Nvidia、新ベクトルデータベースでLLMコストを8分の1に削減

Nvidiaの研究者たちは、大規模言語モデル（LLM）のメモリ需要を劇的に削減する新しい技術を開発し、この技術の幅広い普及への道を開く可能性があります。この新しい手法は、動的メモリ疎化（DMS）と呼ばれ、キーバリュー（KV）キャッシュを圧縮することで、精度を維持しながらLLMのコストを8分の1に削減できると報告されています。

DMS技術により、LLMは情報をより効率的に処理できるようになり、速度や知性を犠牲にすることなく、より長く「思考」し、より多くの解決策を探求できるようになります。これは、LLMの現実世界での応用と企業での採用を妨げてきた、重要な計算上のボトルネックに対処するものです。この革新は、さまざまなアプリケーション向けに、よりアクセスしやすく、費用対効果の高いLLMソリューションにつながる可能性があります。

関連ニュースとして、軽量ツールの開発がAI技術の進歩を支え続けています。「vdb」と呼ばれるヘッダーオンリーのCライブラリがGitHubで公開されました。abdimoallimによって作成されたこのライブラリは、高次元ベクトル埋め込みの保存と検索用に設計されています。複数の距離メトリック、オプションのマルチスレッドサポート、カスタムメモリアロケータサポートなどの機能を提供しています。このライブラリは単一ファイルの実装であり、プロジェクトへの統合が容易です。

vdbライブラリを使用すると、開発者は類似性検索やレコメンデーションシステムなどのタスクに不可欠なベクトルデータベースを構築できます。ライブラリのヘッダーオンリーの性質は統合を簡素化し、オプションのマルチスレッド機能はパフォーマンスを向上させることができます。このライブラリは、コサイン、ユークリッド、ドット積の距離メトリックをサポートしています。

NvidiaのDMS技術とvdbのようなツールの利用可能性の組み合わせは、AI技術の最適化と民主化に向けた継続的な取り組みを浮き彫りにしています。NvidiaのDMSはLLMの実行にかかる計算コストの削減に焦点を当てている一方、vdbは、多くのAIアプリケーションの中核コンポーネントであるベクトル埋め込みを管理するための軽量なソリューションを提供しています。