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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...

苹果公布多模态大模型 MM1 :具备 300 亿参数、MoE 架构

Arxiv 页面显示,苹果正式公布了自研多模态大模型 MM1,该模型提供 30 亿、70 亿、300 亿三种参数规模,拥有图像识别和自然语言推理能力。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2403.09611.pdf 论文显示,MM1多模态大模型由密集模型和混合专家(MoE)变体组成,不仅在预训练指标中实现 SOTA,在一系列已有多模态基准上监督微调后也能保持有竞争力的性能。 MM1 在上下文预测、多图像和思维链推理等方面具有不错的表现。同样,MM1 在指令调优后展现出了强大的少样本学习能力。 根据介绍,苹果研究团队相关论文主要是利用 MM1 模型做实验,通过控制各种变量,找出影响模型效果的关键因素。研究表明,图像分辨率和图像标记数量对模型性能影响较大,视觉语言连接器对模型的影响较小,不同类型的预训练数据对模型的性能有不同的影响。

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