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    陈丹琦团队新作:数据量砍95%,大模型性能更强了!Less is More

    白交 衡宇 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 造大模型的成本,又被打下来了! 这次是数据量狂砍95%的那种。...最终在评估结果中,MMLU、TydiQA以及BBH的任务中,5%数据量给大模型训练比整个数据集训练效果要好。 并且同随机选择相比,LESS性能始终高出 2 到 5 个百分点,这表明这一方法十分有效。...大模型的低成本训练和部署,改进训练方法、数据管理、模型压缩和下游任务适应优化。 还对真正增进对当前大模型功能和局限性理解的工作感兴趣,无论在经验上还是理论上。...前段时间,他们曾提出爆火的“羊驼剪毛”大法—— LLM-Shearing大模型剪枝法,只用3%的计算量、5%的成本取得SOTA,统治了1B-3B规模的开源大模型。...大模型科研的上半场是把参数搞上去实战涌现,下半场嘛,less is more,更小的参数,更好的效果,帮助大模型在更多领域更快落地。

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    Mysql 存储大数据量问题

    ❞ Mysql 单表适合的最大数据量是多少?...我们说 Mysql 单表适合存储的最大数据量,自然不是说能够存储的最大数据量,如果是说能够存储的最大量,那么,如果你使用自增 ID,最大就可以存储 2^32 或 2^64 条记录了,这是按自增 ID 的数据类型...这样数据量将更小。 拆分 分而治之——没有什么问题不能通过拆分一次来解决,不行就拆多次。 Mysql 单表存储的数据量有限。一个解决大数据量存储的办法就是分库分表。...这样的好处是简单,但是侵入性大,且不够灵活。 ? 进程内代理 进程外代理 进程外代理即将代理独立成服务,代理真实业务服务和数据库之间的请求。这样是比较复杂的,需要高可用的代理服务架构。...本地事务的定义就是一系列相关的数据库操作完成后要满足 ACID 四大特性,而分布式事务就是将同一进程的操作放到不同的微服务进程中,即不同微服务应用进程的数据库操作满足事务要求,或者对不同数据库的一系列操作需满足事务要求

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    千万级别的数据量如何设计导出

    其次 Excel 建议的数据量一般是不超过 5 万,全部导入到一个文件中,客户的电脑是根本打不开的,Excel 早就会被拖死了。这样的数据给你们业务毫无意义。...正常来说针对这种数据量的通常处理方案是 Spring Batch 做批量。根据数据库的时间或者 ID 来进行批量处理后生成文件。然后将生成的文件放到某一个存储位置,通常可以是云存储。...前端用户只提交请求,在导出界面可以这样设计,当用户导出数据量超过 2 万后,前台页面提示说:您的导出请求已经被后台批量程序处理,请检查邮件获得下载地址。 处理策略可以使用 API 调用或者消息。...正常的系统设计是针对这种数据量肯定不会做基于网页的数据导出的。 https://www.ossez.com/t/topic/13346

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    ES大数据量下的查询优化

    两者差距非常大,走磁盘和走systenfile cache的读取的性能差距可以说是秒级和毫秒级的差距了; 举个反例: 有个同学es节点有3台机器,每台机器,看起来内存很多,64G,总内存,64 *....尽量少存数据(存储搜索条件即可),让内存可以存储更多值 最佳的情况下,是仅仅在es中就存少量的数据,存储要用来搜索的那些索引,内存留给filesystem cache的,如果就100G,那么你就控制数据量在...id name age三个字段来搜索 如果你傻乎乎的往es里写入一行数据所有的字段,就会导致说70%的数据是不用来搜索的,结果硬是占据了es机器上的filesystem cache的空间,单挑数据的数据量越大...台机器,2个索引,一个放冷数据,一个放热数据,每个索引3个shard 3台机器放热数据index;另外3台机器放冷数据index 然后这样的话,我们大量的时候是在访问热数据index,热数据可能就占总数据量的...10%,此时数据量很少,几乎全都保留在filesystem cache里面了,就可以确保热数据的访问性能是很高的。

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