明确的商业化落地场景和更低的算力成本，为各类企业打开了进军垂直大模型的大门。 垂直大模型的考验 垂直大模型的优势在于不够大：算力不够大、算法难度低，但并不代表垂直大模型谁都能做。...而行业数据更是非常核心的私域数据，私域数据量越大，质量越高，就越有价值。 比如，一个医疗公司拥有大量医疗数据、病例数据，那么它就能开发出医疗垂直大模型类的产品。...同理，建筑行业的项目数据、金融行业的用户画像数据、海运行业的船位数据等，都是赋能垂直大模型的关键。...但现阶段垂直行业想要获取高精度标注数据的成本较高，而在公开数据库中，行业专业数据也较少，因此对垂直大模型的建构提出了很高的要求。 总体而言，想要做好垂直大模型，数据的重要性，远超过算力和算法。...数据，已成为企业突破垂直大模型的“卡点”。 手握行业数据领先一步 垂类大模型讲求应用与场景先行的逻辑，而在国内更是强调产业侧的价值。
尤其是对于各类行业大模型而言，无论是直接调用商用大模型，还是基于开源大模型来定制，其底层大模型的能力都差不多，在算法模型层面并不能拉开多大的差距。那一个行业大模型怎么让自己脱颖而出呢？...答案在于专业的行业训练数据集。决定一个行业大模型表现的，除了模型本身外，训练数据集也起到很关键的作用。 所以，对于各类垂直大模型而言，与其说是大模型的竞争，还不如说是专有数据集的竞争。...确保数据集的质量 一个训练数据集，首先必须要保证数据质量比较高，这包括数据的准确性、完整性、一致性、时效性等数据的“基本功”。 准确性是数据质量的首要标准，它直接影响到模型判断和预测的准确度。...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。...数据准备和预处理，包括数据清洗、数据增强、数据标注、特征工程等多个环节。 数据清洗是处理数据集中的不准确、不完整或不相关数据的过程，这包括去除重复记录、修正错误或缺失的值、过滤掉噪声数据等。
1 目前垂直行业大模型的几种训练策略 参考：大模型时代-行业落地的再思考 重新训练：使用通用数据和领域数据混合，from scratch（从头开始）训练了一个大模型，最典型的代表就是BloombergGPT...通用大模型+向量知识库：领域知识库加上通用大模型，针对通用大模型见过的知识比较少的问题，利用向量数据库等方式根据问题在领域知识库中找到相关内容，再利用通用大模型强大的summarization和qa的能力生成回复...---- 2 大模型训练的难度 如果选择【重新训练大模型】那要面临的资源需求变得异常苛刻： 数据要求 训练的硬件资源要求 2.1 数据要求：配比的重要性 【重新训练的训练数据配比很重要】 BloombergerGPT...【基础大模型微调】大概领域数据和通用数据比例在1:1的时候还是有不错的效果的 对sft来说，这个比例就可以提高不少，大概领域数据和通用数据比例在1:1的时候还是有不错的效果的。...但是困难的是，原有数据保持分布的采样，你拿到的模型是个黑盒，别人并没有给你原始的数据分布，更何况海涉及到了惊细的清洗。有可能整体要付出的成本不下于重新塑造一个通用大模型。
对于大模型的发展方向，大boss们目前达成了一些基本的产业共识：与实体经济相结合是大模型未来的发展路径，云厂商正在尝试将大模型落地到垂直领域，打造出金融、医疗、电力等领域的专业大模型。...他认为，未来垂直大模型是重要的发展方向，通用模型和各领域专有的知识数据结合，让大模型从“万事通”变成政府通、行业通和企业通，这才是真正的价值，“最新资料表明，GPT4也是由8个垂直模型组成的，从侧面印证了这个观点...第二，公有大模型容易造成企业内部数据泄露。一方面，公有大模型不是本地部署，它与外部进行信息交流时必然存在数据泄露的风险；另一方面，公有大模型也无法实现组织内部权限的分级管理。...他举例称，许多企业其实只需要大模型写代码的能力，百亿级垂直大模型就能满足需求，如果使用千亿级大模型就是成本的浪费。在控制成本方面，垂直大模型将会有很大优势。...接下来谈谈数据。数据是大模型的原材料，针对具体场景，相关数据的覆盖与质量都至关重要，标注数据的管理也是模型迭代中的重要工作。
auto只有在块级元素设置了宽度width才有效(块级元素不设宽度默认就占整行了，所以是废话) auto无法实现块级元素的垂直居中，原因与CSS默认的高度计算规则有关，这里暂不深究。...但margin:auto可以实现绝对定位元素的水平垂直居中，见下文。...垂直居中 行内元素的垂直居中 line-height: 父元素的高度;（在父元素中设置） 只对内联元素或行内块元素有效 需要知道父元素的高度 需要放置于父元素中 适用于垂直方向上只有一个需要居中的元素的情况...（想同时垂直居中多个元素时，可以用padding） vertical-align: middle;（用于垂直对齐inline元素） 只对内联元素或行内块元素有效 主要用在文本和与文本相邻元素的垂直方向上的对齐问题...使用vertical-align需要了解文字的baseline和line-box等知识 水平垂直居中 浮动元素 使用position:relative; 具体方法与绝对定位的第1个和第2个方法类似，只不过把
数据库水平垂直拆分 当数据库量非常大的时候，DB 已经成为系统瓶颈时就可以考虑进行水平垂直拆分了。...水平拆分 一般水平拆分是根据表中的某一字段(通常是主键 ID )取模处理，将一张表的数据拆分到多个表中。这样每张表的表结构是相同的但是数据不同。...按照范围分表也是可行的:一张表只存储 0~1000W的数据，超过只就进行分表，这样分表的优点是扩展灵活，但是存在热点数据。 按照取模分表拆分之后我们的查询、修改、删除也都是取模。...比如新增一条数据的时候往往需要一张临时表来生成 ID,然后根据生成的 ID 取模计算出需要写入的是哪张表(也可以使用分布式 ID 生成器来生成 ID)。...垂直拆分 当一张表的字段过多时则可以考虑垂直拆分。 通常是将一张表的字段才分为主表以及扩展表，使用频次较高的字段在一张表，其余的在一张表。
技术选型 想要提高网站搜索灵活性，可以使用 全文搜索 技术，在前端和后端都可以实现。 前端全文搜索 有时，我们要检索的数据是有限的，且所有数据都是 存储在客户端 的。...比如个人博客网站，我们通常会把每篇文章作为一个文件存放在某目录下，而不是存在后台数据库中，这种情况下，不需要再从服务器上去请求动态数据，那么可以直接在前端搜索数据。...此外，不用向其他平台发送网站数据，能保证数据的安全。 ES 安装 确定使用 Elasticsearch 后，要先搭建环境。 可以自己购买服务器，再按照官方文档一步步手动安装。...对于有一定规模的个人网站来说，虽然搭建过程不难，但后期的维护成本却是巨大的，比如性能分析、监控、告警、安全等等，都需要自己来配置。尤其是后期网站数据量更大了，还要考虑搭建集群、水平扩容等等。...数据同步 之前，编程导航网站的资源数据都是存在数据库中的，用户从数据库中查询。而现在要改为从 ES 中查询，ES 空空如也可不行，得想办法把数据库中的资源数据同步到 ES 中。 这里有几种同步策略。
如果是一位尚未尝试过数据科学项目的初学者，那么从“没有经验”的起点到称为“专家”的非常理想的目的地的可能过渡只不过是数据集。 使用具有各种主题的免费数据集的所有这些网站具有许多优点。...总的来说，Kaggle是一个多功能网站，或者最好称之为着名的“数据科学社区”，它不仅提供各种外部共享的有趣数据集，还提供获取新知识和实践技能的材料。...可能会惊讶为什么这个网站在这里，乍一看，它与数据科学无关。嗯是的，BuzzFeed是一家提供新闻和娱乐内容的跨平台数字媒体公司。...另一个快速而简单的网站 - Data.gov是一个大型数据集聚合器，是美国政府开放数据的所在地。有14个不同的主题（从农业，公共安全到地方政府），因此很有可能选择非常有趣的数据集。...它具有各种不寻常的（通常是大的）数据集，尽管在不阅读原始论文和/或在相关科学领域拥有一些专业知识的情况下获取特定数据集的上下文有时会很棘手。 数据集的重要性 ? 成为数据科学专家还有很长的路要走。
是做通用大模型还是垂直大模型，这一个争论在“百模大战”的下讨论愈发热烈。 目前，以微软、谷歌、百度、阿里等为代表的发力于通用大模型的科技大厂，也都开始推动大模型在垂直领域的商业化落地。...垂直大模型则更为直接的深入特定行业和应用场景，如金融、医疗或零售等，相比于通用大模型，垂直大模型能够更精准地满足行业特定的需求。 说到底，无论是通用还是垂直大模型，其核心点还是落地场景和商业化。...作为商业决策的关键支撑工具，传统的BI在大数据时代已显得力不从心。 垂直大模型的加入，对话式BI的实现，则为BI带来了前所未有的可能性。...寻找通用与 垂直大模型的平衡点 回到开头通用和垂直大模型的讨论上。 这一次，有记者在网易数帆城市行媒体沟通环节将这个问题抛给了网易。...网易副总裁、网易杭州研究院执行院长、网易数帆总经理汪源对此表示：网易目前的实际情况是既做通用的大模型，也做垂直的大模型，这两者之间是支撑的关系，最终的出口是做垂类的模型，从企业服务市场的角度，应用在软件开发和数据分析这两个最关注的领域
做行业的垂直大模型，同样存在巨大的商业价值。 作者 | 路遥 编辑 | 南书 以ChatGPT为代表的大模型再一次带火了人工智能。...基于目标人群、用途和适用场景的不同，大模型市场可分为通用大模型和垂直大模型两大类。 通用大模型，聚焦基础层，以技术攻关为目的。...他们对标ChatGPT做通用大模型，百度的文心一言，阿里的通义千问、科大讯飞的星火大模型等都归属这一类。 垂直大模型，聚焦解决垂直领域问题，以产品开发为目的。...在吴炳坤看来，做行业的垂直大模型，同样存在巨大的商业价值。 通用大模型门槛高企，初创公司在垂直大模型寻找机会 过去几年，商业化一直是困扰整个人工智能行业的难题，大模型的出现让AI商业化看到了新机会。...这一现实背景下，垂直大模型玩家要想在通用大模型的基础上微调和推理，定制行业专用模型，并非易事。
2、拓展培训业务，招聘业务是个低频次需求，当用户没有需求的时候，一般都会将求职网站放置一旁，那招聘网站就和用户失去了连接。...如何让用户和招聘网站产生持续的连接，这就需要网站能给用户带来持续的服务，培训就是其中一项。互联网变化太快，不断有新的业务要开展，就需要新的人才来填充空缺。...5、大数据挖掘，当拉勾网上积累了大量的数据，就可以轻松触摸行业脉搏。...我所采用的策略，一是垂直深挖，通过加强市场宣传和提高用户服务，加强数据的沉淀和分析，把用户和企业真正的服务好，加强用户和企业的连接;二是拓展上下游业务，比如培训、猎头等，在核心竞争力上延伸出更多的可能性...按照这个势头发展下去，拉勾网会在行业里会继续保持领先，在垂直领域里探索出一条专属于互联网的招聘之路。
但将Facebook、亚马逊或Verizon视为甲骨文和Salesforce在martech领域的竞争对手却显得不那么容易，但从垂直竞争的大背景来看，它们确实如此。...在美国，几乎63.1％的广告费用都投向了这两家公司，以及他们的兄弟网站，如YouTube和Instagram。 他们的力量不可比拟，因为没有什么替代品可以绕过他们直接触及到观众。...谷歌正在设置一个令人失望的规则，即有选择地阻止客户访问一个开放的网站。 - 亚马逊发言人 不仅仅只是这些巨头正在进行着垂直竞争。...与之类似的，Disqus为Zeta提供了用户的专有触点以及除了后台martech软件之外的数据。...这也证明了政府一旦参与到垂直竞争中，将会带来颠覆性的改变。 我们知道中国有防火墙，欧盟有GDPR（指数据不仅仅是一种资产，而是一种负债），现在美国又废除了网络中立。
02 训练行业垂直大模型对于数据的要求 对于训练行业垂直大模型来说，高质量的数据非常重要。 其核心要求包括数据的准确性、完整性、代表性、无偏性和适当的预处理。...多模态数据集的整合与管理也越来越受到重视。垂直大模型可能涉及文本、图像、语音等多种数据类型的处理。...03 行业垂直大模型训练中的数据治理问题 垂直大模型的训练和维护成本高昂，且技术要求复杂。...05 从行业垂直大模型到企业专属大模型 行业垂直大模型的进一步发展趋势将是出现企业专属的大模型。...目前，部分头部企业已经开始在尝试吸收垂直大模型的成果，基于自身的数据和知识来训练企业专属大模型，以便于打造出独特的竞争优势。
本文将为您提供一个网站/资源列表，从中你可以使用数据来完成你自己的数据项目，甚至创造你自己的产品。 一.如何使用这些资源? 如何使用这些数据源是没有限制的，应用和使用只受到您的创造力和实际应用。...使用它们最简单的方法是进行数据项目并在网站上发布它们。这不仅能提高你的数据和可视化技能，还能改善你的结构化思维。...根据你居住的国家的不同，你也可以从其他一些网站上浏览类似的网站。 3.WorldBank( http://data.worldbank.org/ ) 世界银行的开放数据。...4.Quandl ( https://www.quandl.com/ ) Quandl 通过起网站、API 或一些工具的直接集成提供了不同来源的财务、经济和替代数据。他们的数据集分为开放和付费。...八.各种来源的数据集网站 1.KDNuggets (http://www.kdnuggets.com/datasets/index.html) KDNuggets 的数据集页面一直是人们搜索数据集的参考
缘起上周，有水友问我说： 都知道业务垂直拆分，数据库要怎么垂直拆分呢？ 今天，简单聊聊数据库垂直拆分。 什么是数据库水平切分，垂直拆分？...当数据库的数据量非常大时，水平切分和垂直拆分都是常见的降低库空间，提升库性能的方法。 太抽象，能不能举个例子？...（1）每个库（表）的结构都一样； （2）每个库（表）的数据都不一样，没有交集； （3）所有库（表）的并集是全量数据； 什么是垂直拆分？...为何这么垂直拆分可以提升性能？ （1）数据库有自己的内存缓冲池，会将磁盘上的数据load到缓冲池里； 画外音：详见《数据库缓冲池，这次彻底懂了！》。...总结 （1）水平拆分和垂直拆分都是降低数据量大小，提升数据库性能的常见手段； （2）垂直拆分的依据，尽量把长度较短，访问频率较高的属性放在主表里；
对于网址导航网站来说，最为重要的一点还是在于内容的更新，我们可以看到有一些个人网站导航或者行业导航，有些网友都已经能坚持到盈利。有不少网友搭建站群式目录导航，通过付费加入来盈利的都有。...详细页面也采用简洁的构架，展示网站的详细信息和简介。 主题后台设置，可以设置首页关键字和描述，增强网站SEO功能，且包括首页展示分类的优先设置。...本文出处：老蒋部落 » ZBLOG PHP网址导航主题 - 适合垂直领域轻便导航网站使用 | 欢迎分享
图片 1、前言 伴随着不断扩张的业务量，在数据库层面一般会经历数据拆分。解决问题的第一步，就是重新评估 DB 表结构设计的合理性。 2、大表问题 我实际遇到的是怎么样的情况呢？...3、大表的垂直拆分 数据库拆分原则：就是指通过某种特定的条件，按照某个维度，将我们存放在同一个数据库中的数据分散存放到多个数据库（主机）上面以达到分散单库（主机）负载的效果。...数据库拆分，分为水平和垂直拆分两种； 水平拆分的典型场景就是大家熟知的分库分表； 垂直拆分则倾向于表重构，按照业务维度进行数据切割。...上文讲了大表背景下导致的种种问题，基于上述原因，我们团队决定趁着重构的机会，进行一次大表垂直拆分：大字段迁移。...我们最终选择垂直拆分的方案。 图片 原因是这个大字段，本身就是一个结构化的对象数据，结构化对象最终可以抽象成一张表。通过将这个大字段拆分到一个新表，随后完成旧表的数据迁移和清理。
白交 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 大模型落地垂直行业，数据已打响第一枪。 现在，专门面向垂直大模型的数据解决方案来了—— 直接帮助通用大模型产业落地那种。...剑指垂直大模型 首先，不同于传统数据服务方案基于任务划分的维度，整套垂直大模型数据解决方案按阶段划分，分为三个阶段： 持续预训练 下游任务微调 灰度发布联调 这种模块化设计，一方面交付更为高效，大模型企业可根据自身需求选择特定的服务内容...云测数据率先给出垂直大模型的数据解决方案，并明确表示“大模型应走向行业”。 为什么会是云测数据？而这解决方案背后又是基于什么考量？...如何清洗处理高质量数据，利用数据去提高模型性能，在产学研界仍然在积极探索之中。 至少从各家招聘网站上看到，数据标注人才成为刚需，市场十分火热：基本平均本科以上，各领域专业人才都有涉及。...垂直企业想要用上大模型，就需要专业AI数据服务商持续性地、紧密地合作，获取行业知识数据。
十多年前，与当时的大多数 Web 应用程序一样，GitHub 也是一个使用 Ruby on Rails 开发的网站，它的大部分数据都保存在 MySQL 数据库中。...这样做的结果是，在 2021 年，数据库主机的负载降低了 50%。这极大减少了与数据库相关的故障，并提升了 GitHub 网站的可靠性。 虚拟分库 我们引入的第一个概念叫作数据库模式虚拟分库。...Vitess Vitess 是一个建立在 MySQL 之上的伸缩层，用于满足数据分片需求。我们用了它的垂直分片特性，在不停机的情况下将一些表迁移到一起。...除此之外，我们还采用了另一种迁移大规模数据表的方法。这样可以降低依赖单一解决方案所带来的风险，确保 GitHub 网站的持续可用性。 我们利用 MySQL 的常规复制特性将数据迁移到另一个集群。...这极大减少了与数据库相关的故障，并提升了 GitHub 网站的可靠性。 更多的分库策略 除了垂直分库，我们也进行水平分库（也就是分片）。我们可以将数据库表拆分到多个集群中，为可持续的增长提供支持。
来源：http://t.cn/Efpe4Ae 一、数据库瓶颈 1、IO瓶颈 2、CPU瓶颈 二、分库分表 1、水平分库 2、水平分表 3、垂直分库 4、垂直分表 三、分库分表工具 四、分库分表步骤...1、IO瓶颈 第一种：磁盘读IO瓶颈，热点数据太多，数据库缓存放不下，每次查询时会产生大量的IO，降低查询速度 -> 分库和垂直分表。...2、结果： 每个库的结构都一样； 每个库的数据都不一样，没有交集； 所有库的并集是全量数据； 3、场景：系统绝对并发量上来了，分表难以根本上解决问题，并且还没有明显的业务归属来垂直分库。...4、分析：表的数据量少了，单次SQL执行效率高，自然减轻了CPU的负担。 3、垂直分库 ? 1、概念：以表为依据，按照业务归属不同，将不同的表拆分到不同的库中。...垂直分表的拆分原则是将热点数据（可能会冗余经常一起查询的数据）放在一起作为主表，非热点数据放在一起作为扩展表。这样更多的热点数据就能被缓存下来，进而减少了随机读IO。
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