大模型算法和案例

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模型算法
模型算法是一类利用大量数据计算资源训练而成的深度学习模型,通常具有很高的表达能力泛化能力。模型算法的工作原理通常包括以下几个步骤:接收问题:模型接收输入的问题或数据。理解问题:模型分析问题或后的回答或输出提供给用户。模型算法应用领域模型算法在多个领域取得了广泛的应用,包括但不限于:自然语言处理:模型可以用于机器翻译、语音识别、文本摘要、情感分析等任务,提升自然语言处理的性能准确性。图像识别计算机视觉:模型在目标检测、语义分割、图像生成等方面表现出色,推动了计算机视觉技术的发展。产业应用:在智能制造智能交通等领域,模型通过优化生产流程交通管理,提高了生产效率交通安全性。智能客服:结合模型开发与服务平台,企业可以构建高效、智能的客服系统,提升客户体验满意度。数据的意图关键信息。检索信息:模型在内部记忆中搜索与问题或数据相关的信息。组织回答:模型将检索到的信息组织成连贯的文本或输出。优化回答:模型对组织好的回答进行自我检查优化。提供回答:模型将最终优化

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AI模型算法
AI模型算法是当前人工智能领域的一个重要研究方向,涉及到多个方面,包括模型架构、训练技术、微调方法、以及在特定领域的应用等。模型,也称为基础模型,是指具有大量参数复杂结构的机器学习模型,能够(LargeLanguageModel)通常是具有规模参数计算能力的自然语言处理模型算法脆弱性:随着AI模型进入各行业的应用探索阶段,算法的脆弱性漏洞成为不可忽视的问题。模型微调:模型微调是一种常见的方法,它利用预训练模型的强大能力,同时还能够适应新的数据分布。处理海量数据、完成各种复杂的任务,如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。超大模型:超大模型模型的一个子集,它们的参数量远超过大模型,能够提供更强大的性能更广泛的应用。语言模型语言模型
模型通常指使用规模数据强大的计算能力训练出来的具有大量参数的模型,是“数据+算力+强算法”结合的产物,参数量可达数十亿甚至数千亿。小模型参数量相对较少的深度神经网络模型,计算需求低,体积小,训练推理速度快。特点模型:强大的性能泛化能力:能够更精确地拟合复杂的数据分布,在自然语言处理、图像识别、语音识别等复杂任务上展现出更出色的性能准确度,可适应一系列不同类型的任务。高预测能力:能在数据集上捕捉更多细节模式,从而提供更准确的预测决策支持。训练推理成本高:由于参数量巨大,训练时间长,需要大量的时间计算资源投入,对硬件要求高,部署维护成本也较高,包括计算资源、存储空间以及专业人员的维护费用等。小模型:轻量化高效性:参数量少,计算需求低,训练推理速度快,可在资源有限的设备环境中使用,如移动设备、嵌入式系统等,适合对实时性要求高的应用,能够快速响应。低成本:训练推理成本低,对资源有限或预算紧张的用户更具吸引力,易于部署维护。可解释性相对较好:结构相对简单,更容易理解解释其决策过程结果。
近日,在2024世界人工智能大会“迈向AGI:模型焕新与产业赋能”论坛上,《2024模型典型示范应用案例集》(以下简称《案例集》)重磅发布!星环科技无涯·问知InfinityIntelligence成功入选《案例集》。2024年,我国将人工智能的发展上升为国家战略,模型的产业化应用落地进一步提速。作为以产业化为导向的重磅前沿研究成果,《案例集》展示了新全的模型创新融合应用发展成果,推动了模型为代表的人工智能前沿技术赋能千行百业,推动社会经济高质量发展。无涯·问知是一款基于星环科技自研预训练模型无涯Infinity向量数据库Hippo、图数据库StellarDB构建的企业级垂直领域多层次关系,从而进行深度的关联分析,提供了更为深入准确的洞察结论。确保答案可验证性:无涯·问知的所有回答均提供标注信息来源,确保答案的透明度可验证性,有效避免模型幻觉。多模数据来源,提升回答丰富:支持用户上传各类文档后自动解析,通过文档切片及向量化技术自动为模型注入私域知识,确保企业数据安全。灵活扩展知识库:自有知识库的构建使得企业能够根据业务发展的需要进行灵活扩展,保证了知识体系的连续性
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法律模型
法律模型是专门针对法律行业设计的大型预训练人工智能模型,这类模型基于海量的法律文本数据进行训练,包括法律法规、司法案例、专业文献等,旨在理解处理复杂的法律问题。它们通过微调以提高在处理法律问答、文本生成、案例分析等任务时的专业性准确性。模型的应用有助于加速司法决策过程,提高判决的一致性公正性,并为非专业人士提供易于理解的法律信息。在实际操作中,法律模型可以辅助进行法规查询、案例分析、合同审查等工作,从而减轻专业人员的工作负担,并促进法治社会的发展。星环科技无涯·问知(InfinityIntelligence),是一款基于星环模型底座,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。
政务模型:开启数字政府新时代政务模型的崛起政务模型是基于规模数据训练深度学习算法构建的人工智能模型,专门针对政务领域的复杂业务多样需求进行优化。它能够理解处理政务领域的各类信息,包括政策文件、法律法规、业务数据等,为政府提供智能化的决策支持高效的服务。与传统政务信息化系统相比,政务模型具有更强的学习能力适应性,能够快速应对不断变化的政务需求和复杂的社会问题。丰富多元的应用场景(一)政务服务领域在政务服务领域,政务模型的应用正深刻改变着传统的办事模式,为企业群众带来了极大的便利。在政策解读方面,政务模型也发挥着重要作用。以往,政策文件往往专业性较强,普通群众理解起来、公共安全等多个方面。政务模型凭借其强大的数据分析智能决策能力,为城市治理提供了有力的支持。在环境监测领域,政务模型可以实时监控环境质量,对空气质量、水质、噪音等各项指标进行综合分析。一旦发现环境办公领域政务模型的应用,也为政府内部办公带来了智能化的变革,有效提升了办公效率协同能力。在智能文档处理方面,通针对公文撰写等细分场景,提供材料写作、AI续写、AI润色、自定义风格写作等功能,显著
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AI模型
AI模型,又称为规模AI模型、大型神经网络模型,是指参数数量庞大的人工智能模型,通常由数以亿计的参数组成。这些模型通常由深度学习算法训练而成,具有相对较高的准确性复杂性。随着硬件计算能力的不断提升,以及训练数据集的不断扩大,AI模型的应用研究越来越受到关注。AI模型具有以下几个特点:高度复杂性:AI模型拥有大量的参数,可以对更加复杂的问题建模学习。相比于传统的机器学习算法模型通常能够更好地表示捕捉数据中的细节特征。准确性提升:由于参数数量较多,模型通常能够更好地适应和拟合数据集,从而提高预测分类的准性。资源要求高:由于模型包含大量参数,其训练推理过程通常需要较高的计算资源存储空间。这也限制了模型的广泛应用,只有拥有足够的计算资源的组织个人才能充分利用模型的潜力。数据隐私安全问题:模型通常需要海量的数据用于练,这意味着在使用模型时需要处理大量的用户数据。这对于数据隐私安全提出了挑战,需要合理的数据使用保护措施。AI模型在许多领域都有着广泛的应用。例如,在自然语言处理领域,模型能够实现更加准确流畅的文本生成、机器翻译问答系统;在
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AI模型
的能力应用范围:模型通过预训练微调,能够处理多种任务,从语言翻译、文本摘要到图像识别生成,极大地扩展了AI的应用范围。AI技术的进步使得模型训练成为可能:随着计算能力的提升算法的优化,如AI(人工智能)模型(LargeModels)之间的关系是密切且相互促进的。模型是AI领域的一个重要分支,它们的发展应用正在推动AI技术的进步,并在多个领域产生深远影响。同时,AI的总体目标原则也指导着模型的设计应用。AI的发展推动了模型的兴起:随着AI技术的进步,特别是深度学习的发展,研究人员开始探索更大、更复杂的模型,以处理更复杂的任务数据集。这些模型因为参数数量巨大而得名“模型”。模型是AI的强力工具:模型因其庞大的参数量深度学习能力,能够捕捉学习数据中的复杂模式关系,这使得它们在自然语言处理(NLP)、计算机视觉、语音识别等领域表现出色。模型提升了AI分布式训练、模型并行、混合精度训练等技术,使得训练具有数十亿甚至数千亿参数的模型成为可能。模型对AI的挑战:模型需要大量的数据计算资源,这对数据隐私、能源消耗模型解释性提出了挑战,也是AI领域
来说,数据挖掘算法平台是一个集成了各种数据挖掘技术工具的软件系统。它提供了一种统一的接口,使得用户能够方便地使用各种算法模型来处理数据,而无需深入了解每个算法的复杂细节。一般而言,数据挖掘算法平台准确性。以分析学生的学习成绩为例,学生的考试分数、学习时间等可能是重要特征,而学生的头发颜色等与学习成绩无关的信息就可以被剔除。模型构建环节,用户可以根据自己的需求选择合适的算法,如决策树、神经网络、支持向量机等,来构建数据挖掘模型。不同的算法适用于不同类型的数据问题,就像不同的工具适用于不同的工作一样。例如,决策树算法适用于分类问题,能够直观地展示数据的分类规则;神经网络则擅长处理复杂的盘点数据挖掘算法平台丰富多样,不同类型的平台适用于不同的场景数据挖掘任务。下面将为大家介绍几种常见的数据挖掘算法平台类型。基于规则的算法平台基于规则的算法平台通过定义一系列明确的规则来发现数据中的处理,以提高处理速度。另一方面,平台还需要不断优化算法,提高算法的效率准确性,以应对复杂的数据结构多样化的应用需求。在处理高维数据时,传统的算法可能会面临维度灾难的问题,导致计算效率低下模型性能
法律模型是一种专门设计用于处理法律领域的人工智能模型。它利用大量的法律文本、案例法规进行训练,能帮助解决法律问题、进行法律分析、生成法律文书提供相关建议。法律模型主要应用包括:法律研究:快速查找相关法律条文案例。合同审查:自动检查合同中的法律风险。法律咨询:提供初步的法律意见建议。案件分析:分析案件材料,预测案件结果。星环科技无涯·问知星环科技无涯·问知InfinityIntelligence,是一款基于星环模型底座,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。
为解决AI落地难的问题,星环科技从用户需求端出发,研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps,助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台,聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释,赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务,协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型,提升模型使用效率,降低模型集成管理成本,控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点,围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期,分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能,为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期,为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言,MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型,并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务;对用户而言,能感受到操作上的快捷,AI应用与...
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。
星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商,在图计算领域深耕多年,有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库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克服了海量关联图数据存储的难题,通过集群化存储和丰富算法,实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询,目前已经用于金融、政府、交通等众多行业,用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可:入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商;通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评;入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具:中国数据库管理系统供应商甄选》报告等,彰显了其产品技术领先性。如今,5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长,为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为,乘势而上...
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...
双碳目标下,全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和,我国明确提出“双碳”目标,充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命,提出“实现双碳目标,能源是主战场,电力是主力军,电网是排头兵”的战略部署,率先行动,发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出,全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和,实现“电力看双碳”,“双碳看经济”,为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题:以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题;强化数据应用,发挥好决策支撑作用,深挖电力大数据价值,开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召,星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业,有着高度的责任感和使命感,为响应“全国碳排放监测服务平...
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...
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...
近年来,企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段,涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全,支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产,目前机构面临着较大的挑战,需要加强数据安全管理,为此,机构决定与星环科技合作,利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力,共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求,星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS,可以为用户提供独立的数据与计算环境,减少数据对外暴露的风险。在数据平台层,星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术,支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层,星环科技借助两款新产品:数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier:包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall,提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...
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数据中台建设
随着行业和技术领域的变化日新月异,从数据仓库、动态数仓,到数据湖,从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库,概念的引入虽然简单,但如何做到更有效,更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构,它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力,从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局,结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系,这当中都会有星环科技产品作为支撑,从而保证企业能够快速实现,并搭建起数据中台,满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一,帮助企业构建存储中心,提升数据的汇聚和整合能力;第二,构建数据分析探索中心,专注于智能分析能力和实时计算能力的提升,推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力;第三,构建业务赋能中心,提供统一的访问能力实现跨平台联邦,统一的访问层控制,确保数据安全可用,同时搭建统一的服务能力,面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...
作为一家企业级大数据基础软件开发商,星环科技很早就在数据中台领域布局,结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系,这当中都会有星环科技产品作为支撑,从而保证企业能够快速实现,并搭建起数据中台,满足企业未来发展变化。其中,三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心;六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力;两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上,满足企业私有化或者混合云多云的部署形态,同时灵活组件式的可插拔式部署形态,能够帮助企业更迅速的起步,按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外,星环科技还提供咨询实施服务,可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中,包括为企业构建中台的架构规划、应用规划,以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库,以及数据治理服务,也包括了数据的分析、业务分析、...