The Efficient Frontier of LLMs: Better, Faster, Cheaper
自2022年11月ChatGPT发布以来，大型语言模型（LLMs）引起了广泛关注，许多开源和专有模型进入市场。随着竞争的加剧，LLM服务提供商越来越注重效率作为吸引用户和保持领先地位的关键差异化因素。
在追求人工通用智能（AGI）的最高级和最有能力的LLMs的竞争中，媒体的大部分关注点集中在这一领域上。然而，随着市场的成熟，成本和性能效率正在成为决定LLM服务提供商成功与否的关键因素。这种关注重心的转变促使预训练和推理技术的创新，因为服务提供商努力提供比竞争对手更准确、更快速和更具成本效益的模型。
1. 数据效率作为竞争杠杆：Mistral AI在开发更小、更高效模型方面的成功很大程度上归功于他们在从训练数据中过滤重复或荒谬信息方面的娴熟技能。投资于数据工具和专业知识可以在模型性能和成本节省方面带来显著回报。这突显了行业广泛投资于针对不同数据类型量身定制的精密数据工具的迫切需求，类似于Visual Layer在计算机视觉中发挥的关键作用。
2. 领先发展的架构创新：Google的Gemini 1.5和Mistral的Mixtral 8x7B所取得的显著进展，通过稀疏架构和专家混合引擎（MoE）展示了架构创新如何推动效率。这些模型不仅通过减少计算需求挑战了现状，而且开启了一个成本效益高、高性能的新时代。
3. 硬件质量和效率的战略合作伙伴关系：模型训练的效率在很大程度上受计算资源的质量和稳定性影响，尤其是各个提供商之间硬件性能的不一致性。影响训练效率的关键因素包括整体集群质量以及GPU或TPU等加速器的性能。公司应优先考虑硬件评估和战略合作伙伴关系，利用诸如Ray之类的工具进行高效的集群管理和分布式训练，确保其人工智能项目的稳定性和可扩展性。
4. 强调集群管理和编排：有效管理计算资源以及战略使用编排工具对于在不影响性能的情况下扩展人工智能运营至关重要。这些工具不仅优化资源分配，而且实现灵活性、无缝扩展性和容错性，这些对于管理复杂的人工智能工作流程至关重要。模型的先期培训效率不仅是操作优势，还是人工智能发展中创新和敏捷性的催化剂。
5. 推理效率：随着模型压缩和修剪技术的进步，推理效率已成为在资源受限环境中部署LLM的焦点。通过采用修剪和量化等策略，企业可以显著降低运营成本，扩大LLM技术的范围和可访问性。
6. 高效预训练的战略优势：转向更高效的预训练方法不仅仅是为了节省成本；这是为了敏捷性和创新。更快、资源消耗较少的训练周期可以进行更多实验并快速部署改进的模型，为在竞争激烈的市场中提供战略优势。
7. 效率者的生存（和资金充裕者）：这种向效率转变也更符合不断演变的投资格局，焦点正加速放在开发可扩展、盈利的人工智能解决方案上，这些解决方案能够满足特定的业务需求，而不是追求通用人工智能这个难以实现的目标。这意味着构建基础模型的初创公司需要极其资金和资源高效，或者附属于盈利性公司（例如Google、Meta）。为实现这一目标，模型提供商的执行团队必须完全致力于当前任务，如果他们参与了大量其他副业，这可能具有挑战性。
8. 模型选择的互换性和灵活性：不要被炒作左右。尽管一些公司以新模型主导科技头条，但请记住：竞争环境在不断变化。竞争对手和开源模型通常在几个月内在性能上赶上。这凸显了构建应用程序和系统以提供集成来自各个提供商模型的灵活性的重要性。这确保在任何特定时刻都能访问表现最佳的模型，使您的团队摆脱供应商束缚。
在生成式人工智能时代，变得更好、更快、更便宜对于成功至关重要。要实现这一目标，着重提高人工智能应用的效率，即使您不是在训练自己的LLM。优先考虑数据质量、最佳资源利用、流程的简化以及创新架构，提供前沿解决方案，推动产生有意义的结果。通过拥抱效率至上的思维模式，您的人工智能团队可以领先一步，创造影响深远的应用程序，充分利用基础模型的威力。
数据交换播客
月度综述。Paco Nathan和我探索最新的人工智能进展，从文本到视频模型和谷歌的Gemini系统到AMD的AI加速软件。我们还深入探讨了增强基础模型和将知识图谱与语言模型集成的技术。
释放私有数据合作的潜力。在这一集中，Pyte的首席执行官和联合创始人Sadegh Riazi讨论了安全的多方计算解决方案，以实现隐私保护的数据合作，分析和机器学习。
用知识图谱提升RAG系统：初步洞见
在之前的帖子中知识图谱增强RAG: 用外部知识提升LLM，我探讨了知识图谱（KG）在增强语言模型（LLM）方面的潜力。在此基础上，我收集了有关在检索增强生成（RAG）系统中应用KG的早期研究结果。我们开始在KG和RAG的整合中看到一些结果，尤其是在结构化数据（例如文本到SQL模型）的情况下。
利用知识图谱增强RAG系统的最新工作显示出有希望的结果。知识图谱引导的检索利用KG指导RAG模型检索相关段落，特别是增强问答和信息摘要的能力。研究表明，与传统检索方法相比，这种方法提高了精确度和召回率，提升了RAG模型的性能。然而，这种方法的有效性取决于知识图谱的完整性和准确性，可能会影响检索效果。
知识图谱增强生成是另一个重点，它利用知识图谱将更多的上下文和知识注入到 RAG 模型的生成阶段，从而产生更具信息量和连贯性的输出。早期实验表明，这种方法可以生成上下文更丰富、更准确的文本，展示了知识图谱在提高内容质量方面的实用性。然而，它也带来了将知识图谱中的偏见或不准确性传递到生成内容中的风险。
所有这一切的一个重要方面是知识图谱的创建。正在探索从非结构化数据中自动构建知识图谱，以支持 RAG 系统，特别是在缺乏预先存在的知识图谱的情况下。这有助于更有效和准确地检索和处理数据时访问结构化信息源。然而，确保知识图谱构建过程的质量和可伸缩性仍然是一个挑战。
还在采用专门的模型用于知识图谱构建和增强，以提高 RAG 系统的三元组提取和知识图谱构建质量，提供潜在的成本和可伸缩性优势。这些专门的模型可以优化知识图谱构建过程，在使用语言模型提示时在使用三元组和文本块之间平衡权衡。然而，在准确性、令牌使用量和计算成本之间权衡，并保持知识图谱的持续准确性和相关性是一个挑战。
知识图谱对 RAG 系统的影响取决于知识图谱的准确性和完整性
尽管还处于早期阶段，但将知识图谱与 RAG 系统集成显示出潜力。最容易的起点似乎是在分析领域，利用结构化数据创建知识图谱以增强 RAG 系统。为推进这个领域的发展，未来的研究应该侧重于开发从非结构化数据构建知识图谱的高效方法，并探索保证在生成过程中所使用的知识图谱信息的相关性和可靠性的策略。通过增强知识图谱构建的图启发式和设计决策，优化 RAG 系统性能是至关重要的。此外，为实时数据集成开发知识图谱更新机制对于在实际应用中保持竞争力是必不可少的。
随着这一领域的发展，我们可以预期在各种应用中看到更复杂和有效的知识图谱与 RAG 系统的整合，从而产生更准确、信息量更丰富和连贯的输出。
