什么是大语言模型？

大语言模型（Large Language Model）是指使用大量文本数据训练的深度学习模型，可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。大语言模型可以处理多种自然语言任务，如文本分类、问答、对话等，是人工智能领域非常重要的应用技术。

大语言模型的应用非常广泛，包括但不限于：

文本分类：大语言模型可以通过对文本内容的整体把握和理解，将文本进行分类。例如，对一篇文章进行主题分类、情感分类等。

问答系统：大语言模型可以根据问题文本生成对应的答案文本，实现问答系统的功能。

机器翻译：大语言模型可以在源语言和目标语言之间进行翻译，实现跨语言沟通。

文本生成：大语言模型可以根据特定的输入，生成符合要求的文本。例如，根据一段输入文本生成相应的摘要、续写等。

大模型持续开发和训练工具

为了满足企业应用大语言模型的需求，星环科技率先在行业中提出了行业大模型应用创新场景，并推出了相应的大模型持续开发和训练工具——Sophon LLMOps。这款工具旨在帮助企业构建自有的行业大模型，通过大模型基础设施打造面向未来的、具备“新型人机交互”且“敏捷可持续迭代”的人工智能应用。

针对大语言模型及其衍生数据、模型和应用方面的问题，Sophon LLMOps工具链需要完成从通用大语言模型的训练和微调、模型上架到模型持续运营及提升迭代的全流程任务，从而成功构建满足企业自身业务特点的领域大语言模型。

在模型训练微调阶段，Sophon LLMOps工具链需要覆盖训练数据开发、推理数据开发和数据维护等工作，对大语言模型所涉及的原始数据、样本数据和提示词数据进行清洗、探索、增强、评估和管理。

在模型运维管理阶段，除了传统MLOps的六大统一，即统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估和统一解释外，还需要提供计算框架、工具以及计算、存储、通信的调度和优化支持，以满足大语言模型的微调、持续提升、评估和对齐等方面的需求。

在模型和其他任务的编排和调度上线阶段，Sophon LLMOps工具链还需提供Agent、Ops、DAG等提示词编排功能，结合大数据、向量数据库或图数据库产品，将不同大语言模型、传统机器学习和其他流程等编排成符合企业实际领域和业务需求的任务。