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模型时代,计算创新如何为应用性能提升开启新路径

引言: 数据库一直是 IT 基础设施的核心组件之一,在云计算和大数据时代数据库的重要性更加凸显。随着生成式 AI 应用开始广泛流行,企业更加需要海量数据来为模型提供充足的数据养分。...因此,传统数据库不适合作为模型的知识库,这就需要新一代向量数据库来满足模型的数据需求。...如今,行业内已经涌现了一批能力出色、为模型应用做了充分优化的向量数据库产品,腾讯云向量数据库就是其中的佼佼者之一。...进入模型时代,领域加速计算创新更能大大缓解处理器通用计算能力遭遇瓶颈带来的挑战,使得 CPU 同样可以在 AI 时代焕发全新动能,继续承担算力基础设施的核心角色。...3 计算创新,为生成式 AI 时代构筑算力底座 向量数据库并不是领域加速计算大展身手的唯一场景。

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什么是大数据?2022数据时代

数据分析在企业日常经营分析中主要有三作用: 现状分析(分析当下的数据) 简单来说就是告诉你当前的状况,具体体现在: 第一,告诉你企业现阶段的整体运营情况,通过各个指标的完成情况来衡量企业的运营状态...大数据时代 概述 最早提出“大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。...进入2012年,大数据(big data)一词越来越多地被提及,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据,并命名与之相关的技术发展与创新。...全球数据量以每两年翻倍的速度增长,在2010年已经正式进入ZB时代,2020年全球数据总量达到44ZB。 究竟怎么去存储庞大的数据,是企业面临的首要问题。...这正是传统数据分析领域面临的另一个挑战,如何去分析、计算海量数据。 大数据的特点(5V特征) Volume:数据量大,包括采集、存储和计算的量都非常; Variety:种类和来源多样化。

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数据时代热门IT岗位

下面分别为大家介绍着十IT技能所体现的工作岗位: 一、算法工程师 何万青博士曾经介绍把一件事做快做好的三种方法,其中就提到过“提高流水线效率、更好的算法和更短的代码关键路径。”...在数学和计算机科学之中,算法(Algorithm)为一个计算的具体步骤,常用于计算、数据处理和自动推理。在大数据时代,算法的功能和作用得到进一步凸显。...商业智能和逻辑分析技能在大数据时代显得特别重要,拥有商业知识以及强大的数据和数学分析背景的IT人才,在将来的IT职场上更能获得大型企业的青睐。...八、数据库开发和管理 数据库开发和管理在大数据时代显得尤为重要,相关的数据库管理、运维和开发技术,将成为广大BI、大型企业和咨询分析机构特别看重的技能体现。...比如分布式的、面向海量数据管理的数据库系统之一NoSQL,就是面向大数据领域的非关系型数据库的流行平台,高可用、吞吐、低延迟、数据安全性高等应用特点成为了很多企业的看重的特点,并希望有足够多的优秀IT

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数据时代热门IT岗位

下面分别为大家介绍着十IT技能所体现的工作岗位: 一、算法工程师 何万青博士曾经介绍把一件事做快做好的三种方法,其中就提到过“提高流水线效率、更好的算法和更短的代码关键路径。”...在数学和计算机科学之中,算法(Algorithm)为一个计算的具体步骤,常用于计算、数据处理和自动推理。在大数据时代,算法的功能和作用得到进一步凸显。...商业智能和逻辑分析技能在大数据时代显得特别重要,拥有商业知识以及强大的数据和数学分析背景的IT人才,在将来的IT职场上更能获得大型企业的青睐。...八、数据库开发和管理 数据库开发和管理在大数据时代显得尤为重要,相关的数据库管理、运维和开发技术,将成为广大BI、大型企业和咨询分析机构特别看重的技能体现。...比如分布式的、面向海量数据管理的数据库系统之一NoSQL,就是面向大数据领域的非关系型数据库的流行平台,高可用、吞吐、低延迟、数据安全性高等应用特点成为了很多企业的看重的特点,并希望有足够多的优秀IT

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数据时代热门IT岗位

下面分别为大家介绍着十IT技能所体现的工作岗位: 一、算法工程师 何万青博士曾经介绍把一件事做快做好的三种方法,其中就提到过“提高流水线效率、更好的算法和更短的代码关键路径。”...在数学和计算机科学之中,算法(Algorithm)为一个计算的具体步骤,常用于计算、数据处理和自动推理。在大数据时代,算法的功能和作用得到进一步凸显。...商业智能和逻辑分析技能在大数据时代显得特别重要,拥有商业知识以及强大的数据和数学分析背景的IT人才,在将来的IT职场上更能获得大型企业的青睐。...八、数据库开发和管理 数据库开发和管理在大数据时代显得尤为重要,相关的数据库管理、运维和开发技术,将成为广大BI、大型企业和咨询分析机构特别看重的技能体现。...比如分布式的、面向海量数据管理的数据库系统之一NoSQL,就是面向大数据领域的非关系型数据库的流行平台,高可用、吞吐、低延迟、数据安全性高等应用特点成为了很多企业的看重的特点,并希望有足够多的优秀IT

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数据时代 云安全4策略

云计算与大数据的结合可以说是天作之合。大数据需要灵活的计算环境,而后者可以快速、自动地进行扩展以支持海量数据,基础设施。...在将大数据转移至云上时,以下四个小贴士可以让用户既能享受到云计算的灵活性又能获得严格的云安全策略。 1、将敏感数据加密(强烈推荐) 数据加密将会为你的云基础设施建起一堵“虚拟的墙”。...并不是所有的大数据基础设施是安全的,如果处于风险当中的数据非常敏感或是属于管制数据,那么用户可能需要寻找替代方案。...多备份在给用户备份数据时自动把数据压缩加密并传到多个云端平台,采用3层加密安全保护体系使得数据安全达到最高。...总结 只有为数据建立了最为严格的安全标准,大数据才能够不断地享受着由云计算提供的可扩展性、灵活性和自动化。加密被认为是保护云()数据的首要步骤。

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AI的模型时代 ≠ 只有模型的AI时代

所以,AI不是只有模型。AI的模型时代也 ≠ 只有模型的AI时代。 成熟的AI,早就已经上岗了 或许你还不敢相信,现在哪怕小小的快递背后,都已经有AI技术在加持了。...当前影响AI应用性能的要素无非两个:算力和数据访问速度。 目前最新的第四代至强®️ 可扩展处理器的单颗CPU核数已经增长到最高60核。...而在数据访问速度上,各级缓存大小、内存通道数、内存访问速度等都有一定程度的优化,另外在CPU Max系列中还集成了HBM高带宽内存技术。...这便是英特尔在AI模型时代中的“加速之道”了。 还会带来怎样的变革? 纵观AI技术的发展之路,不难发现英特尔在其中履行着一条非常清晰的准则——用起来才是硬道理。...甚至只在数据中心和边缘中用都不够,最好每个人的每台电脑,每个信息终端设备都有独立加速AI应用的能力才能“芯”满意足。

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人工智能与大数据何为时代赋能?丨科技云·资讯

大会围绕着“大数据”和“人工智能”两主题展开,20余位来自京东、搜狗、eBay、中兴、科大讯飞、第四范式等知名企业的AI践行者带着自己的实践案例与经验为现场近2000+技术开发者们带来了精彩演讲。...技术峰会共设两大分会场,四分论坛:AI人工智能、FinTech金融科技、AI产业应用、大数据应用。话题涉及机器学习、系统优化、图片搜索、语音识别、计算机视觉、数字营销、智能化应用等。...马网创始人张泽晖 张泽晖先生在致辞中表示:我们相信,未来每个企业都不可避免的跟人工智能、大数据深度关联,人工智能将会是未来的时代入口。...七牛云高级技术专家林亦宁 除了以上的嘉宾外,还有另外十二位业内咖,带着自己的实践案例与经验,分别从AI、大数据及其落地应用等方向给现场带来了精彩演讲,留给众人的是深深的思考:该如何让大数据于AI为企业赋能...,为时代赋能。

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何为数据分析?

数据的分析从所周知,大数据已经不简简单单是数据的事实了,而最重要的现实是对大数据进行分析,只有通过分析才能获取很多智能的,深入的,有价值的信息。...大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点,也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部...非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战,我们需要一套工具系统的去分析,提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。 5.数据质量和数据管理。...大数据分析离不开数据质量和数据管理,高质量的数据和有效的数据管理,无论是在学术研究还是在商业应用领域,都能够保证分析结果的真实和有价值。...大数据的技术数据采集: ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

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何为私有语言模型快速沉淀高质量数据

前言在构建text-to-sql模型时,高质量的数据和有效的数据流程是必不可少的。...目前市面上已经有许多优秀的开源模型,如ChatLLaMa、Alpaca、Vicuna、以及Databricks-Dolly,Stable Diffution母公司发布的StableLM等此外,还有一些训练框架可供选择...,比如LMFlow和微软最近开源的DeepSpeed等但即使开源的模型和训练框架都越来越多,它们也都离不开高质量数据和生产高质量数据的流程,这也是一切模型构建的前提;这篇文章就来讲一下在私有项目中我是如何持续积累高质量数据集...而为了大量的生产包括但不限于text-to-sql场景的高质量数据集,我们首先需要一套完整的数据集生产框架,囊括数据生成,生成后的数据分析,数据验证,以及生成结构化的Prompt等功能这里我基于cobra...text-to-sql dataset,但为了保证生成数据的质量,我们还需要对数据进行校验数据校验获得GPT-3.5生成的数据之后,无疑我们仍然需要进行严格的数据校验在text-to-sql模型中,常见的数据错误包括但不限于问题理解歧义

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何为私有语言模型快速沉淀高质量数据

前言 在构建text-to-sql模型时,高质量的数据和有效的数据流程是必不可少的。...目前市面上已经有许多优秀的开源模型,如ChatLLaMa、Alpaca、Vicuna、以及Databricks-Dolly,Stable Diffution母公司发布的StableLM等 此外,还有一些训练框架可供选择...,比如LMFlow和微软最近开源的DeepSpeed等 但即使开源的模型和训练框架都越来越多,它们也都离不开高质量数据和生产高质量数据的流程,这也是一切模型构建的前提;这篇文章就来讲一下在私有项目中我是如何持续积累高质量数据集...而为了大量的生产包括但不限于text-to-sql场景的高质量数据集,我们首先需要一套完整的数据集生产框架,囊括数据生成,生成后的数据分析,数据验证,以及生成结构化的Prompt等功能 这里我基于cobra...3.5-turbo拿到了想要的text-to-sql dataset,但为了保证生成数据的质量,我们还需要对数据进行校验 数据校验 获得GPT-3.5生成的数据之后,无疑我们仍然需要进行严格的数据校验

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数据时代:十最热门的大数据技术

NoSQL数据库:非关系型数据库包括Key-value型(Redis)数据库、文档型(MonogoDB)数据库、图型(Neo4j)数据库;虽然NoSQL流行语火起来才短短一年的时间,但是不可否认,现在已经开始了第二代运动...搜索和认知商业:当今时代数据与分析已经发展到一个新的高度,那就是认知时代,认知时代不再是简单的数据分析与展示,它更多的是上升到一个利用数据来支撑人机交互的一种模式,例如前段时间的围棋大战,就是一个很好的应用...数据可视化:数据可视化技术是指对各类型数据源(包括hadoop上的海量数据以及实时和接近实时的分布式数据)进行显示;当前国内外数据分析展示的产品很多,如果是企业单位以及政府单位建议使用 cognos ,...数据整合:通过亚马逊弹性MR(EMR)、Hive、Pig、Spark、MapReduce、Couchbase、Hadoop和MongoDB等软件进行业务数据整合; 数据预处理:数据整合是指对数据源进行清洗...、裁剪,并共享多样化数据来加快数据分析; 数据校验:对分布式存储系统和数据库上的海量、高频率数据集进行数据校验,去除非法数据,补全缺失。

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EMNLP23:模型时代数据标注—FreeAL

本文跟大家介绍我们和网易伏羲合作发表在EMNLP'23主会的工作FreeAL: Towards Human-Free Active Learning in the Era of Large Language Models[1],旨在探讨模型时代数据标注该何去何从...零、一些结论(太长不看版) 数据标注依然重要,完全监督、弱监督的小模型在很多场景下比(未精调)模型强; 利用LLM进行标注是完全可行的,小模型可以协同进行过滤、精炼模型的标签; 弱监督学习、主动学习这两个领域...我们的答案是模型时代的主动学习技术FreeAL——大小模型协同工作,达到Human-Free的数据标注 。 二、FreeAL框架 要理解FreeAL,我们可以思考人类在数据标注的过程中做了什么。...我们也对比了一下传统的AL,发现在一些数据集上是能够超过人类标注的结果的。 四、总结 通过这个工作,一个让我很欣慰的结论是,至少在下个世代的模型出来之前,弱监督学习、数据标注依然是重要的。...事实上,由于很多领域的隐私问题,很多研究者都比较认可开发垂域模型的重要性,其中数据标注必然是重要的一环。而我们FreeAL就给了这么一个可以大幅降低数据标注成本的方案。

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2018年数据趋势丨大数据的黄金时代

展望2018年,大数据产业发展将迎来“黄金时代”,产业集聚将进一步特色化发展,创新驱动仍将是产业发展主基调,大数据融合应用进程加速,为做大做强数字经济、带动传统产业转型升级提供新动力。...这一趋势将延续到2018年及以后,处理大数据的成本将继续降低,但以下情况除外: 使用云端商业智能的费用将提高。 数据分析将提供更好的数据可视化模型和自助式软件。...拥有零售、区域性增长等专长的数据科学家将逐渐成为常态。 混合云 虽然云提供了便利的大数据存储和处理解决方案,但愿意把“所有”数据都放到云端的企业少之又少。...2018年的数据分析 数据分析将包含可视化模型 2017年,对2800名商业智能专家的一项调查预测,数据可视化和数据发现将成为一股重要趋势。...数据发现的范畴已经扩大,不仅包括对数据分析和关系的理解,还包括呈现数据的方式,以挖掘更深层次的商业洞见。其结果就是,作为一种把数据变成可用洞见的方法,可视化模型越来越受欢迎。

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【陆勤阅读】大数据时代热门IT岗位

下面分别为大家介绍着十IT技能所体现的工作岗位: 一、算法工程师 何万青博士曾经介绍把一件事做快做好的三种方法,其中就提到过“提高流水线效率、更好的算法和更短的代码关键路径。”...在数学和计算机科学之中,算法(Algorithm)为一个计算的具体步骤,常用于计算、数据处理和自动推理。在大数据时代,算法的功能和作用得到进一步凸显。...商业智能和逻辑分析技能在大数据时代显得特别重要,拥有商业知识以及强大的数据和数学分析背景的IT人才,在将来的IT职场上更能获得大型企业的青睐。...八、数据库开发和管理 数据库开发和管理在大数据时代显得尤为重要,相关的数据库管理、运维和开发技术,将成为广大BI、大型企业和咨询分析机构特别看重的技能体现。...比如分布式的、面向海量数据管理的数据库系统之一NoSQL,就是面向大数据领域的非关系型数据库的流行平台,高可用、吞吐、低延迟、数据安全性高等应用特点成为了很多企业的看重的特点,并希望有足够多的优秀IT

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数据时代移动营销的十趋势

我们已经进入了一个大数据时代,在数字生活空间,用户每天上网产生大量的数据信息,这些非结构化的数据通过大数据挖掘技术和应用正在显现出巨大的商业价值。...智能手机、平板电脑等移动终端设备的不断普及,正在深刻改变整个广告市场营销的生态,大数据、智能化、移动化必将主导未来的营销格局。在大数据时代,移动营销正在呈现出以下十趋势。...事实上,阿里,京东、1号店、苏宁云商等电商近年来已经跨步进军三四线城市和农村市场。CNNIC的数据显示,截至去年6月,我国网民中农村人口占比为28.2%,规模达1.78亿。...十、建立战略联盟是移动营销平台方向 大数据时代,大数据、技术和创意将是移动数字营销公司的核心竞争优势。...大数据时代对于广告产业而言是一个极富挑战的时代,也是一个充满机会的时代,亟需广告公司调整经营战略,快速布局数字营销和移动营销。

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数据时代下的“教育”遇到了哪些问题?

我国教育领域的发展与改革正面临前所未有的挑战,大数据与教育的结合成为时代发展的必然要求。...我国教育领域的发展与改革正面临前所未有的挑战,大数据与教育的结合已是时代发展的必然要求。...其次,教育大数据有四来源:一是在教学活动过程中直接产生的数据,比如课堂教学、考试测评、网络互动等;二是在教育管理活动中采集到的数据,比如学生的家庭信息、学生的健康体检信息、教职工基础信息、学校基本信息...三、教育大数据的价值潜能 2015年8月31日国务院发布《促进大数据发展行动纲要》,文件指出“数据已成为国家基础性战略资源”,并在启动的十工程之一“公共服务大数据工程”中明确提出要建设教育文化大数据。...大数据在教育领域究竟该如何全面“落地”,有无可推广的成熟应用模式,仍是困扰教育界的一难题。

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格力手机改名松,董明珠意欲何为

作者 | 来自镁客星球的韩璐 最近,格力电器在格力商城悄然上线5G手机,品牌名由先前的格力变更为松,截至目前,一周左右的时间,松5G手机仅出售了768台(截至14日下午3点11分)。...到了2020年末,包括松手机在内,格力共推出5款智能手机,其他4款品牌名称均为“格力”。 作为格力旗下主营生活电器的专营品牌,松的产品包含电风扇、净水机、空气净化器、加湿器、和电饭煲等等。...这一次,格力将手机归为了松旗下产品,这意味着:在格力集团层面,手机业务已经从一级品牌“降级”为二级子品牌。...售价2699起的松5G手机配置如何?...而在格力电器2020年半年报中也这样写道:在通讯设备领域,为助力公司开启智慧物联时代,打开智能家居生态链设计控制入口,公司正在加快5G物联网通讯设备的研发。

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荐读|大数据时代:十最热门的大数据技术

随着 大数据分析 市场快速渗透到各行各业,哪些大数据技术是刚需?哪些技术有极大的潜在价值?根据弗雷斯特研究公司发布的指数,这里给出最热的十个大数据技术。...搜索和认知商业:当今时代数据与分析已经发展到一个新的高度,那就是认知时代,认知时代不再是简单的数据分析与展示,它更多的是上升到一个利用数据来支撑人机交互的一种模式,例如前段时间的围棋大战,就是一个很好的应用...数据可视化:数据可视化技术是指对各类型数据源(包括Hadoop上的海量数据以及实时和接近实时的分布式数据)进行显示;当前国内外数据分析展示的产品很多,如果是企业单位以及政府单位建议使用 cognos ,...Couchbase、Hadoop和MongoDB等软件进行业务数据整合; 数据预处理:数据整合是指对数据源进行清洗、裁剪,并共享多样化数据来加快数据分析; 数据校验:对分布式存储系统和数据库上的海量、高频率数据集进行数据校验...数据整合、处理、校验在目前已经统称为 ETL ,ETL过程可以把结构化数据以及非结构化数据进行清洗、抽取、转换成你需要的数据、同时还可以保障数据的安全性以及完整性、关于ETL的产品推荐使用 datastage

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何为敏捷大数据与敏捷AI?

一方面,对于利用大数据技术收集到的数据需要通过一些智能分析过程才能发现其中的价值; 另一方面,通过对已有数据的智能分析,我们可以推导出更多的数据特征,甚至进一步指导数据生产的方向。...敏捷大数据智能化的主要目标就是,结合敏捷大数据实施理念,研发灵活的、轻量化的智能模型,并在敏捷大数据平台上对数据流进行实时智能化处理,最终实现一站式的大数据智能分析实践。...因此,实时数据处理已成为未来大数据技术发展的主要方向。...在一个敏捷的数据环境中,敏捷大数据就平台可以很好地支持上述工作,一种实现架构如下图所示: [2.png] 在该图中,dbus和wormhole可以方便对接多种不同数据源,实时获取数据,将数据pipeline...在敏捷大数据产品和敏捷AI的支持下,业务人员可以根据业务场景快速构建从实时数据处理平台到实时数据智能分析,再到实时数据展示的整个智能化数据治理流程,并可根据效果灵活调整试错,极大降低实时智能化业务分析的实施成本

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