यदि आप YouTube शॉर्ट्स पर तीन वीडियो देखना चाहते हैं - एक इतालवी खाना पकाने पर, एक शतरंज की शुरुआत पर, और तीसरा क्रिप्टो ट्रेडिंग पर, YouTube शॉर्ट्स की अनुशंसा एल्गोरिदम आपके रहने के समय के साथ वीडियो विवरण को जोड़ती है।
ओस्सो बुको वीडियो को उसके अंत तक देखने से आपके फ़ीड में अधिक इतालवी खाना पकाने के विशेष वीडियो सक्रिय हो जाएंगे।
हमारा मानना है कि प्रत्येक एलएलएम-आधारित एप्लिकेशन को इस क्षमता की आवश्यकता होगी।
एलएलएम वर्कफ़्लो में टेक्स्ट और संरचित डेटा का सही संयोजन करना कठिन है। इसके लिए एक नई सॉफ़्टवेयर अवसंरचना परत की आवश्यकता होती है: एक वेक्टर कंप्यूटर।
वेक्टर कंप्यूटर कई प्रकार के डेटा को वैक्टर में सरलीकृत करते हैं - एआई सिस्टम की भाषा - और उन्हें आपके वेक्टर डेटाबेस में धकेल देते हैं।
चूंकि स्पार्क बीआई और एआई प्रशिक्षण में बड़ी मात्रा में डेटा को बदलने के लिए सिस्टम बन गया है, वेक्टर कंप्यूटर मॉडल को फीड करने के लिए डेटा पाइपलाइनों का प्रबंधन करता है, उन्हें किसी उद्देश्य या उपयोगकर्ता के लिए अनुकूलित करता है।
आज, अधिकांश वेक्टर बहुत सरल हैं, लेकिन तेजी से, वेक्टर में सभी प्रकार के डेटा अंतर्निहित होंगे, और वेक्टर कंप्यूटर ऐसे इंजन होंगे जो उन शक्तिशाली संयोजनों को उजागर करेंगे।
सुपरलिंक्ड एक वेक्टर कंप्यूटर बना रहा है। संस्थापक डेनियल स्वोनावा यूट्यूब के पूर्व इंजीनियर हैं जिन्होंने एक दशक तक रीयल-टाइम मशीन लर्निंग सिस्टम पर काम किया।
वेक्टर कंप्यूटर रिट्रीवल ऑगमेंटेड जेनरेशन (आरएजी) के लिए सही डेटा सामने लाने में मदद करके एलएलएम सटीकता में सुधार करते हैं। वे कई प्रकार के डेटा को शामिल करके एलएलएम के तेज़ अनुकूलन की अनुमति देते हैं जिन्हें जल्दी से अपडेट किया जा सकता है।
एलएलएम अनुकूलन के लिए अन्य तकनीकों के लिए पुनः प्रशिक्षण या फाइन-ट्यूनिंग की आवश्यकता होती है। ये काम करते हैं, लेकिन समय लगता है। भविष्य के मानक एलएलएम स्टैक (इतना दूर नहीं) आरएजी और फाइन-ट्यूनिंग दोनों का लाभ उठाएंगे।
सुपरलिंक्ड अब उत्पाद पूर्वावलोकन में है, MongoDB, Redis, Dataiku, और अन्य जैसे कई प्रमुख बुनियादी ढांचे भागीदारों के साथ काम कर रहा है। यदि आप और अधिक जानना चाहते हैं, यहां क्लिक करे.
हम डेनियल और बेन के साथ साझेदारी करके रोमांचित हैं।
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- स्रोत: https://www.tomtunguz.com/superlinked/
