llm 模型

LLM模型是一个通过大量文本数据训练的深度学习模型LLM模型可以生成自然语言文本,也能够理解语言文本含义。具体来说,LLM模型可以用于处理多种自然语言任务,例如文本分类、问答以及对话等。由于其能力在自然语言处理领域的广泛应用,LLM模型被视为进一步发展人工智能的重要途径之一。LLM模型的训练过程通常使用大量的文本数据,例如互联网上的文章、新闻、社交体数据等。通过这些数据的训练,模型可以从中学习到语言的结构、语法规则、上下文信息等。这样学习使得模型能够生成符合自然语言规则的文本,并能够理解人类语言的含义。在文本生成方面,LLM可以生成各种类型的文本,如文章、评论、故事等。更进一步,LLM可以根据给定的前提或问题来生成响应,从而备对话能力。这种生成式模型的应用非常广泛,例如智能助手、自动回复系统等。除了文本生成,LLM模型还可以用于语言理解任务。通过输入一段自然语言的文本,模型可以理解文本的含义,并进行相应处理。例如,可以用于情感分析,对一段文本的积或消极情感进行分类。LLM模型的成功离不开深度学习技术的发展。深度学习模型具有强大的表达能力和泛化能力,能够从大量数据中学到更高层次的特征

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模型LLM
大型语言模型LLM,LargeLanguageModel)是一种基于深度学习技术的语言处理模型,其核心是通过对大量语料库的学习,来理解和生成自然语言文本。LLM被广泛应用于自然语言处理、语音识别,LLM可以掌握丰富的语言知识和信息。深度学习技术:LLM采用深度学习技术,通过多层的神经网络结构,对语言文本进行编码和解码,实现自然语言的理解和生成。自回归和预训练:LLM通常采用自回归模型和预训练方法。自回归模型使得LLM可以逐词生成文本,而预训练方法则通过对大量无监督数据进行训练,使得LLM可以更好地理解和生成自然语言文本。生成高质量文本:由于LLM学习了大量的语言知识和信息,因此可以生成高质量识别、关系抽取等。机器翻译:LLM可以高效地进行多语言翻译,为跨语言沟通提供便利。智能助手:LLM可以作为智能助手的底层模型,实现智能问答、智能推荐等功能。创作生成:LLM可以生成高质量的文本,包括、机器翻译等领域,是当前人工智能领域的重要研究方向之一。LLM的主要特点包括:大规模数据:LLM的训练数据通常来自于互联网、文献、书籍、新闻等多种渠道,数据量达到数十亿甚至更多。通过对这些数据的训练
大型语言模型LLM)是指采用深度学习算法训练巨型自然语言处理模型LLM的特点是能够处理大量的文本数据,从而具有很强的自然语言理解生成能力。LLM可以通过学习大规模语料库中的统计规律和模式,从而实现对自然语言的理解和生成。与传统的基于规则的自然语言处理技术相比,LLM能够更好地应对自然语言的多变性和复杂性,因为它不需要事先编写冗长的规则集来处理语言的各种变体和结构。相反,LLM通过学习大量的语料库,自主地学习自然语言中的各种规律和模式,从而能够更准确地理解和生成自然语言。目前,LLM已经成为自然语言处理领域的关键技术,被广泛应用于机器翻译、本摘要、对话系统、语音识别等领域,不仅能够提高自然语言处理的效率和准确率,还能够为人工智能领域的发展提供强有力的支持。为帮助企业构建自己的大模型,星环科技推出了机器学习模型全生命周期管理的工具平台SophonLLMOps,支持从数据接入开发、提示工程、大模型微调、上架部署到应用编排和业务效果对齐的全链路流程,结合自研向量数据库Hippo和分布式图数据库StellarDB,能够赋予大模型“长期记忆”,打破通用大模型的时空限制,用户可以快速便捷地构建
大型语言模型(LargeLanguageModel,简称LLM)是一种基于深度学习的自然语言处理(NLP)技术,LLM模型通常基于神经网络模型,特别适合处理大规模的文本数据,可以发现语言文字中的规律,并根据提示自动生成符合这些规律的内容。LLM模型通常拥有数十亿到数万亿个参数,能够处理各种自然语言处理任务,如自然语言生成、文本分类、文本摘要、机器翻译、语音识别等。LLM模型的应用非常泛,通过预训练和微调的方式,可以用于生成文本,有很强的语言表达能力,能够生成流畅、连贯的句子,并且在许多自然语言处理任务中取得了很好的效果。LLM模型还被广泛应用于机器翻译任务。通过使用大规模的双语对齐数据进行预训练,LLM模型可以在源语言和目标语言之间建立起一个中间表示空间,从而实现高质量的翻译。相比传统的基于统计的机器翻译模型LLM模型能够更好地处理长句子、复杂的语法结构和上下文信息,从而提升翻译的准确性和畅度。此外,LLM模型还可以应用于问答系统的构建。通过将问题和上下文输入到LLM模型中,可以有效地提取上下文中的答案,并生成有逻辑结构和连贯性的回答。这种基于LLM模型的问答系统
什么是大型语言模型LLM)?大型语言模型LLM)是一种人工智能(AI)算法,它使用深度学习技术和海量数据集来理解、总结、生成和预测新内容。生成式人工智能一词也与LLM密切相关,事实上,LLM是用于自然语言处理(NLP)应用中,即用户输入自然语言查询以生成结果。LLM是人工智能中语言模型概念的演变,它极大地扩展了用于训练和推理的数据。反过来,它也大大提高了人工智能模型的能力。虽然对于训练数据和概念之间的关系。然后,通过自监督学习的形式进行训练和微调。在这一阶段,会进行一些数据标注,帮助模型更准确地识别不同的概念。接下来,LLM会通过转换器神经网络过程进行深度学习。转换器模型架构能让LLM。通过提示询问LLM,人工智能推理模型就能生成响应,响应可以是对问题的回答、新生成的文本、摘要文本或情感分析报告。大型语言模型有哪些用途?大型语言模型越来越受欢迎,因为它们在一系列NLP任务中具有广泛的和聊天机器人:与老一代人工智能技术相比,LLM能够以一种更自然的方式与用户进行对话。大型语言模型有哪些优势?大型语言模型具有许多优势,如:可扩展性和适应性:LLM可以作为定制用例的基础。在LLM
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LLM大语言模型
LLM,全称LargeLanguageModel,是一种大型的语言模型,旨在理解和生成自然语言文本,并尝试回答各种自然语言问题、提供有关信息和建议。LLM通过对大量文本数据进行训练,学习了如何理解和生成文本,从而为用户提供准确、高效、有用的服务。LLM的核心是一个深度学习模型,通常采用神经网络架构。这些模型具有强大的学习和预测能力,可以处理各种自然语言任务,如文本分类、翻译、问答、文本生成等很高。其次,LLM可能存在一些偏见和错误,这可能源于训练数据的选择和模型的架构。此外,LLM的理解和生成能力还需要进一步提高,以便更好地应对各种自然语言任务。LLM是一种非常有前途和潜力的技术,它可以为用户提供更加智能、高效、便捷的服务。未来,随着技术的不断发展和进步,LLM的应用和性能也将不断提高和优化。大模型时代的到来,给软件开发行业带来了巨大的变革,企业需要一个工具链来开发大模型。星环科技。LLM的应用非常广泛,它可以用于各种自然语言处理领域,如智能客服、智能助手、机器翻译、自然语言理解、文本生成等。LLM还可以用于各种领域的数据分析和挖掘,如金融、医疗、法律、科技等。此外,LLM还可
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LLM模型
LLM模型是指基于大量数据集和复法构建的机器学习模型。这种模型通常需要使用多个参数和变量,以便追踪和分析各个数据点或输入。LLM模型可以用于各种任务,如自然语言处理、图像识别、语音识别和推荐系统等。在实际应用中,LLM模型需要高度优化的软件架构和处理能力,以处理大量数据和实现快速训练和推理。在构建LLM模型时,需要从数据的特征工程和预处理开始,并使用度学习算法进行模型的训练和优化。对于非常大的数据集,还需要使用分布式计算进行训练,并采用高效的数据并行算法实现模型的分布式推理。由于LLM模型的规模和复杂性,需要更多的注意和测试,以确保模型的准确性和效率。对于任何一项任务,构建并调整模型都需要经验丰富的机器学习专家和领域专家的合作。LLM模型作为机器学习技术的前沿应用,已经在各种行业和领域中拥有广泛的应用。为帮助企业构建自己的大模型,星环科技推出了机器学习模型全生命周期管理的工具平台SophonLLMOps,支持从数据接入开发、提示工程、大模型微调、上架部署到应用编排和业务效果对齐的全链路流程,结合自研向量数据库Hippo和分布式图数据库StellarDB,能够赋予大模型
大型语言模型(LargeLanguageModel,LLM)是一种通过机器学习技术基于大规模语言文本数据训练而来的模型,大型语言模型LLM可以对自然语言进行处理和生成,如文本的自然语言生成、文本的自然语言理解和翻译等。通常情况下,大型语言模型LLM需要使用大规模的文本数据进行预训练,以提高模型的性能。在预训练完成后,LLM模型可以继续进行微调,以适应特定的任务场景或应用场景。这种预训练和微调的方式使得LLM模型能够在不同领和任务中具备相对较好的适应性和泛化能力。LLM的研究和用领域非常广泛,其中包括情感分析、机器翻译、智能问答、阅读理解和信息检索等。以语言理解为例,LLM模型可以对自然语言进行深入的理解和分析,包括词汇、句法和语义等方面。与传统的自然语言处理方法相比,LLM模型可以自主地从海量的文本数据中学习和提取语言的特征,避免了传统方法中需要人工定义特征的缺陷,也提高了处理效率和准确率。星环大型语言模型LLM相关产品为帮助企业构建自己的大模型,星环科技推出了机器学习模型全生命周期管理的工具平台SophonLLMOps,支持从数据接入开发、提示工程、大模型微调、上架部署到应用编排和
大型语言模型LLM)是一种基于深度学习技术的语言处理模型,其目的是理解和生成自然语言文本。LLM主要应用于自然语言处理、语音识别、机器翻译等领域。大型语言模型LLM的核心是神经网络,其基本结构是层次化的神经网络,包括输入层、隐藏层和输出层。其中,隐藏层是神经网络的核心部分,用于从输入数据中学习特征表示。在LLM中,隐藏层的数量和每层的神经元数量是非常重要的参数,直接影响模型的性能和表达能力。大型语言模型LLM的训练需要大量的文本数据。通过对大量文本数据进行预处理,将其转化为模型可以处理的格式。然后,使用反向传播算法和梯度下降等优化方法对模型进行训练,使其能够根据输入的文本生成合理的输出。在训练过程中,需要不断地调整模型的参数,以提高其性能。大型语言模型LLM的应用非常广泛,例如在自然语言处理领域中,LLM可以用于文本分类、情感分析、命名实体识别等任务。在机器翻译领域中,LLM可以用于翻译短文本或生成翻译建议。此外,LLM还可以用于智能客服、智能推荐、语音识别等领域。星环科技大模型训练工具,帮助企业打造自己的专属大模型星环科技在行业内首先提出行业大模型应用创新场景,推出相应的工具
大型语言模型(LargeLanguageModel,LLM)是一种基于深度学习技术的强大的自然语言处理工具。是一种模仿人类言能力的人工智能系统,可以根据输入的上下文生成连贯的、语义合理的文本。大型语言模型(LLM)可以用于各种自然语言处理任务,如文本生成、文本摘要、语言翻译。大型语言模型(LLM)的核心是深度学习技术,特别是自然语言处理领域的神经网络模型。通过大规模训练,LLM可以学习到丰富的语言知识和语言规律,并且可以灵活地运用这些知识和规律进行文本生成。与传统的语言模型相比,LLM具有以下优势:LLM的训练数据非常丰富:它可以在互联网上爬取大量的文本数据,并利用这些数据进行训练。这样统计规律的推断能力使得LLM可以在生成文本的过程中更好地控制语气、风格等。大型语言模型(LLM)是一种强大的自然语言处理工具,具有广泛的应用前景。星环科技大模型训练工具,帮助企业打造自己的专属大模型星就可以获取包括各种专业领域和各种语种的文本数据,使得LLM在不同领域和语种的文本生成任务上都具有更好的表现。LLM利用了深度神经网络的强大表达能力:深度神经网络可以从输入的上下文中提取丰富的义信息,包括
TranswarpDefensor是星环科技自主研发的数据安全管理平台,具备五大核心能力,包括了:敏感数据识别与分类分级,帮助企业全面梳理敏感资产,并绘制分类分级资产地图;提供数据脱敏和水印等能力,让敏感数据可以脱敏后服务业务,并在发生泄露后可以追踪溯源;能识别敏感数据操作并进行监测,能够识别流动中的敏感数据并触发对应的管理策略;大数据平台和数据库的操作审计,避免违规操作带来的数据安全风险;基于GB/T37964-2019《信息安全技术个人信息去标识化指南》《信息安全技术个人信息去标识化效果分级评估规范》实现自动化个人信息识别、去标识化以及去标识化评级,实现企业个人信息资产保护。基于以上五大核心能力,Defensor能够帮助企业了解内部数据敏感信息的资产地图,发现潜在风险,并监控企业重要数据的合规使用;同时,也能对企业敏感数据进行分类分级,通过数据脱敏、水印等方式对数据进行事前事后的保护,防止数据泄露或能够在数据泄露后做到可以溯源追踪。目前Defensor在交通、医疗、金融、高校等多个领域有落地案例。在车联网领域,随着智能化发展,云端产生了大量个人隐私数据,为了避免个人隐私泄露,防止不...
什么是时空数据库?时空数据库(Spacial-temporaldatabase)是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统,它是传统关系型数据库的一个扩展,可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据,例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此,时空数据库可以用于多种应用程序,如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是,它提供了额外的功能和数据类型,例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外,时空数据库还支持空间查询和时空查询,例如常见的缓冲区查询,使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析,并通过插件技术集成其他地理信息数据源。时空数据库典型应用场景时空数据库具有广泛的应用场景,主要涵盖以下几个方面:交通运输领域:时空数据库可以应用于公路、铁路、航空等交通模式的时空分析和智能调度,如交通拥堵预测、路况优化、航班调度等。城市规划和管理:时空数据库可以应用于城市规划、交通规划、城市公共服务等领域,通过分析城市的时空数据,提高城市运营效率和公共服务水平,如...
TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库,提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储,千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储;具备10+层的深度链路分析能力,提供丰富的图分析算法和深度图算法;支持标准图查询语言并兼容openCypher,并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。StellarDB优势:原生图存储:StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构,优化查询性能,通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略,图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能:存储引擎和计算引擎结合,使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能,拥有卓越的数据读写能力,支持大规模并行处理,毫秒级的查询响应。高扩展性:完全的分布式架构,具有良好的可扩展性,支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力,支持数据多副本,提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式:计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher,拥有丰富的图...
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边缘计算平台
Sophon是星环科技推出的解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端~边缘端融合计算平台,支持标准的视频和物联网协议接入,低代码的业务流程构建,高性能的数据处理和分析,企业级的云~边数据、服务治理,以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值:降低长尾应用的实施人力,降低从数据到模型,模型到应用的构建成本;改变长尾应用的落地模式,从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括:边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。智能制造方面,星环科技联合行业专家和合作伙伴,形成“平台、经验、应用”三轮驱动的服务模式,为化工、钢铁、冶金、设备制造、风电、光伏、发电等多个领域用户,提供包括数字孪生、仪表数据管理、实...
企业数字化转型面临跨模型开发复杂、IT架构复杂(运维复杂;运维成本高;跨平台开发成本高;容易形成数据孤岛;数据流转复杂,一致性难以保障;数据存储冗余;计算/存储资源之间存在竞争)等困难,因此需要多模型支撑,引入多模型数据库。星环科技一直致力于国产化数据库的自主研发,打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB。作为一款领先的多模型数据库,ArgoDB支持关系型、搜索、文本、对象、图等10种数据模型,能够帮助用户简化系统架构、减少开发运维成本、提升用户体验和数据洞察力,满足更多复杂业务需求。ArgoDB可以替代Hadoop+MPP混合架构。支持标准SQL语法,提供多模分析、实时数据处理、存算解耦、混合负载、数据联邦、异构服务器混合部署等先进技术能力。通过一个ArgoDB数据库,就可以满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、AETP、联邦计算等各种需求。不同于传统方案为不同类型的数据单独部署和使用不同的数据库产品,基于星环科技ArgoDB的多模型统一技术架构,用户可以实现不同模型数据的统一存储管理,并且用户只需用一句SQL就能同时访问这3种存储模型进行联合分析,替代了之前3段代码...
随着全球数字化进程加速,数据资源的战略价值日益凸显,《“十四五”大数据产业发展规划》中指出:“鼓励开展数据治理相关技术、理论、工具及标准研究,培育数据治理咨询和解决方案服务能力,提升行业数据治理水平。”星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务,构建明日数据世界。在数据治理方面,星环科技能够从数据标准管理、数据质量管理、数据模型管理、数据架构管理、元数据管理、主数据管理、数据分级与安全管理等多方面,提供数据治理解决方案,帮助客户更好地实现数字化转型。星环科技数据治理整体解决方案框架包括了战略、机制、能力和平台四块,我们的愿景和目标,是为企业开展体系化数据治理、打造企业核心数据资产和持续赋能企业的业务价值创造。在机制层,可以为客户提供组织架构、管理制度、工作流程和成熟度评估等咨询服务,同时在每一次项目中,都为客户提供丰富的数据治理相关培训。在能力层,为企业的数据标准、数据质量、数据安全、数据生存周期、数据应用以及数据架构提供咨询和实施服务。未来星环科技还将一如既往发挥自身技术优势,赋能企业实现高效的数据治理...
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隐私计算平台
星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能,为隐私计算提供完整的解决方案,以隐私保护为前提,解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台提供多种开箱即用的工具,方便用户在隐私场景下进行数据处理、分析、特征工程等工作,并快速建立AI模型。加密网络通信模块负责节点间大量多批次加密信息的传输,多种加密安全手段和优异的通信架构,确保平台在大数据量下也能获得卓越的性能。星环科技基于隐私计算的数据流通产品支持多方AI协作,可以提供端到端的数据安全防护、隐私保护与隐私计算技术;提供基于硬件安全防护的可信计算提供卓越的联合建模能力,保障数据可用不可见;提供基于零信任架构和TEE技术,保证企业数据的安全和合规使用的能力。支持隐私查询、隐私求交、匿踪查询、横纵向学习等多种多个参与方的隐私计算场景;内置联邦风控、联邦反欺诈、联邦推荐等通用模板,帮助企业迅速借助数据流通建立个性化业务。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景,为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景,SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水...
高性能是图数据库重要的特点之一。与传统关系型数据库相比,图数据库在处理大规模图数据时,具有更快的读写速度和更强大的查询能力。以下是一些高性能的图数据库TranswarpStellarDB的介绍:TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库,提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储,千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储;具备10+层的深度链路分析能力,提供丰富的图分析算法和深度图算法;支持标准图查询语言并兼容openCypher,并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。高性能图数据库StellarDB的优势:原生图存储:StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构,优化查询性能,通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略,图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能:存储引擎和计算引擎结合,使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能,拥有卓越的数据读写能力,支持大规模并行处理,毫秒级的查询响应。高扩展性:完全的分布式架构,具有良好的可扩...
图数据库是一种用于存储和管理图数据的数据库,其数据模型采用图结构,由节点和边组成,并可以存储节点和边的属性,实现复杂关系的存储和查询。图数据库广泛应用于社交媒体、金融、物流、医疗、能源等领域。以下是图数据库主要应用场景:社交媒体:图数据库可以对社交网络中的关系和行为进行建模和分析,帮助社交媒体企业更好地了解用户需求和行为,实现精准定向广告和推荐。金融:图数据库可以帮助金融机构识别和预测欺诈行为、洗钱、风险管理等,从而提高金融业务的安全性和可靠性。物流:图数据库可以管理物流中的运输网络和物流信息,实现物流运输过程的可视化、实时监控和优化。医疗:图数据库可以帮助医疗机构分析医疗记录、患者病史、药品治疗效果等数据,优化医疗服务流程,支持医疗决策和疾病预测。能源:图数据库可以帮助能源企业管理能源产业链上的复杂关系和数据,提高能源效率、降低成本、控制风险。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务,在图计算领域深耕多年,自主研发了分布式图数据库StellarDB,兼容openCy...
TranswarpStellarDB是一款为企业级图应用而打造的分布式图数据库,用于快速查找数据间的关联关系,并提供强大的算法分析能力。StellarDB克服了万亿级关联图数据存储的难题,通过自定义图存储格式和集群化存储,实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询,在社交网络、金融领域都有巨大应用潜力。TranswarpStellarDB具有以下优势:原生图存储:StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构,优化查询性能,通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略,图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能:存储引擎和计算引擎结合,使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能,拥有卓越的数据读写能力,支持大规模并行处理,毫秒级的查询响应。高扩展性:完全的分布式架构,具有良好的可扩展性,支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力,支持数据多副本,提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式:计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher,拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持,多模场景灵活切换。深度分析能力:支持10层及以上的...