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在谷歌的竞价排名体系中,内容方是通过用户对链接的每一次查询、点击和浏览来获得收益,可AI搜索并不呈现链接,而是给出一个被视为整体的回答。所以现在Perplexity的新方案就完美解决了利益分配的问题,广告主赞助的问题中引用了哪家内容提供商的内容,就会向哪家出版商、新闻媒体分账。
AI搜索的魅力不仅仅体现在搜寻与用户提问更贴合的结果,而是在此基础上更进一步、用AI来代替用户思考,一步到位地呈现出答案。AI搜索这样的“一问一答”模式,就导致了传统搜索引擎的“竞价排名”无法适配,因为在回答中直接插入广告会极大影响使用体验,这就是为什么Perplexity之前向广告主兜售广告位的行动收效甚微
这些缺乏常识的答案看似是大模型幻觉问题,背后其实是搜索的召回精度问题。谷歌的召回技术依旧依靠网页索引,这一套在信息排序上管用,但与内容相关度和准确度无法保证;在自己的强势领域搜索上,谷歌的逻辑开始吃力起来。就如美国证券分析师丹·艾布斯·韦德布什所述,“这是在谷歌搜索服务的压倒性优势上出现的裂痕。”
但打破用户习惯的产品往往是重写逻辑,而不是利用AI对原产品缝缝补补,处理不当反而会消耗原有用户的信任。谷歌的AI overviews推出不到一周,便因为没认出毒蘑菇、建议用户吃石头、把胶水加到披萨上,招到用户吐槽。
反观Perplexity AI,它本质上就是一款信息处理工具,关键能力在于,最大程度上缩短了满足信息需求的路径,可以说,Perplexity的颠覆性也源于改变人们信息搜索习惯的潜力,而一旦当人们习惯了一步得到答案,就没有耐心去翻阅无数条夹杂广告的蓝色链接了。
这还得从传统搜索引擎的赖以生存的商业模式「竞价排名」开始谈起,但到了AI时代,Perplexity所定义的搜索逻辑里,信息排序的流程被省略,直接给出答案,但谷歌的收入恰恰来自让人们点击和浏览链接,赚取广告费,同时打造数据飞轮,优化搜索排名。
值得一提的是,Perplexity团队的反应速度相当惊人,GPT3.5发布一周后,Perplexity AI就正式上线。更厉害的是,Perplexity不仅借助LLM实现了答案引擎的想法,还在这个基础上用RAG技术优化了LLM幻觉问题,就如Aravind Srinivas所述,Perplexity并不是二者的替代,而是两者的平衡点。
M16/M8 -> M32,硬件逻辑上是Stride Store,是LSU将一个TileReg里的数据,连续读出512/256B,Stride step = 1024B/1024B,共1024B(4个SubTile),写入到memory连续的1024B中。这样写入4个Tile。Header同理。
M32->M16/M8,硬件逻辑上是Stride Load,即在SuperTile内部,LSU连续读取一个512B/256B,Stride step = 1024B/1024B,共读取1024B(4个SubTile)后,写入到一个TileReg里。这样读取4个Tile。Header同理
B矩阵(weight)一般为32x32在global memory静态准备好
512B read & 512B write per cycle
支持TMMA_MEM指令(通过TLSU)直接读取L2B中的Tile到TMAC单元进行矩阵乘运算
L2B <-> TileRe
之间的读取/存储。支持在L2B的一个SuperTile内部,读取1或多个Tile到TileReg。
L2B <-> TileReg之间的读取/存储。支持在L2B的一个SuperTile内部,读取1或多个Tile到TileReg。
由TLSU(TSMEM指令)负责L2B <-> TileReg之间的读取/存储。支持在L2B的一个SuperTile内部,读取1或多个Tile到TileReg。
只由TDTE(TACP指令)负责L2B<->其他memory位置进行数据搬运。DTE进行数据搬运时,以SuperTile为基本单位,不支持读取部分SuperTile。 2. 由TLSU(TSMEM指令)负责L2B <-> TileReg之间的读取/存储。支持在L2B的一个SuperTile内部,读取1或多个Tile到TileReg。
DTE只支持整数个SuperTile数据搬运,即搬运时只能对齐SuperTile,不允许跨SuperTile搬运
LSU支持per-Tile读写,通过Tile Idx寻址。最多一次性搬运整个SuperTile内x4 Tiles。不允许跨SuperTile读取多个Tile。 b. DTE只支持整数个SuperTile数据搬运,即搬运时只能对齐SuperTile,不允许跨SuperTile搬运。
只支持NHWC Row-Major (K-Major)
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