大模型技术分析

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模型分析
模型分析涉及多个方面,包括技术原理、算力需求、推理成本、算力基础设施挑战、多模态、长序列、混合专家模型等。技术原理:模型的预训练技术原理是利用大量无标签或弱标签的数据,通过算法模型进行训练,得到资源的需求。推理成本:模型的推理成本相对较高,尤其是在边缘设备上,推理效率仍是瓶颈。算力基础设施挑战:随着模型算力需求的增长,加速集群互联技术演变成为跨尺度、多层次的复杂系统工程问题,涉及芯片设计一个初步具备通用知识或能力的模型。算力需求:模型对算力的需求每年增长四倍以上,过去十年间算力需求增长约100万倍。MoE(混合专家模型)能够在保持模型性能的同时,相比同等规模的稠密模型显著降低计算、先进封装、高速电路等多个领域。多模态、长序列、混合专家模型:多模态、长序列、MoE模型已成为模型架构演进的确定性趋势,它们不仅提升了人工智能在内容理解和内容生成方面的能力,而且提高了模型的泛化能力和任务适应性。然而,这些模型架构的演进同时带来了更巨量的算力需求以及更复杂的集合通信需求,对现有算力基础设施带来了更大挑战。

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相关技术:基础架构与算法技术预训练与微调技术:先在规模无监督数据上进行预训练,让模型学习到通用的语言知识和模式,然后在特定任务的有监督数据上进行微调,使模型能够快速适应各种不同的下游任务,如情感分析密文数据上进行训练和推理。可解释性技术:研究开发能够解释模型决策过程和输出结果的技术,如注意力可视化、特征重要性分析等,提高模型的透明度和可信赖度,让用户能够理解模型为什么做出这样的决策,特别是在一些关键领域,如医疗、金融等。模型相关技术涵盖基础架构与算法、模型训练与优化、数据处理与管理、算力支撑、多模态融合以及安全与伦理等多方面技术内容,各方面技术相互配合共同助力模型的构建、训练、应用及发展。以下是一些常见的模型、机器翻译等,提高了模型的泛化能力和在特定任务上的性能。模型训练与优化技术分布式训练技术:由于模型的参数规模巨大,单机训练难以满足计算和存储需求,因此需要采用分布式训练技术,将模型的训练任务据的多样性,提高模型的泛化能力和鲁棒性,减少过拟合现象。数据标注技术:对于一些需要有监督学习的任务,如分类、情感分析等,需要对数据进行标注,标注的质量直接影响模型的性能,因此需要采用高效的数据标注工具和
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模型技术
了无涯金融模型Infinity、大数据分析模型SoLar“求索”,促进金融分析大数据分析的平民化。星环科技将自主研发的领先创新技术赋能各行各业,与生态伙伴共同打造国产化数据技术生态,推动数字经济模型技术是基于规模参数的深度学习模型技术模型技术的出现,使得AI能够在各种复杂的任务中表现出更高的性能和更强的泛化能力。模型技术的核心是采用规模的参数数量,这些参数是在海量的数据上进行预训练的。在预训练过程中,模型会学习到大量数据的特征和规律,从而具备对未知数据的强大推断能力和理解能力。模型技术的优点在于其能够处理更加复杂的问题,同时表现出更高的性能和更强的泛化能力。能够让AI系统更好地理解和处理自然语言、图像、声音等多媒体信息,从而在各个领域得到广泛的应用。在模型技术的研究和应用中,需要解决很多技术上的挑战。模型需要规模的计算资源进行训练和推断,这需要高昂的硬件成本和与科技创新。求索具备数据行业需求理解、推理、各类(含多模型)结构化查询语言和OpenCypher代码生成、文本生成、嵌入向量生成、知识推理等能力。借助这一领域模型,企业的业务人员、数据分析人员以及
数据分析模型通常是指在数据环境下,利用机器学习、深度学习等技术对海量数据进行分析模型。这类模型能够处理结构化和非结构化数据,从中提取有价值的信息和洞察。主要涉及以下几个方面:自然语言处理和理解:模型能够以接近人类的水平理解和处理自然语言,帮助用户更快速、更准确地解析和理解大量的非结构化数据,例如文本数据、用户评价、社交媒体内容等。自然语言交互形式:非技术人员能够通过自然语言查询获取所需数据和分析结果,同时提供清晰的数据解释和可视化,帮助用户更好地理解分析结果和数据洞见。识别模式、相关性和关系:模型擅长在大量数据中揭示复杂的关联,能够基于现有数据进行智能推理和预测,这种能力对于准确预测市场趋势和理解消费者行为至关重要。代码生成和自动化:模型能够自动生成代码,帮助数据分析师快速创建数据处理和分析的脚本,显著提高数据分析的效率和准确性,同时降低数据分析的门槛。支持自动化和实时分析模型通过自动执行重复、耗时的任务来简化数据处理,提高员工对数据结果的反映效率,这一功能可进行实时分析,为企业提供及时的数据洞察,快速灵活的应对市场变化。数据处理的可扩展性:模型能够高效地管理和分析
拟合现象。因此,需要对数据进行精心的预处理和筛选,确保数据的质量和代表性,同时采用合适的正则化技术等方法来防止过拟合。成本与效益平衡:引入模型进行数据分析需要投入一定的成本,包括硬件、软件、人力模型在数据分析中的优势强大的数据理解与处理能力:模型能够处理海量的数据,并从中找出复杂的模式和关联。自然语言交互:用户可以通过自然语言与模型进行交互,更直观地提出数据分析问题,无需编写复杂的代码或查询语句。提升分析效率:传统的数据分析流程可能需要经过数据收集、清洗、建模、查询等多个步骤,耗时较长。而模型可以在一定程度上简化这些流程,快速生成数据洞察和报告,提高决策的及时性。深度挖掘与预测能力:基于其强大的学习能力和对规模数据的分析模型能够进行更准确的预测和趋势分析模型在数据分析中的应用场景商业智能与决策支持:企业可以将模型与商业智能(BI)工具结合,为管理层提供更智能的:协助数据团队进行数据清洗、数据标准化和数据质量评估等工作。通过对数据的理解和分析,发现数据中的异常值、缺失值等问题,并提供相应的处理建议,提高数据的质量和可用性。模型数据分析的挑战数据隐私与安全:在
模型技术架构是一个复杂的系统,它涉及到多个层面,包括数据处理、模型设计、训练、优化、部署等。数据层:数据采集:收集用于训练模型的原始数据。数据存储:使用数据库或数据湖来存储规模数据集。数据预处理。损失函数:定义损失函数以指导模型训练。优化层:超参数调优:使用网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化等方法调整超参数。评估层:性能评估:使用验证集评估模型性能,指标可能包括准确率、召回率、F1分数等。误差分析分析模型预测错误的案例,以指导进一步的模型改进。服务层:模型部署:将训练好的模型部署到生产环境。推理引擎:优化模型推理过程,提高响应速度和效率。应用层:API接口:提供API接口供外部应用调用模型:包括数据清洗、标准化、归一化、编码等步骤。模型层:模型设计:定义模型架构。参数初始化:为模型的参数选择合适的初始值。训练层:分布式训练:使用多GPU或多节点并行训练模型。优化算法:选择合适的优化器。用户界面:为用户提供交互界面。监控与维护:模型监控:监控模型在生产环境中的表现,包括性能和资源使用情况。持续学习:定期使用新数据更新模型,以适应数据分布的变化。
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AI模型技术
指标。可解释性技术:由于模型通常是黑盒模型,理解其决策过程很重要。一些技术如特征重要性分析、注意力可视化等可以帮助解释模型。AI模型技术是指利用规模数据集和计算资源训练的深度学习模型,这类模型具有强大的泛化能力和复杂的结构,能够在多个领域实现超越传统方法的性能。AI模型的关键特征包括:1.预训练技术无监督预训练:这是模型训练的重要阶段。模型规模的无监督数据上进行学习,例如互联网上的文本、图像等。预训练与微调结合:先进行无监督预训练后,再使用少量有监督数据针对特定任务进行微调。2.多模态融合技术特征表示融合:在多模态模型中,需要将不同模态(如文本、图像、音频)的数据转换为统一的特征表示进行融合。量化技术:将模型的参数从高精度转换为低精度,减少参数存储所需的空间,同时也能加快计算速度。剪枝技术:通过去除模型中不重要的连接或神经元,减少模型的复杂度。例如,根据参数的重要性评估,将一些对模型性能影响较小的参数剪掉,在保证模型性能基本不变的情况下,降低模型的计算量和存储量。3.模型评估与解释技术评估指标
朝着解决这些问题的方向努力。自主智能体技术:将模型视为人脑,能够自主完成任务分解、执行、获取数据和分析等。插件技术:允许模型与外部应用协作,扩展模型的能力和应用领域。模型量化和推理引擎优化:通过模型模型的关键技术主要包括以下几个方面:纯粹Prompt提示词法:通过模拟自然对话实现用户与AI的即时互动,具有即时性、简洁性,适用于简单查询等场景,并包含技术路由转发模块负责对用户输入的Prompt检索,提升语言模型的生成内容准确率和时效性,是前景广阔的新兴技术。Fine-tuning微调技术:用于优化模型以适应特定任务或数据集,通过在特定数据集上的微调来调整模型权重,提高模型在特定任务上的表现。多模态能力:模型开始支持多模态输入,能够结合文字和图片进行推理,这是人工智能领域的巨大进步。复杂推理能力:模型在复杂逻辑推理和数学问题上的能力正在提升,尽管仍存在挑战,但技术进展表明正在量化和推理引擎优化减少模型使用成本,并提升推理效率,如自动计算图融合优化和自动混合并行推理。软硬件协同优化:为了提升模型在硬件上的运行效率,深度学习框架在显存优化、计算加速和通信优化三个环节提供优化技术
模型检索技术是一种结合了传统信息检索和大型语言模型(LLMs)的技术,它通过从外部知识库中检索相关信息,并将其作为提示(Prompt)输入给大型语言模型,以增强模型处理知识密集型任务的能力,如问答提示往往依赖反复试验且效果不稳定。多模态检索:多模态检索技术涉及多个数据模态的检索,通过整合这些不同形式的数据,提供更全面的搜索结果。向量检索技术:在模型应用场景中,向量检索技术能够支持提示词工程,增强大模型的知识和记忆能力。它深入探讨了向量检索的基本原理、关键技术、应用场景及实践挑战。RAG的应用:RAG已成为当前最火热的LLM应用方案,许多产品几乎完全基于RAG构建,范围从结合了网络搜索引擎和语言模型的问答服务,到数以百计的“与数据对话”的应用程序。、文本摘要、内容生成等。检索增强内容生成(RAG):RAG技术通过在给模型发送消息之前首先进行内容检索,从其他数据源提取相关数据,然后插入到当前对话消息中给到模型,解决了模型既要知晓大量它不知道的知识,又避免消息窗口不够的局限。提示工程(PromptEngineering):通过输入文本来引导预训练模型生成更符合行业要求的输出过程。这种方法可以简化多样任务处理流程,并能灵活适应广泛需求,但找到高效
模型技术是指使用规模数据、强大的计算能力以及先进的算法,训练出具有大量参数的深度学习模型技术,具有以下特点和优势:规模数据训练模型通常需要海量的数据来进行训练,这些数据涵盖了各种领域和主题和复杂架构设计的模型,具有很强的通用性和泛化能力,能够处理多种类型的任务,如文本生成、问答系统、机器翻译、情感分析、图像分类、目标检测等,而无需针对每个具体任务重新设计和训练模型。只需对模型进行适当的微调或直接使用,就可以在不同的应用场景中发挥作用,大大提高了模型的应用范围和效率。,如文本、图像、语音等。通过对规模数据的学习,模型能够捕捉到更丰富的语言知识、语义信息、图像特征等,从而更好地理解和生成各种内容。大量参数与复杂结构拥有庞大数量的参数是模型的显著特征之一。这些参数可以看作是模型存储知识和信息的“容器”,参数越多,模型能够表示的函数空间就越大,也就越有可能拟合复杂的数据分布和模式,从而提高模型的准确性和泛化能力。强大的计算能力支持训练模型需要强大的计算资源来支持规模的数据处理和复杂的模型计算。通常需要使用高性能的GPU、TPU等专用硬件,以及规模的集群计算环境,以加快模型的训练速度。预训练与微调模型一般采用预训练和微调的训练策略。预训练阶段,模型
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边缘计算平台
在边缘计算领域,星环科技研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是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。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识,我国也高度重视边缘计算的发展,积极推进边缘计算在工业互联网等多个领域的技术、标准与产业发展。星...
星环SophonP²C是企业级隐私计算平台,拥有多项性能及安全认证,平台支持不同场景的隐私计算需求,包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等,为多方数据安全协作提供完整的平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题,助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下,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,提供多种开箱即用的工具,方便用户进行数据处理、分析、特征工程等工作,可快速进行多方数据统计、分析建模和应用工作。平台拥有的多种适应不同安全和通讯环境的加密安全手段和通信架构,为跨组织的数据协作提供安全、可靠、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C产品优势:支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术,覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。2.支持大数据规模的隐私计算场景,支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。3.提供页面可视化安装部署,并支持实体部署、容器部署、...
随着科技和信息技术的快速发展,时空数据已经成为重要的技术支撑和决策工具。与此同时,国内也出现了不少优秀的国产时空数据库产品,不仅在空间分析、时序分析等方面实现了卓越的表现,同时也在存储管理、可视化展示等方面有着出色的成果。不少时空数据库产品已实现了高可靠性、高性能和高稳定性的功能,在交通运输、城市规划、GIS和物流供应链等领域都有着广泛的应用。其中星环科技的分布式时空数据库-TranswarpSpacture就是其中一款优秀的时空数据库产品。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理,集计算与存储为一体的分布式数据库产品,支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算,具有完备的数据查询、分析和挖掘能力,可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景,广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。产品优势原生空间:时空数据类型,针对空间时空数据的特定优化。兼容OGC标准:提供丰富的分析函数,具备复杂分析挖掘能力。支持SQL:基于SQL完成空间分析和轨迹分析,降低产品使用门槛。兼容Po...
近年来,随着数字经济的蓬勃发展,数据跨境活动日益频繁,数据处理者的数据出境需求快速增长。为规范数据出境活动,保护个人信息权益,维护国家安全和社会公共利益,促进数据跨境安全、自由流动,国家互联网信息办公室公布了《数据出境安全评估办法》,9月1日起施行。《数据安全出境评估办法》构建了我国数据出境安全评估的制度,然而企业在具体落地方面,还存在诸如数据分类分级;重要数据识别、存储、管理;数据安全监督;敏感数据防泄露等实际困难,国内迫切需要落实数据安全出境的企业。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。在数据安全与流通方面,星环科技具备一系列产品和解决方案。针对有数据跨境需求的企业,星环科技可以提供一套可落地的企业数据安全出境合规解决方案,为企业提供数据跨境一站式服务,助力企业高效、合规的开展数据流通业务。以某智能车企云端车联网全球化数据安全合规案例为例,针对客户面对的系统内存在大量个人隐私数据,但是没有资产地图;缺乏数据分类分级策略;缺乏个人隐私数据使用、流转的监测与防护;需要敏感资产风险评...
利用星环科技数据云平台TDC打造的基于PaaS平台的绿色轨道交通线网指挥中心,为轨交集团打造技术中台、数据中台、模型中台、业务中台。与传统模式相比,PaaS模式采取集约化部署,能大大提高资源利用率;可为开发人员提供隔离的租户环境,灵活选择所需大数据与AI能力,进行探索分析和数据挖掘。技术中台:统一资源管控,灵活资源分配,快速资源申请与部署。数据中台:全量数据接入;面向应用主题的指标计算与规范化数据存储。模型中台:基于人工智能、深度学习的算法模型,支撑业务分析、评估、与决策。业务中台:采用微服务架构,串联系统功能,打通整合业务应用。通过采集实时能耗、电能质量、设备状态等实时数据和客流信息、列车运营信息、基础信息等非实时数据,基于星环科技智能分析工具Sophon进行建模预测,支撑上层能耗统计与监测应用、能耗综合评估应用,实现行车调度精细化,促进轨道交通绿色低碳发展。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据全生命周期提供基础软件与服务,形成了大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵。通过为企业搭建数字化转型的数字底座,星环科技助力政府、金融、能源、...
数据库作为提供数据存储与处理能力的基础软件,是信息系统的基础、信息安全的基石,因此,数据库自主可控和国产化替代已经刻不容缓。兼容性是国产化替代关键,自研数据库更具潜力Oracle数据库发展较早,在国内市场内占领了一定先机,企业经过信息化的长期积累和革新,基于Oracle开发了大量的系统业务。为了能够适配新的国产数据库产品,必须对应用代码进行大量修改,各数据表的数据类型、函数、语法规则需要进行系统、全面的改造,这就要求新的国产数据库对原有数据库能够有很好的兼容性支持,降低迁移的代码改造成本。Oracle经过多年的发展,在SQL语言、性能、实例形态、容灾方案等方面有很多积累扩展。若要实现Oracle数据库的国产化替代,除了要能够提供在性能、容灾能力、安全能力等方面全方位提供对等的能力,首先要解决的就是如何兼容Oracle的大量SQL方言,尤其是Oracle的PL/SQL这一独特的广受欢迎的语法体系。中国信通院《数据库发展研究报告》中表示,“国内关系型数据库产品中多数是基于MySQL和PostgreSQL二次开发的”。因此,这些产品对MySQL、PostgreSQL兼容性较好,但没有体系化的...
企业选择合适的图数据库需要考虑多方面的因素,包括以下几点:数据集规模:如果需要处理大规模的图形数据,应选择支持水平扩展和集群部署的图数据库。查询需求:不同的图数据库对数据类型和查询需求的支持程度有所不同,应根据实际需求选择。性能和可扩展性:不同的图数据库性能和可扩展性有所不同,应选择性能和可扩展性良好的图数据库。支持程度:选择使用支持程度好的图数据库,可以得到更好的技术支持。维护和成本:选择维护成本低、方便使用的图数据库,能够降低维护成本和使用难度。在选择图数据库时,应根据具体需求进行综合分析、评估和选择。星环科技分布式图数据库是国内比较知名的图数据库产品之一。星环分布式图数据库StellarDB星环科技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openCypher查询语言,提供海量图数据的存储和分析能力,支持原生图存储结构,支持万亿边PB级数据存储。同时,StellarDB具备毫秒级点边查询能力,10+层的深度链路分析能力,提供近40种的图分析算法,具备数据2D和3D展示能力。StellarDB在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级,同时在易用...
星环科技数据底座方案已在多个场景落地应用:广西某水电企业工业大数据生态云平台按照“统一规划、统一设计、统一建设”原则开展适应电力能源需求的“云-雾-端”多级、多云协同云计算架构设计。形成电力能源企业计算云、存储云、网络云、安全云等多云架构体系。打造包含智慧运营中心、设备状态诊断中心、安全应急中心、气象资源中心、智慧营销中心与智慧电厂的核心智慧化平台,实现数字化业务管控、智慧化企业经营和生态化商业服务的完整生态,实现企业的数字化转型。工业大数据生态云平台实施分为平台构建、数据资产治理实施与基础门户建设三个部分。其中IaaS层提供计算资源、存储资源、网络资源等基础设施服务;PaaS层由容器云、微服务治理、DevOps、敏捷开发平台、大数据平台、数据资产管理、统一应用门户等组成,为上层智慧企业应用提供基础能力平台的支撑,未来可进一步扩展人工智能平台、元宇宙、区块链、数字孪生等新技术应用平台;SaaS层应用提供数字化业务管理、智慧化企业运营管控、生态化商业服务等应用,并基于统一应用门户为用户提供交互服务。新能源集控中心是实时数仓在新能源方面的应用,跟水电比较像,比如区域监控中心一体化大数据应用...
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数字政府建设
近日,领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布2022年数字政府百强榜,梳理出数字政府领域领先的技术供应商,评估了技术提供商的市场能力及市场份额。星环科技作为企业级大数据基础软件开发商,成功入选IDC数字政府百强榜“大数据及数据治理”模块。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,形成了大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵。在政府领域,星环科技通过智慧政务数字底座为政府数字化转型建设提供计算、存储、算法等基础能力支撑,归集业务数据,优化业务流程,治理出有价值的数据资源,进行专题分析沉淀数据资产,服务部门之间数据共享与业务协同,服务领导决策与政策制定,服务公众、企业便捷办事。公司产品已被多个部委或省市机关部门使用,助力构建数字化政府,提升治理效率。比如星环科技基于数据云平台TDC为建设上海市数据资源平台提供了底层支撑,将70多个委办局以及16个区县业务库的结构化和非结构化数据进行归集,构建三级数据共享交换体系,保障数据安全,支撑“一网通办”等数据服务能力。此外,根据不...
图数据库是一种用于处理图形数据的特殊类型的数据库。它们旨在存储和管理关系和连接,具有比其他类型的数据库更强大的能力。目前国内有众多优秀图数据库产品,星环科技图数据库产品StellarDB其中之一。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。TranswarpStellarDB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...