Alibaba Cloud, AI4DB 애플리케이션 혁신을 가속화하기 위해 PilotScope 기술 출시
12월 20일, 최고의 국제 데이터베이스 컨퍼런스인 VLDB2024에서 일련의 새로운 논문이 발표되었으며, Alibaba Cloud의 신기술 PilotScope가 성공적으로 선정되었습니다. 이 플랫폼 기술은 데이터베이스에서 AI 알고리즘의 "원클릭 배포"를 실현하여 데이터베이스에서 AI 알고리즘의 적용 임계값을 크게 줄이고 데이터베이스 인텔리전스를 위한 새로운 공간을 열 수 있습니다. 같은 날 Alibaba Cloud는 모든 PilotScope 기술이 무료로 오픈 소스화될 것이라고 발표했습니다.
내용 요약: 데이터베이스 컨퍼런스 VLDB2024에 대한 설명 설명
데이터베이스는 국가 경제 및 국민 생활과 관련된 기본 소프트웨어 기술입니다. 데이터베이스 기술의 업데이트는 디지털 시대의 각계각층에 큰 영향을 미치고 있습니다. 그 선두 영역 중 하나가 데이터베이스 인텔리전스(AI4DB, AI for Database)입니다. 현재 데이터베이스 시스템은 매우 복잡하며 안정성 요구 사항이 매우 높습니다. 단일 AI 알고리즘을 단일 데이터베이스와 일치시키고 디버깅하려면 양측의 엔지니어가 몇 주, 심지어 몇 달 동안 긴밀하게 협력해야 하는데 이는 비효율적이고 비효율적입니다. 이로 인해 빠르게 발전하는 AI 알고리즘을 데이터베이스에 적용하는 것이 업계에서 지연되었습니다
참조: Alibaba Cloud PilotScope 아키텍처 다이어그램 그림
이 문제에 대응하여 Alibaba Cloud는 새로운 솔루션을 제안했습니다. 데이터베이스 및 인공 지능 시스템 수준의 모듈 및 인터페이스 정의, 새로운 미들웨어 시스템 플랫폼 PilotScope가 개발되어 인공 지능 알고리즘이 "몇 시간 또는 몇 분 내에 데이터베이스에 원클릭 배포"를 달성할 수 있습니다. VLDB 검토에서는 애플리케이션 시나리오를 기반으로 한 PilotScope의 혁신적인 시스템 설계가 데이터베이스 인텔리전스의 새로운 방향을 열 것이라고 믿습니다
PilotScope는 매개변수 조정, 인덱스 추천, 카디널리티 추정, AI 알고리즘을 최적화하고 PostgreSQL 및 Spark와 같은 두 가지 주류 오픈 소스 데이터베이스의 적응 교정을 완료했습니다. 실험 데이터에 따르면 AI 알고리즘을 데이터베이스에 내장하기 위해 PilotScope를 사용하면 기존의 "하드 이식" 방법에 비해 쿼리 최적화와 같은 작업 속도를 1~2배 높일 수 있으며, PilotScope 자체로 인해 발생하는 추가 배포 비용은 기본적으로 무시할 수 있습니다. , 성능이 뛰어납니다.
재작성된 내용: PilotScope 렌더링 분석
"PilotScope는 데이터베이스 AI '최고 관리자'입니다. 이 플랫폼을 통해 AI 엔지니어는 다양한 데이터베이스의 배포 및 적용을 구현하기 위한 일반 알고리즘 설계에만 집중하면 됩니다. AI는 API를 호출하는 것만큼 쉽고 효율적입니다.” 프로젝트 책임자인 Zhu Rong은 PilotScope가 데이터베이스를 '침입 제로'로 설계했으며 지능형 탐지, 롤백, 격리 등의 메커니즘도 설계했다고 말했습니다. AI 환상의 위험을 감수하고 데이터베이스 안정성을 보장하면서 지능적인 개선을 달성합니다
현재 상황에서 PilotScope는 Alibaba Cloud 내에서 파일럿 애플리케이션을 시작했으며 관련 기술도 GitHub 및 Modelscope 커뮤니티를 통해 외부 세계에 제공됩니다. 무료 및 오픈 소스
VLDB는 3대 국제 데이터베이스 컨퍼런스 중 하나로 매년 학계와 산업 현장에 중요한 영향을 미친 새로운 결과만을 발표합니다. 제50회 VLDB 컨퍼런스는 2024년 8월 중국 광저우에서 개최될 예정입니다.
오픈소스 주소는 첨부되어 있습니다:
https://github.com/alibaba/pilotscope
위 내용은 Alibaba Cloud, AI4DB 애플리케이션 혁신을 가속화하기 위해 PilotScope 기술 출시의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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LLM에 인과관계 사슬을 보여주면 공리를 학습합니다. AI는 이미 수학자 및 과학자의 연구 수행을 돕고 있습니다. 예를 들어, 유명한 수학자 Terence Tao는 GPT와 같은 AI 도구의 도움을 받아 자신의 연구 및 탐색 경험을 반복적으로 공유했습니다. AI가 이러한 분야에서 경쟁하려면 강력하고 신뢰할 수 있는 인과관계 추론 능력이 필수적입니다. 본 논문에서 소개할 연구에서는 작은 그래프의 인과 전이성 공리 시연을 위해 훈련된 Transformer 모델이 큰 그래프의 전이 공리로 일반화될 수 있음을 발견했습니다. 즉, Transformer가 단순한 인과 추론을 수행하는 방법을 학습하면 보다 복잡한 인과 추론에 사용될 수 있습니다. 팀이 제안하는 공리적 훈련 프레임워크는 시연만으로 패시브 데이터를 기반으로 인과 추론을 학습하는 새로운 패러다임입니다.
