Alibaba Cloud が AI4DB アプリケーションのイノベーションを加速する PilotScope テクノロジーを発表
12 月 20 日、トップの国際データベースカンファレンスである VLDB2024 で一連の新しい論文が発表され、Alibaba Cloud の新テクノロジー PilotScope が見事に選ばれました。このプラットフォーム技術は、データベースへの AI アルゴリズムの「ワンクリック展開」を実現し、データベースへの AI アルゴリズムの適用閾値を大幅に下げ、データベース インテリジェンスのための新しい空間を開きます。同日、Alibaba Cloudは、PilotScopeのすべての技術を無償でオープンソース化すると発表、人々の生活に欠かせないソフトウェア技術。データベース技術の更新はデジタル時代のあらゆる分野に大きな影響を与えますが、その最前線領域の 1 つがデータベース インテリジェンス (AI4DB、AI for Database) です。現在のデータベース システムは非常に複雑で、非常に高い安定性が求められています。単一の AI アルゴリズムを単一のデータベースと照合してデバッグする場合でも、双方のエンジニアが数週間、場合によっては数か月にわたって緊密に連携する必要がありますが、これは非効率的で効果的ではありません。このため、急速に発展している AI アルゴリズムをデータベースに適用する業界の遅れが生じています。
Alibaba Cloud PilotScope アーキテクチャ図の図を参照してください。
この目的については、この問題を解決するために、Alibaba Cloud は新しいソリューションを提案しました。データベースおよび人工知能システムのレベルでモジュールとインターフェースの定義を抽象化および一般化することにより、人工知能アルゴリズムが「ワンクリック展開」を実現できる新しいミドルウェア システム プラットフォーム PilotScope を開発しました。 " 数時間、場合によっては数分でデータベースに保存されます。 VLDB レビューでは、アプリケーション シナリオに基づいた PilotScope の革新的なシステム設計がデータベース インテリジェンスの新たな方向性を切り開くと考えています。
PilotScope は、パラメータ調整、インデックス推奨、カーディナリティ推定、 10 を超える AI アルゴリズムを開発し、PostgreSQL や Spark などの 2 つの主流のオープンソース データベースの適応証明を完了しました。実験データによると、PilotScope を使用して AI アルゴリズムをデータベースに埋め込むと、クエリの最適化などのタスクが従来の「ハード インプラント」方法と比較して 1 ～ 2 倍高速化でき、PilotScope 自体によって発生する追加の導入コストは基本的に無視できるほどです。そしてパフォーマンスは抜群です。 
リライト内容: PilotScope レンダリング解析
「PilotScope はデータベース AI の「スーパー管理者」です。このプラットフォームを通じて、AI エンジニアは一般的なアルゴリズムの設計にのみ集中するだけで済みます。 「さまざまなデータベースの展開とアプリケーションが可能であり、データベース ユーザーは API を呼び出すのと同じくらい便利かつ効率的に AI を使用できます。」プロジェクト責任者の Zhu Rong 氏は、PilotScope はデータベースに対して「ゼロ侵入」設計を採用していると述べました。 AI 幻覚のリスクを軽減し、データベースの安定性を確保しながらインテリジェントな改善を達成するために、インテリジェントな検出、ロールバック、隔離などのメカニズムが実装されています。
現在の状況では、PilotScope は Alibaba Cloud Pilot 内に実装され始めています。アプリケーション、関連テクノロジも、GitHub および Modelscope コミュニティを通じて無料でオープンソースです 
以上がAlibaba Cloud が AI4DB アプリケーションのイノベーションを加速する PilotScope テクノロジーを発表の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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LLM に因果連鎖を示すと、LLM は公理を学習します。 AI はすでに数学者や科学者の研究を支援しています。たとえば、有名な数学者のテレンス タオは、GPT などの AI ツールを活用した研究や探索の経験を繰り返し共有しています。 AI がこれらの分野で競争するには、強力で信頼性の高い因果推論能力が不可欠です。この記事で紹介する研究では、小さなグラフでの因果的推移性公理の実証でトレーニングされた Transformer モデルが、大きなグラフでの推移性公理に一般化できることがわかりました。言い換えれば、Transformer が単純な因果推論の実行を学習すると、より複雑な因果推論に使用できる可能性があります。チームが提案した公理的トレーニング フレームワークは、デモンストレーションのみで受動的データに基づいて因果推論を学習するための新しいパラダイムです。
