用 Modal 和 Hugging Face TEI 在 15 分鐘內嵌入英文維基百科
Modal 和 Hugging Face 的文字嵌入推論伺服器,可在大約 15 分鐘內嵌入整部英文維基百科,費用僅略高於 15 美元,靠的是 Modal 的無伺服器 GPU 擴縮能力。文章主張,對正式環境的 RAG 而言,開源嵌入模型勝過 OpenAI 的 text-embedding-ada-002 這類以 API 為基礎的模型,因為前者可用使用者資料微調,並避開速率限制與按權杖計費。
Modal 和 Hugging Face 的文字嵌入推論伺服器,可在大約 15 分鐘內嵌入整部英文維基百科,費用僅略高於 15 美元,靠的是 Modal 的無伺服器 GPU 擴縮能力。文章主張,對正式環境的 RAG 而言,開源嵌入模型勝過 OpenAI 的 text-embedding-ada-002 這類以 API 為基礎的模型,因為前者可用使用者資料微調,並避開速率限制與按權杖計費。
Cursor 公布了一份它正在處理的問題清單,包括訓練一個自訂的快速重排序器,將所有來源的 500k 個 token 過濾到每次請求最相關的 8k。該清單還涵蓋一個面向編輯的 copilot、針對大型程式碼庫的受約束流程內代理、錯誤尋找,以及更大規模的編輯。截至 2023 年 10 月 12 日,Cursor 已索引 1.4B 個向量和 150k 個程式碼庫。
Modal 宣布其雲端函數平台現已正式全面開放,任何人都能在幾分鐘內註冊並在雲端執行 Python 程式碼,此前該平台於 2022 年開放了候補名單。該平台提供按秒計費的無伺服器執行、在 A100、A10G、T4、L4 和 H100 上自動擴展的 GPU 推論端點,以及跨數千個容器的大規模批次作業,且無需 YAML 配置。Modal 還完成了由 Redpoint Ventures 領投的 1600 萬美元 A 輪融資,領投種子輪的 Amplify Partners 也參與其中,並計劃利用這筆資金加速其產品路線圖。
Modal Labs 已完成由 Redpoint Ventures 領投的 1600 萬美元 A 輪融資,既有投資者 Amplify Partners 及新參與者 Lux Capital、Definition Capital 等跟投,總融資額達到 2300 萬美元。該公司還正式推出了其雲端平台,此前該平台處於測試階段,早期客戶包括 Ramp、Substack 和 SphinxBio,並將利用這筆資金加速產品開發,並在紐約市總部招聘工程師。
Cursor 在 2 張 80-GB A100 GPU 上測量 Llama-2-70B 的推論,發現就提示詞 token 而言,它比 GPT-3.5 便宜超過 3 倍,但在小批次規模下,生成 token 則貴得多。提示詞處理每 1K token 約 $0.00042,而 GPT-3.5 為 $0.0015;生成在批次大小為 1 時達到每 1K token $0.066,只有在大批次下才接近 GPT-3.5 的價格,而大批次會把首 token 時間推遲到數秒。Cursor 建議對分類與重排序這類提示詞密集的任務使用開源模型,對生成密集的工作負載則使用閉源 API。
推薦理由:Cursor 測得的成本與延遲數據顯示了自託管 Llama-2-70B 何時優於 GPT-3.5、何時不然,為開源模型服務決策提供了可複用的框架。
Cursor 研究員 Arvid Lunnemark 主張,prompting 應稱為「prompt design」,並與網頁設計相提並論,因為兩者都追求與動態輸入進行清晰溝通,且都必須讓內容配合不同的「尺寸」——網頁對應螢幕尺寸,prompt 對應上下文視窗。他發布了 Priompt v0.1,這是一個類似 React、以 JSX 為基礎的 prompt 設計函式庫,已在 Cursor 內部使用,並附有預覽網站,可依據真實請求資料渲染 prompt。