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    技术 | 数据仓库分层存储技术揭秘

    据IDC发布的《数据时代2025》报告显示,全球每年产生的数据将从2018年的33ZB增长到2025年的175ZB,平均每天约产生491EB数据。随着数据量的不断增长,数据存储成本成为企业IT预算的重要组成部分。例如1PB数据存储一年,全部放在高性能存储介质和全部放在低成本存储介质两者成本差距在一个量级以上。由于关键业务需高性能访问,因此不能简单的把所有数据存放在低速设备,企业需根据数据的访问频度,使用不同种类的存储介质获得最小化成本和最大化效率。因此,把数据存储在不同层级,并能够自动在层级间迁移数据的分层存储技术成为企业海量数据存储的首选。

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    中文预训练模型泛化能力挑战赛Baseline

    自从2017年具有划时代意义的Transformer模型问世以来,短短两年多的时间内,如雨后春笋般的出现了大量的预训练模型,比如:Bert,Albert,ELECTRA,RoBERta,T5,GPT3等等。然而之前的基准评测体系存在两个缺陷:评测强度不够,模型不通用。评测强度不够指的是选手只提交结果,不提交inference的代码。模型不通用指的是预训练模型不能保证在相同超参数情况下在所有任务上都获得比较好的性能。以上两点极大限制了预训练技术的应用和发展。如果我们能通过算法实现泛化能力强的中文预训练模型,这将提高下游业务的准确性,从而提升企业的核心竞争力,并为企业创造更多的价值。

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