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大模型是怎么分析问题找到答案的?和向量数据库是什么关系?

发布时间 2023-08-28

星环分布式向量数据库
Transwarp Hippo是一款企业级云原生分布式向量数据库,支持存储,索引以及管理海量的向量式数据集,能够高效的解决向量相似度检索以及高密度向量聚类等问题。Hippo具备高可用、高性能、易拓展等特点,支持多种向量搜索索引,支持数据分区分片、数据持久化、增量数据摄取、向量标量字段过滤混合查询等功能,能够很好的满足企业针对海量向量数据的高实时性检索等场景。

大模型实际上包含了大量的静态参数,这需要进一步解释。在大模型中,存在一个名为 Transformer 的机制,这实际上是一个生成式模型。该模型 早应用于翻译任务。我们提供一个中文句子,模型会生成对应的英文句子。这是一个概率模型,它会根据之前的输入令牌和已生成的英文令牌来预测下一个令牌,从而完成翻译。这构成了整个大模型的底层原理。

大模型是如何回答问题的?这实际上是一个概率模型,其中包含许多参数。提供的提示词,也称为"prompt",在模型的预训练过程中起到了重要作用。通过这些 prompt,模型在生成过程中会考虑特定的上下文和方向。例如,如果要回答关于北京的问题,通过合理的 prompt,模型会根据知识背景回答首都问题,而不会涉及其他不相关的信息。这些 prompt 实际上是在控制模型生成概率的空间,使其产生有关问题的合理回答,而不是随意的内容。

当我们构建提示词时,比如律师需要写法律文件,而他对该领域并不熟悉时,数据库的作用就显现出来了。如果大模型具备与法律领域相关的知识,它会首先从数据库中搜索与问题相关的案例。然后,大模型会利用这些案例的相关信息,生成更加真实和准确的回答,避免产生不切实际的内容。向量数据库的引入实际上是为了增强大模型的知识和回答能力,从而更好地应对不同领域的问题。

 

关键词:
大模型,向量数据库

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