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OpenAI 收购 Rockset 以增强其检索能力

OpenAI 宣布完成对数据库分析公司 Rockset 的收购,但具体财务条款尚未披露。此举是 OpenAI 继去年收购 AI 设计公司 Global Illumination 之后公开宣布的第二次重大收购。 OpenAI 在其官方博客上发表的一篇公告中表示,他们将整合 Rockset 的技术来“为其所有产品的基础设施提供支持”。Rockset 团队的成员将加入 OpenAI,而 Rockset 的现有客户也将“逐步”离开 Rockset 平台。 OpenAI 首席运营官 Brad Lightcap 称,“Rockset 的基础设施使公司能够将其数据转化为可操作的情报。我们很高兴通过将 Rockset 的基础集成到 OpenAI 产品中,为我们的客户带来这些好处。” Rockset 由前 Facebook 工程师 Venkat Venkataramani 和 Tudor Bosman 以及数据库架构师 Dhruba Borthakur 于 2016 年共同创立,其创建的工具可让公司自动从数据库和公共云存储服务中提取数据,然后为搜索和分析应用程序索引这些数据。 数据显示,在被收购之前, ...

万亿参数时代:大模型与小模型的竞合之路

大模型的发展已经进入了万亿级参数时代。DeepMind联合创始人穆斯塔法·苏莱曼(Mustafa Suleyman)预测, 仅在未来三年内,大模型规模以惊人的速度继续扩张,将增长1000倍。 一方面,模型的参数量与其能够处理和学习的复杂性直接相关。模型容量越大,往往意味着性能越好。随着模型容量增加到数万亿个参数,大模型可以捕捉更复杂的模式,从而在自然语言处理、计算机视觉和其他任务上表现更好,具备更像人类的能力。 另一方面,随着计算能力的大幅提升,特别是GPU和专用AI芯片(如TPU)的发展,使得训练更大规模的模型成为可能;新的模型架构和训练技术的出现,如Transformer架构和预训练技术,使得模型能够更有效地扩展到更大的规模。 此外,模型的大小往往被视为技术创新和研发实力的一种体现。因此,研究和商业机构之间存在一种竞争,推动着模型规模不断扩大,直到推上万亿级参数量的巅峰。 GPT-2 :2019年发布的GPT-2模型拥有15亿参数,是当时重要的大型语言模型之一。 Megatron-Turing NLP :由微软和NVIDIA合作开发的Megatron-Turing NLP模型,是一...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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