大模型建设

大模型建设是一个复杂且涉及多领域技术的工程，以下是其主要的建设步骤和相关要点：数据收集与预处理数据收集明确数据来源：从多种渠道收集数据，如网页、社交媒体、学术文献、企业内部数据等。确保数据多样性：涵盖不同领域、主题、语言风格等，以提高模型的泛化能力。数据预处理清洗数据：去除重复、错误、噪声数据，对数据进行标准化和规范化处理。例如，统一文本的格式，将所有文本转换为小写字母，去除特殊字符等。数据标注：根据任务需求进行标注，如在情感分类任务中，标注文本的积极或消极情感倾向。训练与优化训练策略预训练-微调：先在大规模无监督数据上进行预训练，学习通用的语言或数据模式，然后在特定任务的有监督数据上进行微调，如在预训练的语言模型基础上，针对机器翻译任务进行微调。多阶段训练：根据模型的复杂度和数据量，采用多阶段训练策略，逐步增加模型的容量和训练数据的规模。优化算法随机梯度下降（SGD）及其变体：用于更新模型的参数，调整学习率以优化模型的收敛速度和性能。优化技巧：采用梯度裁剪、权重衰减、早停法等技巧，防止模型过拟合，提高训练的稳定性和效率。评估与改进评估指标针对不同任务选择指标：如在文本生成任务中

基于大模型的知识工程建设：开启智能时代的知识新纪元在人工智能技术快速发展的今天，基于大模型的知识工程建设正在重塑人类知识的生产、组织和应用方式。这项技术突破不仅带来了知识处理效率的质的飞跃，更开启了创新时代。展望未来，随着大模型技术的不断进步，知识工程建设将朝着更智能、更高效的方向发展。这将为科学研究、技术创新和社会发展提供强大的知识支撑，推动人类文明迈向新的高度。在这个知识经济时代，基于大模型的知识工程建设必将发挥越来越重要的作用。人机协同的知识创新新模式。大模型通过深度学习海量数据，构建起复杂的知识表示体系。这种能力使得大模型可以理解自然语言中的隐含知识，进行知识推理和创造性应用。在知识获取方面，大模型展现出前所未有的优势。传统知识工程需要人工构建知识库，而大模型可以直接从非结构化数据中提取知识。例如，在医疗领域，大模型能够快速阅读海量医学文献，提取疾病特征、治疗方案等关键信息，构建起动态更新的医学知识库。知识组织方式也发生了革命性变化。大模型不再依赖传统的树状分类结构，而是采用分布式表示方法，通过高维向量空间中的位置关系来表达知识间的关联。这种表示方法更接近人类大脑的工作方式，能够支持更灵活的知识检索和推理。在知识

目前大模型行业的语料建设在取得一定成就的同时还存在着一些挑战。首先，语料库的供应不足。目前国际主流大模型的参数数据集主要以英文为主，中文数据占比较少，特别是在一些垂直细分领域。在追求语料数量增长的为主，多数来源于公司公告、研究报告、新闻等，覆盖的领域和主题也较为有限。大模型语料库建设是一件长期性、专业性的工作，需要遵循相应的质量标准和规范，这就需要大家共同去推动标准规范的持续完善，把整个关于模态的项目等方面，语料缺乏多样性。国外的大模型语料库类型包括新闻、社交媒体、论坛、博客等，覆盖了产业、科技、教育、娱乐等多个领域和主题，涵盖了英语、俄语、德语、日语、中文等多种语言。国内语料库则以中文数据语料的行业能够纳入到一个更有序健康发展的轨道。如何去克服这些挑战以建设更高质量的语料库，需要从以下四点去推进：由政府引导、市场主导；统一标准、规范建设；丰富种类，提高质量；加强监管，保障安全。

等对语料进行自动标注、分类、摘要等处理，提高语料处理的效率和准确性，同时通过数据增强技术等对现有语料进行扩充和优化。跨领域合作与共享：加强不同领域、不同机构之间的合作与交流，实现语料的共享和互补，共同推动大模型语料库的建设和发展，例如高校、科研机构与企业之间的合作。大模型语料是指用于训练大模型的文本数据，以下是关于大模型语料的详细介绍：语料的重要性决定模型性能：高质量、全面、多样的语料库能够训练出性能更好、泛化能力更强的模型。而低质量的语料可能导致模型学习到场景需要特定的语料来训练模型，以确保模型能够准确理解和处理相关问题，提供符合行业标准和法规要求的有效服务。语料的来源互联网公开数据：包括新闻文章、博客、论坛、社交媒体等平台上的大量文本内容，是大模型语料的重要来源之一。如百度、新浪等网站的新闻资讯，微博、知乎等社交平台的用户生成内容。学术文献和研究报告：来自各个领域的学术期刊、会议论文、研究报告等，具有较高的专业性和权威性，能为大模型提供深入的知识和前沿的研究成果。如中国知网、IEEEXplore等数据库中的文献。书籍和电子书：涵盖了各个领域和主题的知识，是丰富大模型语料库的优质资源，如文学作品、历史书籍、专业教材等。政府公开数据：政府部门发布的

等。数据处理与分析建设阶段数据处理框架搭建：选择和搭建适合的大数据处理框架。配置数据处理框架的参数，如计算资源的分配、任务调度策略等，以优化数据处理性能。数据分析工具与模型集成：集成数据挖掘和机器学习大数据平台建设是一个涉及多个层面的复杂过程，包括数据采集、存储、处理、分析和服务等多个环节。以下是一些关键点和实践案例，可以帮助理解大数据平台建设的各个方面：需求分析与规划阶段业务需求调研：与企业被使用。确定平台目标与功能：根据业务需求，明确大数据平台建设的目标，如提高数据处理效率、实现数据共享与整合、支持数据驱动的决策制定或推动业务创新等。规划大数据平台的功能模块，通常包括数据采集、存储因素，选择最适合的技术组合。设计大数据平台的架构，一般包括数据来源层、数据接入层、数据存储层、数据处理层、数据服务层和应用层。数据采集与存储建设阶段数据采集系统搭建：针对不同类型的数据源，采用相应的工具，用于数据的深度分析和预测。建立数据分析流程和模型管理机制，包括数据预处理、模型训练、模型评估和模型部署等环节。数据服务与应用建设阶段数据服务接口开发：构建数据服务层，通过RESTfulAPI

。性能与成本优势性能优化：私有化部署可以根据企业的硬件资源和业务负载情况，进行针对性的性能优化，确保大模型在企业内部的运行效率和响应速度。成本效益：虽然私有化大模型的建设和维护需要一定的前期投入，但从长期协作：大模型的应用往往涉及到企业的多个部门和业务领域，私有化大模型的建设可以促进企业内部各部门之间的协作与沟通，打破信息孤岛，实现数据共享和知识融合，共同推动企业的数字化转型和创新发展。私有化大模型是指企业在自身的技术基础设施和数据环境中构建、训练和部署的专属大模型，与公有云大模型相对应，具有以下特点和优势：数据隐私与安全数据隔离性：企业的数据保留在自己的私有环境中，与其他企业的增强数据的安全性。符合法规要求：对于一些对数据隐私和安全要求极高的行业，如金融、医疗等，私有化大模型能够更好地满足相关法规和监管要求。定制化程度高适应特定业务需求：企业可以根据自身的业务特点、流程和目标，对私有化大模型进行定制化训练和优化，使其更精准地满足企业的特定需求。融入企业知识体系：将企业内部的专业知识、行业经验和独特的业务逻辑融入到大模型中，使其能够更好地理解和处理企业相关的问题，提供更贴合

强大的语义分析能力和深层次的理解能力，为政务服务、社会治理和内部办公提供智能化支持，是数字政府建设的新引擎。从技术角度看，政务大模型具有大规模的参数和复杂的计算结构，能够处理和理解海量的政务数据，并年，《政府工作报告》不仅三次提到“人工智能”，更首次提出了开展“人工智能+”行动。同年1月，国家发改委等三部门印发《国家数据基础设施建设指引》，明确支持各地积极建设政务服务大模型，推动政务服务智能化政务大模型的建设与应用，推动人工智能与政务服务的深度融合。北京、上海、广东、安徽、福建和深圳、杭州、成都等地均发布了AI大模型的相关产业政策，为政务大模型的发展提供了坚实的政策保障和良好的发展环境、数据分析等工作，减轻工作负担，提高办公效率。三、政务大模型应用场景政务大模型作为数字政府建设的新引擎，正以其强大的智能优势，深度融入政务服务的各个环节，在一网通办、一网统管、一网协同等方面发挥着关键作用政务大模型：数字政府的智慧新引擎一、政务大模型是什么？政务大模型，作为人工智能与政务领域深度融合的结晶，是一种基于大规模数据训练和深度学习算法构建的人工智能模型。它整合、分析、处理大量政府数据，凭借

大模型和大语言模型是人工智能领域中两个重要的概念，各自有不同的特点和应用场景。大模型：通常指的是具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型，这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能，能够处理更加复杂的任务和数据。大模型在各种领域都有广泛的应用，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等。大模型通过训练海量数据来学习复杂的模式和特征，具有更强大的泛化能力，可以对未见过的数据做出准确的预测。大语言模型：（LargeLanguageModels，简称LLMs）是大模型的一个子集，专注于处理自然语言，能够理解、生成和处理大规模文本数据。大语言模型在机器翻译、文本生成、对话系统等任务上取得显著成果。这些模型通过在大型文本语料库上进行训练，学会理解语言的结构、语义、语境和语用等方面。大语言模型的特点是规模庞大，包含数十亿的参数，帮助它们学习语言数据中的复杂模式。大模型是一个更广泛的概念，包括了大语言模型在内的多种类型的模型，而大语言模型则是专门针对自然语言处理任务的大模型。大模型可以应用于多种不同的领域，而大语言模型主要应用于自然语言相关的任务。

大数据建设是一个复杂的系统工程，涉及到数据的采集、存储、处理、分析和应用等多个环节，需要从技术、管理、人才等多方面进行综合考虑和规划。以下是大数据建设的主要步骤和要点：规划与设计明确业务需求：与各业务部门深入沟通，了解其工作流程和数据需求，确定大数据建设的目标和应用场景，如客户精准营销、风险预测、运营优化等。制定技术架构：根据业务需求和数据规模，设计合理的大数据技术架构，包括数据采集、存储、处理，将大数据的价值转化为实际的业务成果。持续优化：通过用户反馈和业务需求的变化，不断优化大数据系统的性能、功能和用户体验，提高数据质量和分析效果，持续提升大数据建设的价值。团队建设与管理组建专业团队：大数据建设需要具备多种专业技能的人才，如数据工程师、数据分析师、数据科学家、系统架构师等，需要招聘和培养一批高素质的专业人才。培训与提升：定期组织团队成员参加技术培训和业务学习，不断提升其专业技能和业务水平，鼓励团队成员进行技术创新和实践探索。项目管理与协作：采用有效的项目管理方法，如敏捷开发、迭代式开发等，加强团队成员之间的协作和沟通，确保大数据建设项目按时、高质量完成。

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...

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...

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...

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、...

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...

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。

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...

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...