深度|普林斯顿教授Arvind:构建大参数模型不再有效,数据正成为瓶颈...
数据成为瓶颈:现有的模型已经在几乎所有可获取的数据上进行了训练,数据量的增加可能不会像以前那样带来根本性的改变或新的能力。合成数据的局限性:合成数据在提升数据量方面可能并不总是有效的,因为它可能只是在牺牲数据质量,而没有提供新的学习内容。AI模型的未来趋势:AI模型可能会趋向于小型化,因为小型模型在成本...
自如基于StreamPark+Paimon实现数据一键入湖最佳实践
这一需求包含了每天同步的MySQL业务表数量超过4400个,以及超过8000多个的HiveETL加工任务,每天新产生数据量有50T,而且这些数字还在不断增长。根据数据的新鲜度需求分为低新鲜度(T+1day)和高新鲜度(T+10minutes)两种,每天同步调度4000多个低新鲜度数据表,以及每天同步调度400多个高新鲜度数据...
思考丨重塑数据底层架构!金融机构和数据库厂商的“数字化必考”!
其次,大型金融机构需要整体升级的系统较多,迁移的数据量也较大,所以重点关注整套迁移方案的安全性和改造成本,数据库针对原数据库的高度兼容以及完整的迁移工具是大型金融机构最关心的能力之一。最后,一般大型金融机构的基础设施也比较复杂和多样化,要求数据库厂商能基本兼容所有主流的国产芯片,同时可以多芯片混部,服务器上...
高性能亿级录制列表查询系统设计实践
2.数据量大。腾讯会议的录制的数据库的存量数据巨大。未来还将持续保持高速的增长,存储的压力、写入/查询的压力很大。3.耗时要求高。作为一级TAB的入口,产品对于其中的体验要求极高,秒开是必须的,这意味着一次接口调用查询一页的耗时在高峰压力下也要在百毫秒级别内。面对这些挑战,下面介绍腾讯会议的后台系统是...
弱智吧成最好中文AI训练数据:大模型变聪明,有我一份贡献
世界知识:百科全书、四个特定领域的数据(医学、经济管理、电子学和农业)。NLP数据集:COIG-PC、COIGHumanValue等。考试试题:中学和大学入学考试、研究生入学考试、逻辑推理测试、中国传统文化。表1为数据集来源统计。研究者从中国互联网和社区的22个来源总共收集了48,375个实例,涵盖从常识、STEM...
大模型在数据领域的十大价值应用
通过这个过程,LLM不仅执行了基本的数据清洗任务,还利用其语言理解能力处理了复杂的模糊情况,如解释相对日期、推断缺失信息等(www.e993.com)2024年10月18日。这大大提高了数据质量,为后续的数据分析和应用奠定了基础。02自然语言查询接口理由:LLM可以理解自然语言,将其转换为结构化查询语言,使非技术用户也能轻松查询复杂数据库,当前比较热的ChatSQ...
为何彭博终端能“垄断”金融市场四十年?七大核心竞争力不容忽视
g.数据许可——严格框架以实现最大化数据控制彭博的数据许可框架规定了其数据的使用、重用、修改、再分发和衍生的方式。该框架确保他们能够全程监控其数据在价值链中通过不同网关、实体和产品的路径。这使他们能够在价值链的多个节点进行货币化(盈利),通常确保那些间接使用数据的节点也被正确收费。
对于垂直大模型,什么样的数据算是“好数据”?
行业属性,是好数据的进阶能力以上,其实是“好数据”的一般特征。面向特定行业的垂类大模型,除了满足以上特征外,更重要的是要具备专业性。这不仅要求我们拥有高质量的数据,还需要深入理解行业的特定术语、概念以及流程,同时选择和优化最适合该行业特性的技术和算法,这种深度的专业性是区分一般模型与高效、精准行业大模...
张然:以数据资产价值最大化为目标推动数据治理发展
银行拥有大量的数据,这些数据不仅反映出银行的经营表现,也影响着银行的管理决策。银行对数据进行分析处理可以形成生产力、产生现金流,因此经过治理的数据可以称为“数据资产”。就像其他金融资产一样,数据资产同样也具有价值,所有资产价值加总在一起,就是银行的整体资产价值。
我们日常生活产生的庞大数据去了哪?一文解析大数据背后的“上帝之...
我之前在Oracle工作,这是全球最领先的数据库公司之一。我们将数据库称为关系数据库管理系统(RelationalDatabaseManagementSystem,RDBMS),这是基于一个天才人物的发现:用表格型的东西来管理数据,会使得它极其易于管理。这与我们使用Excel的方式非常相似,尽管Excel是一种更简单的格式。当数据量增加到一定...