ai大模型行业主流厂商

2023年作为模型元年,AI行业重新洗牌,各行业应用+模型的模式纷纷落地,行业主管部门也纷纷牵头大模型语料的组建,聚焦高质量语料的积累、开放共享及安全治理,逐步完善模型生态构建,确保模型更好工具,帮助企业打造自己的专属模型星环科技在行业内首先提出行业模型应用创新场景,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模型。除此之外,星环科技在行业首先推出了两大行业模型:服务于金融行业的星环金融模型无涯,以及数据分析模型SoLar“求索”。地应用落地。针对垂直类的专家型应用场景,仅用思维链、微调及外挂行业知识库方式是无法满足实际业务需求的,企业至少需要对通用模型做二次预训练及微调,才能实现一款专家级别的语言模型。星环科技模型训练

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行业模型是指针对特定行业或领域的需求,采用规模数据训练和先进算法的深度学习模型。与通用模型相比,行业模型更注重对垂直细分领域的数据进行有针对性的训练和优化,以更好地理解行业的语义和规范,更有效地执行专业性更强的任务。以下是一些行业模型的典型应用:智慧能源:在智慧能源领域,模型可以帮助优化能源分配和消耗。例如,通过分析历史数据和实时信息,模型可以预测能源需求,优化电网负荷,减少能源浪费。智慧医疗:在医疗健康行业模型的应用包括疾病诊断、个性化治疗计划制定、药物研发等。通过分析患者的医疗记录、基因信息和生活习惯,AI模型能够提供更准确的诊断建议,甚至在某些情况下,能够发现人类医生中,模型可以分析天文数据,帮助科学家发现新的星体和宇宙现象。智慧金融:金融行业利用模型进行风险评估、欺诈检测、投资策略优化等。AI模型能够分析市场数据,预测股票走势,为投资者提供决策支持。自动驾驶可能忽略的细微症状。智慧城市:智慧城市利用模型来提高城市管理效率和居民生活质量。例如,通过分析交通流量数据,模型可以优化交通信号灯控制,减少拥堵。在环境监测方面,AI可以帮助监测空气质量,预测并应对
随着人工智能技术的不断发展和进步,AI模型已经成为各行业应用的重要支撑。AI模型具有强大的数据处理和学习能力,能够帮助各行业实现自动化、智能化、高效化的处理和决策。目前,AI模型已经在医疗等方面的应用,提高生产效率和产品质量。随着AI模型的落地加速,各行业应用生态也在加速形成。越来越多的企业和机构开始将AI模型技术应用于自身的业务中,探索新的商业模式和创新点。同时,也涌现出了一批基于AI模型技术的创新创业企业,为各行业提供更加智能化、高效化的解决方案和服务。、金融、教育、制造等众多领域得到了广泛应用。在医疗领域,AI模型可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案制定,提高诊断准确率和治疗效果。在金融领域,AI模型可以用于风险评估、信用评级、投资决策等方面,提高金融服务的智能化水平和风险控制能力。在教育领域,AI模型可以根据学生的学习情况和反馈进行智能化的教学设计和推荐,提高教学质量和学生学习效果。在制造领域,AI模型可以实现智能制造、智能监控、智能维护
解和处理该行业的专业术语、规范和语义。行业模型的发展得益于数据和深度学习等技术的进步,以及对各个行业特定需求的理解。通过训练行业模型,企业和从业者可以利用模型的语言理解和生成能力来解决该行业中的各种问题。然而,行业模型的训练和应用也面临一些挑战。其中包括获取足够的行业数据进行模型训练、解决数据质量和隐私保护的问题,以及不断更新和优化模型以适应行业发展的需求。星环科技提供模型训练工具,帮助企业打造自己的专属模型星环科技在行业内首先提出行业模型应用创新场景,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“通用语言模型”训练行业模型是指在特定行业领域应用的大型语言模型。与通用的大型语言模型相比,行业模型更加专注于某个特定的行业,例如金融、医疗、法律等。行业模型通过在该行业的领域数据上进行训练和优化,可以更好地理
近日,国际权威IT咨询机构IDC发布《中国大模型在数字政府应用市场分析,2024》报告,。星环科技成功入选IDC“政务模型厂商图谱”。IDC在报告中指出,模型在政府行业的应用正逐渐展现出其巨大的TOP100”榜单等。同时星环科技积极参与行业共建,为中国大模型生态发展贡献智慧力量:参编了国内首个金融行业模型标准——《面向行业规模预训练模型技术和应用评估方法第1部分:金融模型》,为标准的潜力和价值。政务模型作为在基础模型基础上进行微调而成的专用模型,更加贴合政府行业的需求和特性,为政府决策、公共服务、政策制定等方面提供了强大的支持。星环科技致力于打造企业级数据基础软件,围绕数据数据处理等技术,有效降低企业构建自有模型应用的门槛,并不断促进我国大模型生态的持续繁荣。目前星环科技模型产品已经在政府、金融、运营商、制造、能源等多个行业有诸多落地案例。凭借在模型领域的深耕布局和产品技术实力,星环科技在模型领域收获了一系列荣誉奖项:入选IDC“中国生成式AI市场生态图谱”、入选“2023中国人工智能模型企业50强”、星环科技无涯Infinity荣获“人民匠心奖——匠心产品奖
模型融入千百业,让企业的AI应用从早期直接调用通用模型,发展到建立自己的AI基础设施,打造行业或特定领域、任务的专用模型,助力生产力革新和产业升级,已经成为目前企业关注的核心。星环科技不断完善AI从基础设施到应用的产业链条,打造从语料处理、模型训练、知识库建设等的一整套的工具链,帮助企业快速建立行业模型,快速使用AIGC。星环科技拥有从语料到模型再到应用的完整的AIInfra工具集中心、中国科学技术信息研究所、上海报业集团、上海文广集团等10家单位联合发起的中国大模型语料数据联盟,致力于做好数据资源“开发者”;参编国内首个金融行业模型标准——《面向行业规模预训练模型技术和,覆盖语料开发和管理、模型训练与持续提升、多模态知识工程、多模知识存储与服务、原生AI应用构建编排和应用服务等重要阶段,提供提示词工程、检索增强、智能体构建等模型应用快速构建和提升、模型推理优化、模型安全和持续提升技术。为企业夯实AI基础设施的同时,星环科技积极携手行业先锋,不断为中国大模型生态发展贡献智慧力量:作为中立的技术提供方加入由上海人工智能实验室联合中央广播电视总台、人民网、国家气象
金融行业模型是指专门针对金融领域的特点和需求,基于大量的金融数据训练而成的语言模型。金融模型特点金融专业性强:金融行业模型具备深厚的金融专业知识,能够准确理解和处理各种金融术语、概念、市场动态等信息,例如东方财富的妙想金融模型,可在投研、投顾、投教、投资等金融垂直场景发挥专业价值。数据质量要求高:金融数据的准确性和可靠性至关重要,因此金融行业模型在训练和优化过程中,对数据的质量把控更为严格,以确保生成的结果符合金融业务的严谨性要求。风险控制能力突出:金融行业模型能够协助金融机构更好地进行风险评估和控制,通过对海量数据的分析和挖掘,预测市场趋势、识别潜在风险因素,为风险管理提供有力支持。合规性要求严格:金融行业受到严格的监管,模型的应用必须符合相关法规和合规要求,包括数据隐私保护、信息安全、反洗钱等方面的规定,以确保金融业务的合法合规运营。金融模型应用场景智能投研:帮助。创新业务模式:激发金融机构的创新能力,推动金融产品和服务的创新,开拓新的业务领域和市场机会,如基于模型的智能投资组合管理、个性化金融产品推荐等,为金融行业的发展注入新的活力。
。然而,模型AI的培训和推理需要大量的计算资源和时间。模型AI通常需要强大的硬件基础设施和优化的软件环境才能运行。星环科技模型训练工具,帮助企业打造自己的专属模型星环科技在行业内首先提出行业模型应用创新场景,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“通用语言模型”训练/微调,得到“满足自身业务特点的领域语言模型”;第二模型AI是指使用大量数据和计算资源来训练高级人工智能(AI模型的技术。随着数据的大量增长和计算能力的提高,AI系统的性能也在不断提高。模型AI的目标是提高AI系统的表现,使其更加适应各种复杂的情况和任务。模型AI通常使用深度学习框架,来构建和训练模型。这些框架提供了强大的工具和库,使研究人员能够更容易地处理规模数据集,构建复杂的神经网络结构,并进行高效的计算。模型AI的应用非常广泛
模型一体机:预置主流开源模型在人工智能技术飞速发展的今天,大型语言模型已成为推动行业变革的重要力量。然而,对于许多企业和开发者来说,部署和使用这些先进模型仍面临诸多挑战。正是在这样的背景下,"模型一体机"应运而生,它将主流开源模型预置在专用硬件设备中,为用户提供了一种有效便捷的AI解决方案。模型一体机本质上是一种集成了硬件、软件和预训练模型的综合系统。与传统的云计算服务不同,它将计算能力直接部署在用户本地,同时避免了从零开始配置环境的复杂过程。这种"开箱即用"的特性特别适合那些希望快速应用AI技术但又缺乏专业技术团队的组织机构。目前市场上主流模型一体机通常会预装多个知名的开源模型。这些模型经过优化后,能够在一体机硬件上有效运行,平衡了性能与资源消耗之间的关系。从技术架构来看,模型一体机通常采用模块化设计。硬件部分包含高性能GPU或TPU加速器、容量内存和存储系统;软件层面则集成了模型推理框架、API接口和管理工具。更重要的是,许多产品还提供了模型微调功能,允许用户使用自己的数据对预置模型进行定制化训练,使其更贴合特定业务需求。在实际应用场景中,模型一体机展现出
行业模型、领域模型和企业大模型。中间层是模型层和应用层之间的“桥梁”,有利于模型在各种实际场景快速落地,包括模型应用开发工具、LLMOps工具等。应用层是指模型应用和解决方案,包括知识库科技积极参与行业共建,为中国大模型生态发展贡献智慧力量:参编了国内首个金融行业模型标准——《面向行业规模预训练模型技术和应用评估方法第1部分:金融模型》,为标准的完善做出了重要贡献;成为模型近日,中国领先的产业数字化研究与咨询机构爱分析发布《2023爱分析·模型厂商全景报告》,综合考虑企业需求、关注度等因素,选取其中7个特定市场进行重点分析,通过对各特定市场的需求分析和代表厂商的能力解读,为企业厂商选型提供参考。星环科技凭借在模型领域的深耕布局和技术实力,成功入选”模型厂商全景地图“LLMOps工具、领域模型、湖仓一体、向量数据库多个板块。爱分析认为,模型市场从技术架构的门槛,并不断促进我国大模型生态的持续繁荣。目前星环科技模型产品已经在政府、金融、运营商、制造、能源等多个行业有诸多落地案例。凭借在模型领域的深耕布局和产品技术实力,星环科技在模型领域收获了
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...
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、...
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...
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...
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...
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...
行业资讯
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...
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...