大模型模型图

作为新一代人工智能产业的核心驱动力，大模型已成为产业数字化与智能化的重要支撑，推动新一轮的科技革命与产业变革。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。在大模型领域，星环科技发布了一系列工具产品供用户使用，助力企业抓住大模型时代的新机遇。凭借在大模型领域的深耕布局和技术实力，星环科技备受行业关注，斩获大模型领域多项大奖，堪称荣誉收割机。入选IDC“政务大模型厂商图谱”IDC发布《中国大模型在数字政府应用市场分析，2024》报告，对数字政务大模型的应用场景、供应商能力布局以及未来展望进行了深入分析，并对技术供应商的发展方向提出建议。星环科技成功入选IDC“政务大模型厂商图谱”。入选IDC“中国生成式AI市场生态图谱”IDC发布《IDCMarketGlance:中国生成式AI市场概览》报告分析当前市场的整体情况以及市场格局，通过中国生成式AI市场生态图谱V1.0和代表厂商分析，旨在为生成式AI的未来发展提供参考。星环科技入选IDC“中国生成式AI市场生态图谱V1.0”。入选IDC《大模型背景下的政府行业知识图谱市场分析》报告IDC发布《大模型背景下的

伴随着ChatGPT的推动，大型模型正在迎来一个新的发展阶段。在汹涌的浪潮中，大型模型应用程序开始加速着陆，从与他人顺利聊天到撰写合同和脚本，从测试程序的安全漏洞到辅助游戏甚至电影创作...从“好玩”到“好用”，大模型真的赋予了各行各业的力量。在许多行业，大型模型技术正在成为帮助用户提高效率、降低成本和优化流程的重要驱动力。例如，在医疗诊断领域，大型模型可以通过分析大量医疗数据来提高诊断的准确性和效率。在金融行业，大型模型可以帮助银行客户经理更好地分析客户情况，提供更准确的金融服务。在教育领域，大型模型有助于实现个性化教育和智能辅助教学的目标，提高教育教学的效果和质量。此外，在矿山、车间和下一线，大型模型正在加速制造、能源和电力的“下沉”。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。除此之外，星环

AIGC（ArtificialIntelligenceGeneratedContent）大模型是指利用人工智能技术自动生成内容的大型模型，这些内容可以是文本、图片、音频、视频甚至3D模型等多种形式。AIGC大模型是基于人工智能技术，通过在大规模数据集上训练得到的模型。它们具有强大的生成能力，可以根据用户的指令或需求，自动生成各种形式的内容。这些模型的特点包括：多模态生成：AIGC大模型不仅能够生成文本内容，还能生成图片、音频、视频等多种形式的内容，实现跨模态的生成。高度定制化：用户可以根据自己的需求，对AIGC大模型进行定制化训练，使其生成更符合自己要求的内容。高效性：AIGC大模型采用先进的算法和架构，可以在短时间内生成大量高质量的内容，提高生成效率。AIGC大模型应用场景AIGC大模型在多个领域都有广泛的应用场景，包括但不限于：媒体与娱乐：自动生成新闻报道、文章摘要、诗歌、小说等文本

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。在大模型领域，星环科技发布了一系列大模型生态的持续繁荣。目前星环科技大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。凭借在大模型领域的深耕布局和产品技术实力，星环科技在大模型领域收获了一系列荣誉奖项：入选“2023工具产品供用户使用，助力企业抓住大模型时代的新机遇。工具链方面，发布了大模型外挂存储分布式向量数据库Hippo、大模型预训练微调工具SophonLLMOps及自动化知识库构建工具TKS。预训练大模型方面，发布了金融大模型星环无涯（Infinity）和数据分析大模型星环求索（SoLar）。用户可以通过星环科技自动化知识工程、多模态数据处理等技术，有效降低企业构建自有大模型应用的门槛，并不断促进我国中国人工智能大模型企业50强”、入选IDC“中国生成式AI市场生态图谱”、星环科技无涯金融大模型Infinity荣获“人民匠心奖——匠心产品奖”、入选2023年中国AIGC创新企业榜单、入选亿欧TE

大模型数据集是指用于训练和优化大型模型的大规模数据集合，是大模型具备强大性能和广泛知识的基础。通常包括：预训练语料库通用预训练语料库：包含来自不同领域和主题的大规模文本数据混合。其目标是为自然语言处理任务提供通用的语言知识和数据资源，使模型具备广泛的语言理解和生成能力。特定领域预训练语料库：专门包含特定领域或主题的相关数据，如金融、医疗、法律、交通、数学等，旨在为大模型提供专业知识，使其在特定好的大模型进行性能评估，以了解模型在不同任务和场景下的表现。特定任务数据集涵盖了各种传统的自然语言处理任务的数据集，如分类、摘要、翻译、问答等。这些数据集针对特定的任务进行标注和整理，可用于训练和评估大模型在相应任务上的性能，帮助模型更好地理解和处理不同类型的自然语言任务。领域的任务中表现更出色。指令微调数据集构建方式：由一系列“指令输入”和“答案输出”的文本对组成，构建方式包括手动创建、模型生成、收集和改进现有的开源数据集以及上述三种方法的结合。主要类别：分为通用指令微调数据集和特定领域指令微调数据集。通用指令微调数据集包含多个领域的各种类型指令，可提高模型在广泛任务中的性能；特定领域指令微调数据集的指令则是专门为特定领域设计的，能使模型学习和执行特定领域的任务，如

大模型是指具有庞大参数数量和更高复杂度的深度学习模。大模型通常拥有数百万、甚至数十亿的参数。与小模型相比，大模型能够更充分地学习数据的细节和特征，从而提高模型的性能和准确。大模型通常需要更多的计算Hippo和分布式图数据库StellarDB，能够赋予大模型“长期记忆”，打破通用大模型的时空限制，用户可以快速便捷地构建深谙企业自有专业领域知识的垂直行业大模型，从而让每个人都拥有个性化AI助理资源和时间来训练和推理，因此需要强大的硬件设备和计算能力大模型在各种领域取得了显著的突破，如自然语言处理、计算机视觉、图像生成和语音识别等。国内大模型试用大模型时代的到来，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SophonLLMOps，支持从数据接入开发、提示工程、大模型微调、上架部署到应用编排和业务效果对齐的全链路流程，结合自研向量数据库

模型训练是指利用大规模数据和计算资源对深度学习模进行训练，以提高模型的准确性和适应性，以达到更好的预测和决策结果。一般来说，AI大模型训练需要满足以下几个条件：大规模数据：AI大模型训练需要有大量的上线阶段，SophonLLMOps工具链还需提供Agent、Ops、DAG等提示词编排功能，结合大数据、向量数据库或图数据库产品，将不同大语言模型、传统机器学习和其他流程等编排成符合企业实际领域和业务需求的任务。AI大模型是指拥有数百万以上参数规模的深度神经网络模型，需要通过存储更多的参数来增加模型的深度和宽度，从而提高模型的表现能力。这类模型在经过专门的训练后，即可对海量数据进行复杂处理和任务处理。AI大训练数据，以确保模型具有足够的泛化能力，能够适应各种用例和场景。高效的计算资源：AI大模型训练需要大量的计算资源，包括CPU、GPU、TPU等。这些资源需要能够高效地运行模型训练任务，以提高训练效率和准确率。优秀的算法和模型结构：AI大模型训练需要采用先进的深度学习算法和模型结构，以提高模型的达能力和泛化能力。利用AI大模型训练，可以提高模型的预测和决策能力，以解决各种具有挑战性的问题，比如自然语言

搜索相似性和处理复杂数据类型（如图像、音视频、自然语言等）方面更为高效。从这个角度来看，向量数据库代表了数据存储和检索的全新范式。随着大型模型的崛起，向量数据库的优势得到了充分发挥，甚至有人将其视为AIGC（人工智能生成内容）成功的关键因素。为什么说向量数据库是大型模型的“海马体”？海马体是大脑中负责记忆和学习的部分，而向量数据库在大型模型中的作用与之类似。大型模型需要大量的实时和私有数据来不断学习和改进，而向量数据库可以通过存储新的信息或企业数据来弥补这一缺陷，让大型模型突破时间和空间上的限制，加速其在各种行业场景的落地。同时，通过向量数据的本地存储，还可以帮助解决企业界担忧的大型模型泄露隐私的问题。因此，向量数据库在大型模型中的应用具有重要意义，不仅有助于提高模型的性能，还可以保护数据隐私，为企业提供更多的灵活性和自主性。星环分布式向量数据库-TranswarpHippo星环分布式向量

金融多模大数据平台是指基于大数据技术和金融业务需求，集成多种模型和算法的金融数据分析平台。通过采集、存储、处理、分析和应用金融数据，为金融机构和投资者提供数据洞察、决策支持和风险管理等服务。金融多模多模大数据平台解决方案依托大数据基础平台TDH为金融用户提供数据仓库、AI建模、图计算、数据管控等个性化的大数据应用基础资源服务。该平台对基础资源环境进行集约化管理，实现一个多模平台提供离线计算、数据大数据平台的应用范围广泛，包括金融市场监管、风险管理、投资决策、产品创新等领域。通过利用大数据分析和模型算法，平台可以帮助金融机构提升风险控制能力、提高投资效益，提供更准确的决策支持。星环科技金融行业挖掘、OLAP、高并发查询、模糊查询、图计算、时序计算、向量化计算等能力，星环多模平台相对独立化技术方案实现了运维统一、计算统一、开发统一、管理统一等多层统一，多模计算方案相比独立散装平台能够大幅降低金融机构在计算、存储资源的投入以及日常运维投入。星环多模大数据平台已经替代Oracle、IBMDB2、Teradata、CDH、HDP、Elasticsearch等，支持X86和ARM混合架构部署，可

剖析大模型，全称大规模预训练模型，是基于深度学习框架构建的、拥有海量参数的神经网络模型。其核心原理在于模拟人类大脑神经元的工作方式，通过构建多层神经网络，让模型能够自动学习数据中的复杂模式和特征。在这解锁大模型应用开发：开启智能时代新大门大模型应用开发：崭新时代的科技浪潮在科技飞速发展的今天，大模型应用开发无疑是最耀眼的浪潮之一，正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。从智能语音助手到图像识别技术，从医疗诊断辅助到金融风险预测，大模型的身影无处不在，展现出强大的影响力与潜力。回顾科技发展历程，每一次重大的技术突破都深刻地改变了人类社会。大模型作为人工智能领域的关键技术，被视为开启下一个时代的钥匙。它是基于深度学习框架，通过对海量数据的学习，从而具备理解、生成、判断等多种能力的模型。这些能力赋予了大模型广泛的应用空间，使其成为各行业创新发展的重要驱动力。大模型：概念与基石定义与原理个过程中，模型利用大量的文本、图像、音频等数据进行训练，从而学习到丰富的语言知识、视觉信息和语义理解能力。与传统模型的差异对比大模型与传统模型在多个方面存在显著差异。在参数规模上，大模型通常拥有

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...

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...

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、...

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...

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。

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...

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...

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...