人工知能の分野における最近の重要な傾向は、大規模モデルの台頭です。大規模モデルの世界では、大規模なベクトル データの処理と管理という課題に直面しており、この需要を満たすためにベクトル データベースが絶えず開発されています。
では、ベクトル データベースと大規模モデルの間にはどのような関係があるのでしょうか?
この疑問を念頭に置いて、Data Ape は LinkFX の主任研究員である Zhao Tiancheng 博士にインタビューしました。Zhao 博士は、ベクトル データベースと大規模モデル技術の両方が人工知能の分野における重要な技術基盤であると考えています。その中で、ベクトル データベースはストレージとメモリの機能を提供し、大規模モデルは問題の処理と分析の機能を提供します。従来のデータベースと比較して、ベクトル データベースはベクトル化コンピューティングを使用して、画像、音声、ビデオなどの大規模、高次元、複雑なデータを高速に処理し、複雑なクエリ操作をサポートし、複数のノードに拡張して、より大規模なデータを処理できるようになります。
大規模モデルの強力な学習および表現機能により、巨大で複雑なデータを処理し、そこから有用な特徴やパターンを抽出し、大規模なデータセットの事前トレーニングを通じて、反復的な改良を加速し、モデルのパフォーマンスを向上させることができます。大規模モデルは、効率的なデータ ストレージとクエリ サポートを提供します。これは、大規模モデルを適用するための重要な条件です。
大規模モデルとベクトル データベースという 2 つの主要なテクノロジーの緊密な統合により、汎用人工知能 (AGI) を実現するための信頼できる道が提供されます。Lianhui Technology を例に挙げると、Lianhui Technology は技術革新に頼って、認知、記憶、思考、行動の 4 つのコア機能を統合した自律型知的体 OmBot を開発しました。自動かつ自律的な知的体として、環境を認識し、人間の脳の動作メカニズムを模倣し、タスクの目標に従って積極的にタスクを完了する、独立した意思決定と短期および長期の記憶を備えたコンピューターモデル。