人工智能大模型新架构

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人工智能大模型
人工智能大模型是指在机器学习和人工智能领域中,具有大规模参数和复杂计算结构的模型。这些模型基于深度神经网络构建,参数量通常达到数十亿甚至数千亿个。它们能够处理大规模数据,执行复杂的任务,如自然语言处理、计算机视觉和语音识别等。大模型的发展历程显示了其在处理复杂问题上的优势。随着数据量的增加和模型复杂度的提高,传统的机器学习方法逐渐显得力不从心。而大模型凭借其强大的计算能力和智能决策能力,在各个领域取得了显著成果。以星环科技的无涯为例,这是一个拥有数十亿参数的大规模语言模型。通过在海量文本数据上进行无监督学习,无涯能够理解和生成人类语言,实现多种自然语言处理任务,包括但不限于文本生成、问答和翻译。星环科技无涯·问知InfinityIntelligence,是一款基于星环大模型底座,结合个人知识库企业知识库、法律法规、财经等多种知识源的企业级垂直领域问答产品。
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人工智能大模型
软件开发商,积极应对以ChatGPT为代表的人工智能带来的新挑战,打造数据管理平台的多模态、智能化、敏捷化和平民化产品。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人工智能大模型是目前人工智能领域的一个重要研究领域。大模型是指由数百亿甚至数万亿个参数组成的神经网络模型,这些模型能够通过海量数据进行训练,从而拥有强大的数据处理能力和精确的预测能力。在许多领域,如自然语言处理、计算机视觉和自动驾驶等,大模型已经成为解决各种问题的“法宝”。人工智能大模型的研究与发展伴随着计算硬件的快速进步。在过去的几十年中,计算硬件的性能不断提高,从而为大模型的训练和应用提供了强大的支持。特别是在近年来,由于深度学习技术的不断发展和计算硬件的进一步升级,大模型的规模和性能有了进一步的提升。人工智能大模型是目前人工智能领域的一个重要研究方向,其已经在各个领域展现出强大的应用潜力。未来,随着计算硬件的进一步升级和技术的不断创新,大模型的应用前景将更加广阔。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。星环科技作为国内领先的大数据基础

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大模型与人工智能的关系
大模型是人工智能领域的一个重要分支,大模型的发展和应用不仅推动了AI技术的进步,也带来了新的挑战和机遇。大模型是人工智能发展的重要阶段和强大工具:随着人工智能技术的不断进步,大模型应运而生,并成,推动了人工智能与各产业的深度融合,创造了更多的商业价值和社会价值。人工智能的研究为大模型提供了理论和技术基础:人工智能领域长期以来的理论研究和技术积累,如机器学习算法、神经网络架构、优化算法等,为大模型为当前人工智能领域的关键发展方向之一。大模型通过海量的数据训练和强大的计算能力,能够学习到更丰富、更复杂的语言和知识模式,从而为人工智能系统提供了更强大的语言理解、文本生成、图像识别等能力,推动人工智能在更多领域实现更广泛和深入的应用,是人工智能从弱人工智能向强人工智能迈进的重要一步。大模型推动人工智能技术的突破与创新:大模型的出现促使了人工智能相关技术的快速发展和突破。例如,在自然语言处理领域,大的创新和进步,为人工智能的整体发展提供了有力的技术支撑。人工智能的发展需求催生了大模型:人工智能的不断发展对模型的性能和泛化能力提出了更高的要求。传统的小规模模型在处理复杂的语言、图像等任务时存在一定

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什么是人工智能大模型?
所谓人工智能大模型,即参数规模非常庞大的人工神经网络。由于其参数数量足够庞大,大模型在许多任务上表现非常优秀。由于大模型经过了大量数据的训练,学习了众多的知识,因此具有非常好的通用性。我们在日常生活中常常使用各种人工智能产品,如人脸识别和对话机器人等,这些都是基于大模型开发的。大模型的容量超大,能力强,能够将所有任务合并在一个模型中,提供多重任务的支撑。大模型展现了通用人工智能前景非常广阔的前景可持续迭代“的人工智能应用。为了帮助企业用户基于大模型构建未来应用,星环科技推出了SophonLLMOps,帮助企业构建自己的行业大模型。具体来看,它解决了客户三个核心痛点:第一,提供一站式工具链。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,帮助企业构建自有的行业大模型,通过大模型基础设施,形成具备“新型人机交互”且“敏捷,帮助客户从“通用大语言模型”训练/微调,得到“满足自身业务特点的领域大语言模型”;第二,帮助客户将原型的大语言模型应用,成功在实际生产中投入应用;第三,帮助客户运营在生产中应用的大语言模型和大模型的持续

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大模型和生成式人工智能的关系
大模型和生成式人工智能存在紧密的关系。大模型是生成式人工智能的重要基础和强大驱动力:提供强大的语言理解和生成能力:大模型经过海量文本数据训练,能够精准理解语言结构、语法、上下文和语义联系,生成与人类写作相似且具上下文相关性的文本,为生成式人工智能在文本生成相关任务奠定基础。助力多模态生成:多模态大模型的出现,使模型能接受图像、音频等多种输入并生成对应文本,推动生成式人工智能在多模态内容生成领域发展。提升模型的泛化和适应能力:大模型具有高度通用性和泛化能力,在大规模数据集上预训练后,无需或仅需少量微调就能支撑多种应用,让生成式人工智能可快速应用于不同场景和任务,如从文本生成拓展到图像生成、视频生成等领域。生成式人工智能是大模型的重要应用方向和价值体现:拓展内容生成的边界:生成式人工智能旨在生成新颖独特内容,涵盖文本、图像、音频、视频等多种形式,大模型作为其文本生成部分,与其他生成技术结合协作和交互:生成式人工智能以自然语言交互为主要方式,基于大模型的聊天机器人等应用,使人机交互更自然流畅,提高交互效率和质量,实现更紧密有效的人机协作,如智能客服、虚拟助手等应用场景。

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人工智能大模型有哪些?
人工智能大模型是近年来在人工智能领域发展起来的一种技术,基于深度学习,通过训练海量数据和复杂的神经网络结构来模拟人类智能。人工智能大模型具有庞大的参数规模,通常包含数亿到数千亿个参数,能够处理各种、法律法规、财经等多种知识源的企业级垂直领域问答产品。个人知识库:支持用户一键上传文档、表格、图片、音视频等多模数据,基于星环自研的大模型底座可自动对知识进行处理与入库,快速实现海量多模知识的检索与智能任务,如自然语言处理、图像识别等。星环科技无涯·问知InfinityInteligence星环科技无涯·问知InfinityInteligence,是一款基于星环大模型底座,结合个人知识库、企业知识库建议。财经:无涯·问知内置了丰富的上市公司财报和产业链图谱数据,能够为金融机构提供全面深入的投资研究分析工具。此外,星环自研大模型底座的自动化知识工程特性,使其在处理和分析数据方面具有显著的优势,允许用户上传文档、表格、图片等多源数据,并支持与外部数据源的对接,使用户能够构建属于自己的专属领域大模型。这一创新功能极大地扩展了模型的应用范围和深度,用户可基于自身私域知识库进行更为个性化和深入的数据

模型,只需要一个基座模型就可以支撑非常多的服务。因此,大模型是新一代人工智能的代表,展现出了非常广阔的前景。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环科技在行业内首先提出行业大模型应用大模型与以往的人工智能模型有很大的区别。以前的模型大都是弱人工智能,像阿尔法狗只能下围棋,而各种识别产品也只能完成一个任务。这些模型之间是隔离的不能互相支撑。而大模型则通过扩大模型的参数规模,并通过大量数据的训练,来支撑所有人工智能的任务。与以往的单一任务模型相比,大模型可以被看作是一座通用基础模型,它可以支撑多种任务。使用大模型,可以大大降低开发人工智能产品的门槛,不再需要为每个任务开发不同的创新场景,推出相应的工具,帮助企业构建自有的行业大模型,通过大模型基础设施,形成具备“新型人机交互”且“敏捷可持续迭代“的人工智能应用。为了帮助企业用户基于大模型构建未来应用,星环科技推出了SophonLLMOps,帮助企业构建自己的行业大模型。具体来看,它解决了客户三个核心痛点:第一,提供一站式工具链,帮助客户从“通用大语言模型”训练/微调,得到“满足自身业务特点的领域大语言模型”;第二,帮助客户

多个维度的智能投研新范式。星环科技无涯金融大模型,寓意学海无涯,既代表了投资领域终身学习的精神,也蕴含了大模型本身在参数架构方面持续迭代的内涵。可以说无涯是一款面向金融量化领域、超大规模参数量的生成式领域代表性企业受邀参加,首席图算法科学家吴海涛发表了《基于大模型的智能投研新范式》主题演讲。吴海涛表示,随着以chatGPT为代表的生成式大模型在NLP领域的崛起,金融领域专属的行业大模型也,而这正是星环科技构建基于大模型的智能投研新范式的底层逻辑。针对智能投研领域特定的业务逻辑,星环科技通过预训、提示、增强、推导范式的构建,实现Financial-Specific-LLM的训练,推出近日,首届人工智能生成内容国际会议在中国上海举行。本次会议得到了复旦大学、中国科技大学、同济大学、上海交通大学、上海人工智能实验室、香港中文大学等知名院校和研究机构的大力支持。来自国内外产业界、科学界、金融界、学术界等行业佼佼者聚集于此,围绕“人工智能生成内容”及其领域相关话题共谋共策、共商共建、共享共赢,探讨和推进当前AIGC前沿的技术,促进人工智能相关领域的学术交流和技术创新。星环科技作为人工智能

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大模型与人工智能区别
大模型和人工智能(AI)虽然相关,但有不同的概念和作用。什么是大模型?大模型通常指的是具有庞大参数和复杂结构的机器学习模型,特别是在深度学习中。通过海量数据训练,能够处理复杂任务,如语言生成、图像识别等。什么是人工智能(AI)?人工智能(AI)广义上指的是使机器表现出智能行为的技术和理论,包括但不限于机器学习、大数据分析和专家系统。人工智能(AI)涵盖的范围较大,除了大模型,还包括算法设计、神经网络、统计学习、自然语言处理、机器人学等多个子领域。目标是实现机器模拟和执行人类智能行为,如理解语言、学习、推理和规划。大模型与人工智能的区别简而言之,大模型是人工智能(AI)中深度学习的一部分,专注于复杂任务的高级模型。人工智能(AI)是涵盖更广的领域,包含各种实现智能行为的方法和技术。

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人工智能安全治理
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。在人工智能领域,星环科技自主研发了智能分析工具Sophon,通过以数据和模型为中心,提供“六易三仓两中心”的功能服务,让,参与了《数据安全风险治理成熟度评价模型》标准、《数据治理标准化白皮书》等的编写工作;入选IDC数字政府数据要素流通市场厂商图谱、中国信通院“数据安全产品与服务图谱2.0”等。当前以大模型为代表的人工智能用户能够基于自身需求构建紧密贴合其业务场景的新一代AI应用。其中SophonLLMOps是一款综合性大模型统一运营管理平台,为用户打通从数据接入、生成、开发和清洗、提示工程、大模型训练、大模型上架部署到大模型应用编排和业务效果对齐的全链路流程,从而实现针对大模型的“数据和分析的持续提升”。同时星环科技自主研发了数据安全管理平台TranswarpDefensor和数据要素流通平台TranswarpNavier,提供数据要素流通、数据隐私计算、数据沙箱、数据安全分级分类等能力,辅助用户建立安全监管机制、运营保障机制、标准规范体系,探索试点办法、管理办法、流程等;并已经成功使用大模型结合监管要求
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国产数据库有哪些?
在国产数据库产品方面,星环科技坚持自主研发与技术创新,打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB,以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性,同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力,适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性,同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力,一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践,ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库,能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务,帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。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。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...

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图数据库的应用场景
图数据库的应用场景非常广泛,可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景:金融:在金融领域,图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构,支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络:图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据,支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流:在物流领域,图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作,加速发货、配送时间并提高效率。制造业:图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图,进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业:在能源领域,图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱,并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商:图数据库可以应用于电商业务中,存储和处理复杂的商品与用户之间的关系,支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用,并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。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...

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电力行业数字化转型服务商
星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,具备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,多年来深耕电力领域,覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节,为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中,基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据,高负荷738万千瓦,年用电量329亿度,占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个,整个数据量到现在已经接近8个T了,台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上,应用系统实现了用电查询,电力地图等基础功能及用户用电行为分析,节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析,和海量用电负荷实际数据存储、索引,实现了用电查询的基础应用,包括230万用户,26000个台区,4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询,并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询,服务响应时间在三秒以内。此前,星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

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什么是分布式时空数据库?
时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础,整合了空间信息和时间信息,能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统,通过分布式存储和分布式计算等技术,可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同,分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上,并将计算任务分配给多个计算节点来完成,从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现,使得处理大规模时空数据成为了可能,也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。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。

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