知鸦日报2025-01-10

最近，我们为 AutoDev 的 VSCode 版本中重新引入了先前设计的自然语言搜索代码功能。

出来混，迟早要还的！几乎所有的技术团队，都会经历或多或少的技术债务问题，滴滴国际化技术团队，通过梳理整体架构，盘点业务挑战，针对性的输出治理方案。

分布式数据系统面临一致性、可用性、分区容错性等挑战，主从复制通过读写分离和数据容灾提高可靠性，MySQL和Redis的主从复制机制各有特点。分区算法包括取模、Hash和一致性Hash，Redis集群通过槽位定位提高扩展性。大Key和热Key带来性能问题，通过重构和优化解决。扩容策略、分库分表、缓存治理是提升系统性能和可靠性的关键。

大语言模型(Large Language Model，LLM)具有完备的世界知识，通过有监督指令微调和人类反馈强化学习的加持，自然语言精准理解和推断能力得到极大加强，使得模型具备零样本交互能力。搜索广告投放方式和引擎链路依托于自然语言构建，可以借助大模型强大的生成能力进行改造，在不损失用户体验的前提下，极大的提高系统变现能力的天花板。

详解Druid连接池的内部原理及推荐配置。

在机器学习领域，数据量对算法性能影响重大。支持向量机（SVM）在小样本分类上表现亮眼，它依据结构风险最小化原则，平衡模型复杂程度与拟合精准度，防止小样本带来的过拟合问题。同时，SVM 重点关注决定分类结果的关键支持向量，以此扩大类别间隔，精准提炼小样本的关键特征，凭借这些优势，在图像识别、生物医疗等诸多领域都发挥了出色作用。

随着transformer技术的快速发展，大模型在自然语言处理领域取得了显著成果。然而，这些通用模型在面对特定任务时，往往需要进行进一步的调整和优化。大模型微调（Fine-tuning）作为一种关键的技术手段，能够有效提升模型在特定任务上的表现。本文将从基本概念、常见方法、技术细节、实践案例以及未来挑战等方面，对大模型微调进行介绍。

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