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ChatGPT 参数规模很可能只有 7B(70 亿)

南加州大学最新研究,ChatGPT参数规模很可能只有7B(70亿)。南加大团队三位作者破解出了未公布的gpt-3.5-turbo嵌入向量维度(embedding size)为4096或4608。而几乎所有已知的开源大模型如Llama和Mistral,嵌入向量维度4096的时候都是约7B参数规模。其它比例的话,就会造成网络过宽或过窄,已被证明对模型性能不利。 因此南加大团队指出,可以推测gpt-3.5-turbo的参数规模也在7B左右,除非是MoE架构可能不同。数月前,曾有微软CODEFUSION论文意外泄露当时GPT-3.5模型参数为20B,在后续论文版本中又删除了这一信息。(量子位)

四年增长 100 倍的 Figma,数据库团队是怎么活下来的

原文链接 Figma 是近几年全球增速最快的 SaaS 服务之一。作为新一代的在线协同设计软件,Adobe 曾一度计划以 200 亿美金收购 Figma,最后因为反垄断的顾虑而终止。本文介绍了 Figma 数据库团队过去 9 个月如何赶在数据库无法支撑业务前,完成了技改。 这是一场持续 9 个月的历程,我们对 Figma 的 Postgres 进行了水平分片,来实现(几乎)无限的可扩展性。 自 2020 年以来,Figma 的数据库增长了近 100 倍。这是一个甜蜜的烦恼,因为这意味着我们的业务在扩张,但也带来了一些棘手的技术挑战。在过去的四年里,我们付出了巨大努力保持领先地位,并避免潜在的成长烦恼。2020 年时,我们运行着一个单体 Postgres 数据库,托管在 AWS 最大的物理实例上;到 2022 年底,我们已经建立起具有缓存、只读副本和十几个垂直分区数据库的分布式架构。我们将相关表组(如「Figma文件」或「组织”」)拆分到它们自己的垂直分区,这使得我们能够获得渐进式扩展收益,并保持足够空间提前应对增长。 尽管我们在渐进式扩展方面取得了进展,但我们始终知道垂直分区只能让我们...

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