# 大規模數據

Wikipedia Semantic Search 是一個實驗性項目，展示了 Upstash Vector 在處理大型數據集時的可擴展性。該項目將 2300 萬篇維基百科文章在 11 種語言中進行了向量化處理，並在一個 Upstash Vector 索引中存儲了 1440 萬個向量。這使得用戶能夠通過語義搜索來探索維基百科的內容，而不僅僅是傳統的關鍵詞搜索。

這篇論文介紹了AIM，這是一組使用自迴歸目標進行預訓練的視覺模型。這些模型受其文本對應物，即大型語言模型（LLMs）的啟發，並表現出類似的擴展特性。具體來說，我們強調了兩個關鍵發現：（1）視覺特徵的性能隨著模型容量和數據量的增加而提高，（2）目標函數的價值與模型在下游任務上的性能相關。我們通過在20億張圖像上對70億參數的AIM進行預訓練，實現了在ImageNet-1k上使用凍結主幹達到84.0%的準確率。有趣的是，即使在這個規模上，我們觀察到性能沒有飽和的跡象，這表明AIM可能代表了訓練大規模視覺模型的新前沿。AIM的預訓練類似於LLMs的預訓練，並不需要任何圖像特定的策略來穩定大規模訓練。

Astraios是一個提供大型語言模型Fine-tuning的平臺，提供了多種參數高效Fine-tuning方法，以及多種規模的模型選擇。用戶可以在該平臺上進行大規模語言模型的Fine-tuning，並獲得最佳的成本-性能平衡。平臺還提供了豐富的模型、數據集和文檔，方便用戶進行相關研究和開發。定價靈活，適用於不同規模的用戶需求。

WEKA是一個數據平臺，幫助組織在雲和本地存儲、處理和管理數據，為下一代工作負載提供支持。它提供了快速的數據處理和推理能力，高效的圖像處理速度，並解決了大規模數據處理的挑戰。WEKA適用於各種行業和應用場景，並提供靈活的定價方案。