@ttunguz의 벡터 컴퓨터 회사

YouTube Shorts에서 이탈리아 요리, 체스 오프닝, 암호화폐 거래 등 3개의 동영상을 시청하는 경우 YouTube Shorts의 추천 알고리즘이 동영상 설명과 체류 시간을 결합합니다.

osso bucco 동영상을 끝까지 시청하면 피드에 더 많은 이탈리아 요리 전문 동영상이 표시됩니다.

우리는 모든 LLM 기반 응용 프로그램에 이 기능이 필요하다고 믿습니다.

LLM 워크플로에서 텍스트와 구조화된 데이터를 결합하는 것은 어렵습니다. 이를 위해서는 새로운 소프트웨어 인프라 계층인 벡터 컴퓨터가 필요합니다.

벡터 컴퓨터는 다양한 종류의 데이터를 AI 시스템의 언어인 벡터로 단순화하고 이를 벡터 데이터베이스에 푸시합니다.

Spark가 BI 및 AI 교육에서 대량의 데이터를 변환하는 시스템이 되면서 벡터 컴퓨터는 데이터 파이프라인을 관리하여 모델을 공급하고 목적이나 사용자에 맞게 최적화합니다.

오늘날 대부분의 벡터는 매우 단순하지만 점점 더 벡터에 모든 종류의 데이터가 내장될 것이며 벡터 컴퓨터는 이러한 강력한 조합을 구현하는 엔진이 될 것입니다.

Superlinked는 벡터 컴퓨터를 구축하고 있습니다. 설립자 다니엘 스보나바 YouTube에서 10년 동안 실시간 머신러닝 시스템 분야에서 일한 전직 엔지니어입니다.

벡터 컴퓨터는 RAG(Retrieval Augmented Generation)에 적합한 데이터를 표시함으로써 LLM 정확도를 향상시킵니다. 빠르게 업데이트할 수 있는 다양한 종류의 데이터를 포함하여 LLM을 더 빠르게 최적화할 수 있습니다.

LLM 최적화를 위한 다른 기술에는 재교육이나 미세 조정이 필요합니다. 작동하지만 시간이 걸립니다. (그리 멀지 않은) 미래의 표준 LLM 스택은 RAG와 미세 조정을 모두 활용할 것입니다.

Superlinked는 현재 MongoDB, Redis, Dataiku 등과 같은 여러 주요 인프라 파트너와 협력하여 제품 미리 보기 단계에 있습니다. 더 자세히 알아보고 싶다면, 여기를 클릭하세요.

Daniel & Ben과 파트너십을 맺게 되어 매우 기쁩니다.

생성 데이터 인텔리전스