Přeměněte jakýkoli autoregresivní LLM na Diffusion LM. dLLM je knihovna v Pythonu, která sjednocuje trénink a hodnocení difuzních jazykových modelů. Můžete ho také použít k přeměně JAKÉHOKOLI autoregresivního LM na difuzní LM s minimálním výpočetním zatížením. 100% open-source.

Vektorový index vs vektorová databáze, jasně vysvětleno! Většina lidí tyto pojmy používá zaměnitelně. To je chyba. Představte si to takto: Vektorový index je algoritmus. Vezme vaše vektory, uspořádá je do vyhledávatelné struktury (jako HNSW) a rychle najde podobné položky. FAISS je dobrým příkladem. Ale samotný algoritmus neřeší úložiště, filtrování ani škálování. Jen vyhledává. Vektorová databáze tento index zahrnuje se vším ostatním, co potřebujete – distribuovaným úložištěm, filtrováním metadat, perzistencí a souběžným přístupem. Také vám to dává flexibilitu v tom, jak indexujete. HNSW, IVF, DiskANN – různé techniky pro různé kompromisy mezi rychlostí, přesností a pamětí. Milvus je dobrý příklad. Takže jedna je součást. Druhá je systém. Tento rozdíl působí akademicky, dokud nedosáhnete měřítka. Pak to začne být drahé. Firma zabývající se autonomním řízením se to naučila na vlastní kůži. Budovali vyhledávací systém pro záznamy z jízdy – ve velkém měřítku. Každý trip generuje snímky; každý rámec se stává vektorovým vnořením. Inženýři museli dotazovat scénáře jako "noční městské křižovatky s chodci" napříč měsíci dat. FAISS byl přirozeným výchozím bodem. Rychlý, lehký, snadno se nastavuje. Ale jak data rostla, každý den se embeddingy staly samostatným indexovým souborem. O několik měsíců později: stovky tisíc izolovaných souborů. Vyhledávání po více dní znamenalo přistupovat k mnoha souborům současně. Dotazy jako "přední kamera při lehkém dešti na městských silnicích" vyžadovaly vlastní databáze, plánovače dotazů a filtrační logiku postavenou na FAISS. Miliardy vektorů. Žádná jasná cesta vpřed. Právě zde přicházejí na řadu vektorové databáze – a proto společnost přešla na Milvus. Rozdíl byl okamžitý: ↳ Jednotlivé dotazy kombinují podobnost vektorů s filtry metadat ↳ Data organizována do kolekcí a oddílů, nikoli rozptýlených souborů ↳ Desítky miliard vektorů, výroba přes rok, žádné velké incidenty ↳ 30% snížení nákladů na infrastrukturu ↳ 10x prokázaná škálovatelnost Není to ojedinělý problém. Většina podniků narazí na stejnou překážku – začíná s lehkým indexem, pak se snaží rychle filtrovat, vydržovat nebo škálovat. Vektorové databáze existují právě pro tento přechod. To, co dělá Milvus výjimečným, je způsob, jakým zvládá škálování a rozmanitost dat. Miliardy vektorů, horizontální škálování a specializované indexy pro různé typy dat – geografická data jako zeměpisná šířka a délka mají svůj vlastní optimalizovaný index, ne univerzální přístup. Pokud tedy budujete škálovatelný systém vyhledávání a vyhledávání pro své agenty, LLM nebo jiné, doporučuji se podívat na @milvusio. Je to 100% open-source (41 000+ hvězdiček) a můžete si to celé hostovat sami nebo přímo využít jejich cloudovou nabídku. Odkaz na repozitář v dalším tweetu!

Tým společnosti DeepMind napsal tento článek o tom, jak musíte přemýšlet o GPU. Nezbytné pro inženýry a výzkumníky v oblasti umělé inteligence: