作为社区积极贡献者和最终用户,字节跳动和火山引擎团队在此次大会上进行了 7 个分享—— [KubeCon 2023 | 字节跳动是怎么为 AI 打造云原生基础设施的](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkyMTQyNzI4OQ==&mid=2247... pipeline 运行时是 latency 会被隐藏起来。此外,TPC 也添加了 AI 负载常见的激活函数,作为特殊指令来支持 AI 负载。比如直接提供了 sigmoid、gelu 等。 **0****2** **为什么要做 B...
模型的大小也成为一个问题。为了解决这个问题,人们开始尝试模型小型化的方法。Chinchilla 就是一种模型小型化的尝试,相较于其前代模型,将模型参数缩小了 4 倍,但样本量却增大了 4 倍,这种方法试图在保持相对较小的... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716222094&x-signature=ODB613RJ5JvdBgqFiBasentqZx4%3D) 经过前文了解到基于 MOR 读时合并的轻量级更新操作是加速特征调研和工程迭代周期的关键。所以我们首先开发、引入了第一个...
分布式 Blob 缓存:和 GPU 机器就近部署,保证百 Gbps 带宽和亚毫秒级延迟保障;支持 warmup 预热,解决首个 epoch 性能问题。 - 分布式目录树服务:为平铺的 TOS 文件建立目录树结构;可支撑百万 QPS,专为小文件优... 我们提供了可以对齐 VM 语义的开发机,可以做到:- 关机语义,重启不丢状态; - 数据动态挂载:云盘、vePFS、TOS、NAS; - 无需理解 K8s 容器网络端口逻辑。开发机基于 Docker 镜像创建开发环境,易用性极强,能...
QmpUQHZ5k3ai1g%3D)旺店通WMS是慧策旗下的一款仓储管理系统,始终追求满足不同行业不同经营模式的仓库运营管理。官网:https://www.wangdian.cn/**可用触发动作*** 当有采购入库单时... 结合有监督微调与人类意图对齐,在知识问答、文本创作领域表现突出。官网:https://www.baichuan-ai.com/home**可用执行动作*** 发起智能对话* 发起智能对话(支持上下文)**应用使用...
对齐95%内部核心功能以及发布新功能20+,包括支持LAS/ByteHouse数据源、OpenAPI和元数据采集等ToB场景新特性。 ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/63c7246dce404ba8b443e5854691cfa1~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716222052&x-signature=Rb6%2BqItpZQKKsRzu0NgWAH%2B%2Fi9w%3D)**Data Catalog公有云整体架构**====================...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716222044&x-signature=P%2BV6%2BfjICV3TV%2FQJVqi%2FdTdl5Gc%3D) 在图表图元上做细微的装饰不仅可以提高视觉吸引力,增加图表的美感和吸引力,使得读者更愿意阅读和理解数据;更重要地,它还可以增加品牌识别度,帮助提高品牌识别度和专业感,使得数据大屏更具个性化和品牌化。 在图表中,图元负责实现数据到图形的映射,比如:数值的大小映射为矩形的高度,数值的类型映射为矩形的颜色等。而...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715962839&x-signature=J6q5SJtHDGRSSL0ailKe8LVxl28%3D)系统设计离不开,业务人员、产品经理以及技术研发的合作,业务和产品的需求没有理清楚,同样会导致系统复杂度提升。 ### 2.2... 那么如何让各角色更好的进行信息对齐,这就引入了 **MTDD** 。# 三、一种新型的系统设计解决方案:MTDD前面提到了《软件设计哲学》作者提出了一些系统设计总结,也有些人提出了一些方法论,比如领域驱动设计(DDD)...
模型的大小也成为一个问题。为了解决这个问题,人们开始尝试模型小型化的方法。Chinchilla 就是一种模型小型化的尝试,相较于其前代模型,将模型参数缩小了 4 倍,但样本量却增大了 4 倍,这种方法试图在保持相对较小的... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716135660&x-signature=AdqL6JV4LnpxCeo0Rs680wi3%2Fik%3D)基于数据湖的新兴样本存储方案中,两个备受关注的方案是 Apache Hudi 和 Apache Iceberg。* Apache Hudi 提供了 MOR(M...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716222059&x-signature=WFzQqDkXU%2F8lW1Fkgj25878ev3M%3D) 针对此场景,有如下三种常见的解决方案: * 查 Presto 时手动改 SQL。但这很不利于推广,因为需要在 Presto 使用一套 SQL, Hive 使用一套 SQL。* 二次开发 Presto,允许它对齐 Hive 的行为。但这对于 Presto 本身来说侵入性太强。* 使用 Calcite 自动改写 SQL 从而支持多引擎。这也是本文推荐的方案。 ...
球员的动作、球员的位置以及关键的一些场景等等。再利用这些信息我们利用文本生成算法写出最后的文章 [2]。 在另外一项研究当中我们使用计算机视觉的算法去分析斯诺克比赛的运动、桌上球的运动轨迹、以及利用机器学... 比如说这样一个句子的 The quick brown fox jumps over the lazy dog 句号,这里有 10 个字符,Modeling 的问题就是对这 10 个字符的联合概率去建模,也就任意一个句子长度为 L 的句子,我需要对整个 L 各字符对它算出...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716135659&x-signature=dlDb3s4ZRqzaXqRpSFuNRiYMbNA%3D)并非所有人都熟知如何与 LLM 进行高效交流。**一种方案是,人向模型对齐。**于是有了 「Prompt工程师」这一岗位,专门撰... 和不喜欢的回复,找出其中蕴含的人类偏好特征。接着,基于这些特征,我们再利用模型优化原始的用户输入,以期得到更符合用户喜好的模型输出。**3、训练提示优化器:**经过步骤一和步骤二,我们得到了大量隐含人类偏...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049269&x-signature=6lvirngqMwuB9e7hRpf68OXK528%3D)并非所有人都熟知如何与 LLM 进行高效交流。**一种方案是,人向模型对齐。** 于是有了 「Prompt工程师」这一岗位,专门撰写适配... 和不喜欢的回复,找出其中蕴含的人类偏好特征。接着,基于这些特征,我们再利用模型优化原始的用户输入,以期得到更符合用户喜好的模型输出。**3、训练提示优化器:** 经过步骤一和步骤二,我们得到了大量隐含人类偏好...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716222059&x-signature=7%2BgALhDY0cP2QNPMZD1n7nXNN0c%3D) 当经历完多次调试验证后,数据接入完成,工作却远未结束,伴随而来的是数据对齐校验、后期任务运维等。这些繁琐的工作,使企业“开启A/B实验”的门槛极高,也会带来诸多数据差异的隐患。 **为解决企业开启A/B实验成本过高的问题,火山引擎A/B测试平台(DataTester)专门研发了数据集成能力。**本文将对DataTester的数据集成平台做技术解读...