柏睿数据推出大模型智能缓存功能,计算时效提升百倍
2024年是大模型应用落地各行业的关键之年。在当下企业想要通过大模型技术降本、增效、提质、拉需、创利等实际需求下,推理成本和效率依然是制约大模型应用落地的重要因素。现在,柏睿数据推出大模型智能缓存功能,提高大模型在企业实际应用中性能优势的同时降低计算成本,让客户用可接受的成本把大模型用起来。
大模型系统的推理效率低主要是由于大模型自回归推理的特性,计算量随着文本生成长度平方增长,意味着生成的文本序列越长,推理的速度越慢。同时经典的GPU 硬件架构需要在推理过程中频繁进行数据传输和搬运,这会显著限制推理效率。
柏睿数据敏锐洞察到行业痛点,推出了大模型智能缓存功能,旨在解决大模型应用中的速度瓶颈和成本焦虑,让智能响应如影随形。当用户生成相同信息时,系统可以直接从缓存中快速提供,而无需重新计算或从原始数据源中检索,从而节省时间和资源。
例如,在线客服场景下,客户提出一个常见问题,如果每次都需要大模型从头开始计算分析,无疑是对计算资源的巨大浪费,也是对用户耐心的极大考验。大模型智能缓存功能的出现,正是为了打破这种等待,实现近乎即时的反馈。它通过预先学习和存储常见问题的回答,使得再次遇到相同或相似查询时,无需重新计算,直接从缓存中提取答案,显著加快了响应时间,提升了用户体验。
柏睿数据的大模型智能缓存功能,不仅具有一般缓存技术的高效性,更融入了AI的智能化特性。
01 极速响应 从测试中可以看出,首次提问需要2.6秒生成答案,而通过智能缓存,第二次提问的响应时间缩短至0.2秒,第三次缩短到惊人的0.03秒,相比首次提问时效提升约百倍,无疑为用户提供了更加流畅的交互体验。
02 智能识别 相似问题GPU只需计算一次。我们的缓存系统不仅能够存储简单的问答,还能够能够智能分析并识别各种相似问题。无论表述如何变化,都能精准匹配,确保答案的准确性和时效性。
03 灵活拓展 KV缓存(精准匹配)和语义缓存(向量匹配)技术完美集合,更广泛地助力AI推理提速。随着数据的不断积累和技术的持续迭代,柏睿数据的大模型缓存功能将不断进化,适应更广泛的应用场景,满足用户日益增长的需求。
对于企业而言,柏睿智能缓存功能意味着更高的运营效率和更低的计算成本,在提升其速度优势的同时减轻性能开销,可以在很大程度上提高大模型在企业实际应用中的性能和效率,能够更敏捷地响应市场变化,增强竞争力。而对于终端用户,每一次互动都将变得更加流畅与自然,享受前所未有的智能体验。