盡可能防止AI對敏感問題做出不恰當的回應。

 

　　cVector向量計算一體機能夠廣泛應用于人工智能領域中生成式AI的推理應用場景，為各類生成式AI企業(yè)提供高性價比的產品和解決方案，大幅增加大模型平臺的競爭力，歡迎各大企事業(yè)單位試用。

 

　　目前國內某家龍頭大模型研發(fā)機構已經開始在測試cVector向量計算一體機，他們反映原來的向量數據庫的確是一個大瓶頸，如果不解決，會嚴重制約大模型的表現。

 

　　聯(lián)系方式：

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