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Paper Reading | Google Spanner 经典架构回顾

前言 大数据时代 ,随着移动互联网和物联网技术的发展 , 全球数据量呈现爆发式增长,已经远远超出集中式单机数据库的处理能力。CCF 数据库专委 2021 年发布的《“十四五”数据库发展趋势与挑战》显示, 各行各业海量数据的管理需求给数据库产业的发展带来了诸多挑战 : • 海量数据存储 传统集中式数据库容量大多在百 GB 至 TB 级别,伴随着各行各业数据爆发式增长,数据库所需存储的数据容量也在急剧增长且数量呈现指数级增长,从 TB 级别增加到 PB 级别,未来很快就会增加至 EB 级别; • 海量并发访问 数据库的业务访问量也发生了量到质的变化,传统的业务模式业务访问仅局限于企业内部 , 通常数百至数千并发即可满足。而在互联网及物联网模式下,数据库的访问服务于海量的联网终端用户,需要万级至百万级的并发支持能力; • 基础设施的分布式 为了提升数据库的高可用,各行业在加速信息化基础设施的建设,从传统的两地三中心向分布式多地多中心变化,要求数据库从传统的可用区(AZ)内部署向跨 AZ、跨地域(region)的分布式部署架构演进。 基于上述背景,传统集中式数据库架构已无法有效满足新型互联...

DistilQwen2.5发布:通义千问蒸馏小模型再升级

引言 因高计算成本和复杂性,在例如移动设备和边缘计算场景等资源有限的环境中,限制了大语言模型的普及。如何在保留模型性能的同时提高计算效率并降低部署成本,已成为研究和工业界必须面对的关键挑战。 在此背景下,我们正式推出基于Qwen2.5的轻量化大模型系列DistilQwen2.5。该模型通过创新的双层蒸馏框架实现突破,基于数据优化策略重构指令数据集强化模型理解能力,并且采用参数融合技术实现细粒度知识迁移。实验表明,DistilQwen2.5 在多项基准测试中性能超越原模型,同时显著降低计算资源消耗。 DistilQwen2.5 蒸馏模型的 Checkpoint 已在Hugging Face及Model Scope全面开源。本文将介绍 DistilQwen2.5 的蒸馏算法、效果评测,以及 DistilQwen2.5 模型在阿里云人工智能平台 PAI 上的使用方法,并提供在各开源社区的下载使用教程。 DistilQwen2.5中的知识蒸馏技术 本节中,主要描述DistilQwen2.5模型训练中使用的黑盒化和白盒化的知识蒸馏技术。其中,DistilQwen2.5模型蒸馏的算法框架如下...

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