近日，由 GAIR 研究院、雷峰網(wǎng)、世界科技出版社、科特勒咨詢集團聯(lián)合主辦的第七屆 GAIR 全球人工智能與機器人大會，在新加坡烏節(jié)大酒店拉開帷幕。
此次大會是在大模型技術爆炸時代，國內(nèi)首個出海的 AI 頂級論壇，也是中國人工智能影響力的一次跨境溢出。本屆大會共開設 10 個主題論壇，聚焦大模型時代下的 AIGC、Infra、生命科學、教育、SaaS、web3.0、跨境電商等熱門領域的變革創(chuàng)新。
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其中，“大模型時代超級基建”的主題引發(fā)業(yè)內(nèi)的激烈討論。過去數(shù)年間，AI 領域應用落地曾一度乏善可陳。但在剛剛過去的幾個月，ChatGPT 引爆了大模型的浪潮。盡管如此，當前的大語言模型的訓練然面臨諸多挑戰(zhàn)。“大模型時代的超級基建”旨在與行業(yè)頭部公司共同探討 AI 底層基礎設施相關話題。Zilliz 創(chuàng)始人兼 CEO 星爵在“大模型時代超級基建”環(huán)節(jié)進行了主題演講，并參與圓桌論壇的討論。
星爵指出，過去十年，受限于研發(fā)成本和開發(fā)難度，全球僅有 1% 的開發(fā)者專注于 AI 領域的研發(fā)工作。但如今，有了大模型和向量數(shù)據(jù)庫作為能力基座，一個 AI 應用的開發(fā)僅僅需要兩三個工程師一個周末的時間便可完成。正可謂“忽如一夜春風來，千樹萬樹梨花開。”
此外，星爵還強調(diào)了向量數(shù)據(jù)庫之于大模型的重要性。他認為，向量數(shù)據(jù)庫承擔著大模型數(shù)據(jù)片外存儲的重任，不管是圖片、視頻語言還是生物學中蛋白質(zhì)的三維結(jié)構，都可以用向量的方式表征它的語義。
針對數(shù)據(jù)實時性和私域?qū)Ｓ袛?shù)據(jù)的問題，星爵表示，學術界和工業(yè)界存在兩種解決方案，一是通過Fine tuning的方式迭代演進，讓大模型學到更多知識；二是通過 Vector search方法，把最新的或私域知識存到向量數(shù)據(jù)庫中，需要時再在向量數(shù)據(jù)庫中做基于語義的向量檢索。上述兩種方法都能為大模型提供更加精準的答案。
不過，星爵也坦言，從成本角度出發(fā)，向量數(shù)據(jù)庫的成本是 Fine tuning的1/ 1000。所以大模型廠商都無一例外地推薦開發(fā)者使用向量檢索的方式做知識庫管理，以便和模型有一個更好交互，降低落地使用成本的同時，提升在業(yè)務中的實際效果。
在演講過后的圓桌論壇環(huán)節(jié)，星爵與云啟資本合伙人陳昱、潞晨科技創(chuàng)始人尤洋、UCloud 季昕華共同討論了當下備受關注的熱門話題，包括大模型基礎設施建設面臨的挑戰(zhàn)、如何降低大模型訓練成本等。
在被問及大模型基礎設施建設面臨的挑戰(zhàn)時，星爵強調(diào)了數(shù)據(jù)方面的問題。他表示，世界上有 80% 以上的數(shù)據(jù)都是非結(jié)構化的數(shù)據(jù)。過去十多年，非結(jié)構化數(shù)據(jù)的管理能力主要由谷歌、微軟等大公司掌握。星爵表示，新 AI 時代對數(shù)據(jù)管理的要求也會變得更大，如何更好地做好數(shù)據(jù)基建，對各行業(yè)各公司而言都是不小的挑戰(zhàn)。
針對業(yè)內(nèi)非常關心的成本問題，星爵表示，就降低成本而言，從向量數(shù)據(jù)庫角度來看，主要包括三方面：第一，要有更好的算法；第二，要更聰明地利用個體存儲；第三，要比以往有更強的有效利用硬件的能力。
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