Si vieras tres videos en YouTube Shorts: uno sobre cocina italiana, otro sobre aperturas de ajedrez y un tercero sobre comercio de criptomonedas, el algoritmo de recomendación de YouTube Shorts combina las descripciones de los videos con tu tiempo de permanencia.
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Creemos que todas las aplicaciones basadas en LLM necesitarán esta capacidad.
Combinar correctamente texto y datos estructurados en un flujo de trabajo de LLM es difícil. Requiere una nueva capa de infraestructura de software: una computadora vectorial.
Las computadoras vectoriales simplifican muchos tipos de datos en vectores (el lenguaje de los sistemas de inteligencia artificial) y los introducen en su base de datos de vectores.
A medida que Spark se ha convertido en el sistema para transformar grandes volúmenes de datos en la capacitación de BI e IA, la computadora vectorial administra las canalizaciones de datos para alimentar los modelos, optimizándolos para un propósito o usuario.
Hoy en día, la mayoría de los vectores son muy simples, pero cada vez más, los vectores tendrán todo tipo de datos incorporados y las computadoras de vectores serán los motores que desatarán esas poderosas combinaciones.
Superlinked está construyendo una computadora vectorial. Fundador Daniel Svonava es un ex ingeniero de YouTube que trabajó en sistemas de aprendizaje automático en tiempo real durante una década.
Las computadoras vectoriales mejoran la precisión del LLM al ayudar a generar los datos correctos para la generación aumentada de recuperación (RAG). Permiten una optimización más rápida de los LLM al incluir muchos tipos de datos que se pueden actualizar rápidamente.
Otras técnicas para la optimización de LLM requieren reentrenamiento o ajuste. Estos funcionan, pero toman tiempo. Las pilas estándar de LLM del futuro (no muy lejano) aprovecharán tanto RAG como el ajuste.
Superlinked se encuentra ahora en la versión preliminar del producto y trabaja con varios socios de infraestructura importantes como MongoDB, Redis, Dataiku y otros. Si desea obtener más información, haga clic aquí.
Estamos encantados de asociarnos con Daniel y Ben.
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