网站怎么申请官网,网站搭建哪里找有名气,亿码酷网站建设,北京专业网站设计报价8月24日-27日#xff0c;第十七届全国知识图谱与语义计算大会#xff08;CCKS 2023#xff09;在沈阳召开。大会以“知识图谱赋能通用AI”为主题#xff0c;探讨知识图谱对通用AI技术的支撑能力#xff0c;探索知识图谱在跨平台、跨领域等AI任务中的作用和应用途径。
作为…8月24日-27日第十七届全国知识图谱与语义计算大会CCKS 2023在沈阳召开。大会以“知识图谱赋能通用AI”为主题探讨知识图谱对通用AI技术的支撑能力探索知识图谱在跨平台、跨领域等AI任务中的作用和应用途径。
作为国内知识图谱、语义技术、自然语言理解与知识获取等领域的核心学术会议每年的CCKS都会邀请相关技术领域顶尖专家学者参会探讨AI前沿技术。今年以来大语言模型掀起的新一轮AI浪潮席卷全球。本次大会上大语言模型也成为众多参会专家学者关注的焦点。
在会上酷克数据首席科学家杨胜文博士发表了题为《用知识增强“小”语言模型》的主旨演讲从产业实践的角度分享了在企业数据仓库环境下利用中小规模语言模型构建面向场景的智能应用的探索与实践并对企业数智化转型过程中AI与数据如何更好地协同做了探讨。
大模型VS小模型
在过去的几个月中大语言模型在公众当中的关注度有所缓和但学术界和产业界的投入热情并未减弱。国内外各大厂商都在加速技术迭代众多初创公司也在奋起直追开源社区的发展也非常迅猛。
杨胜文指出目前千亿级参数的大语言模型在生成能力方面仍存在一些不足如生成“幻觉”问题。更为重要的是企业在实际应用大模型过程中还面临着数据安全、私有化成本高、关键应用场景识别难和高质量数据缺乏等诸多挑战。 图1:酷克数据首席科学家杨胜文博士
相对动辄千亿级甚至万亿参数的大语言模型而言十亿级或百亿级参数的“小”语言模型已经具备良好的语言理解和生成能力并且在落地方面有着显著的成本优势。小语言模型能够以极低的成本在企业私有化部署微调、推理所需的硬件成本也较低。通过与企业自有数据紧密结合包括微调和Prompt增强等在很多垂直场景都可以取得良好的应用效果。凭借其出色的性价比和灵活性小语言模型成为现阶段LLM在企业落地应用的可行替代方案。
同时日益繁荣的开源生态为小语言模型在企业低成本、规模化的应用创造了条件。在代码和工具层面已经出现了很多优秀的开源项目和公开数据集能够满足百亿级参数模型的训练需求。在模型层面出现了很多由大型商业公司、研究机构和初创公司研发的模型参数规模从数十亿到数百亿参数不等大部分模型都允许免费商用这为小语言模型的规模化落地进一步创造了条件。
企业数据仓库与大语言模型的有机结合
大语言模型的训练、微调以及知识增强的应用离不开高质量数据的支持。作为企业数据的存储、加工和分析的核心场所企业数据仓库蕴藏着巨大的企业数据资产。
杨胜文认为数据仓库为企业打造垂类模型、搭建面向场景的智能应用提供了天然的数据和计算环境。他同时指出上一代数仓普遍采用传统MPP架构存在数据冗余、时效性差、数据一致性难保障、数据孤岛治理成本高等难题增加了数据管理和模型开发的复杂度。
酷克数据的旗舰产品HashData云数仓是国内最早实现存算分离的云原生分析型数据库目前已服务金融、电信、能源等行业众多大型企业。HashData数仓系统由1个元数据集群、若干个计算集群、1个对象存储以及1个管理控制台构成具备极佳的弹性和可扩展性。
相比传统架构的数据仓库HashData采用存算分离的架构不仅能够通过SQL计算引擎对传统的数仓业务提供很好的支持还能够借助ML/DL计算引擎实现对机器学习和深度学习的高效支持其中包括对大语言模型微调和推理的支持显著降低了系统的复杂性也大幅降低了运营成本。
HashData云数仓还内置了对向量数据的支持基于分布式并行处理技术可以支持海量语义向量数据的存储和高效检索。
杨胜文表示以HashData为代表的现代企业数据仓库为数据查询、分析和AI计算提供了统一的软硬件平台将极大地推动AI技术在企业中的实际应用。
HashML助力企业轻松构建大模型应用
为了进一步降低AI技术的应用门槛酷克数据基于HashData云数仓自主研发了下一代In-Database高级分析和数据科学工具HashML。
杨胜文介绍HashML首要设计目标就是简单易用帮助企业无门槛地使用各种经典和最前沿的AI算法和模型能力解决实际业务问题。
为了实现这个目标HashML对编程接口做了高度抽象和标准化允许客户只编写少量代码就可以完成从数据加载到数据处理再到模型训练、模型部署、推理预测的全流程工作。 图2:HashML主要功能概览
就大语言模型而言借助HashML可以实现高质量数据挖掘、模型微调和Prompt增强用户只需要少量的代码就能完成智能应用的搭建包括向量知识库的建库和检索、模型的高效微调、模型部署和在线服务以及对话式Web应用的快速开发。另外HashML针对知名的开源语言模型例如ChatGLM、Baichuan、Llama2等提供了额外的功能封装方便客户更加便捷地使用这些模型。
在会上杨胜文介绍了基于HashML和小语言模型构建的两个智能应用检索增强的智能问答ReQA和基于自然语言交互的数据分析ChatData。
在ReQA中通过将企业长期积累的产品手册、技术手册、行业标准、客户服务记录等资料进行向量化并以向量知识库的形式存放在HashData再结合语义向量检索技术和语言模型就能实现基于本地知识库的精准问答。 图3:基于向量知识库的检索增强的智能问答ReQA
在ChatData中用户能够以自然语言的方式与HashData数据库进行交互 实现数据查询和结果展示还能够以自然语言的方式对查询结果进行可视化从而大幅降低数据分析应用的门槛允许企业更多的员工在职权范围内借助数据分析提升工作效率和工作质量。为了让模型能够更好的理解用户查询意图并生成正确的SQL语句酷克数据团队准备了近十万条的训练语料对模型进行了微调。 图4:基于自然语言的交互式数据分析ChatData
展望未来杨胜文认为新一代人工智能技术正在加速企业数字化、智能化进程将对企业的研发、生产、经营带来深远影响。只有让AI计算贴近应用场景、贴近企业数据资产才能更好地推动AI落地。以HashData为代表的现代企业数据仓库为依托结合小语言模型低成本快速试错发掘高价值应用场景是现阶段推动大语言模型技术在企业规模化落地的一种可行路径。
本次大会现场酷克数据云数仓解决方案HashData及下一代数据科学工具HashML受到众多参会者关注。HashML将于近期正式发布后续我们会带来更多相关技术分享。敬请关注
