通用识别大模型

展现出色的表现。跨领域能力：通用大模型可以处理自然语言理解、图像识别、语音识别等多种类型的任务。高效迁移学习：由于预训练阶段积累了丰富的知识，微调过程往往只需要少量的数据和计算资源。灵活性：同一模型可以通用大模型是一种能够适应广泛任务的深度学习模型，通过预训练阶段从大量无标注数据中学习到丰富的知识表示，然后在下游任务中进行微调以适应特定需求。这种“预训练+微调”的范式使得通用大模型能够在多个领域结构使得模型决策过程难以解释。通用大模型不仅提高了AI系统的效率和灵活性，还为解决跨领域的复杂问题提供了新的思路。星环科技无涯·问知星环科技无涯·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。应用于不同的场景，降低了开发新任务专用模型的成本。泛化能力：虽然在多个任务上表现良好，但在某些特定场景下可能需要进一步优化。资源消耗：预训练阶段需要大量的计算资源和存储空间。解释性问题：复杂的神经网络

什么是通用大模型？通用大模型是指能够处理多领域、多任务的大规模预训练模型。这些模型通过在丰富的数据集上进行预训练，能够学习到更广泛的知识和语言表示能力，通常具有更好的语义理解和生成能力。通用大模型的设计旨在解决传统模型面临的领域依赖性、规模限制和任务特定训练需求等问题。它们可以用于多领域的文本分类、命名实体识别、句子关系识别、情感分析等任务。星环科技提供大模型训练工具，帮助企业打造自己的专属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提升。除此之外，星环科技在行业首先推出了两大行业大模型：服务于金融行业的星环金融大模型无涯，以及大数据分析大模型SoLar“求索”。

大模型是指参数量巨大的模型，是一个包含超过十亿个参数的模型。目前，有一些大模型在自然语言处理、图像识别、语音识别等领域取得了很好的效果。通用大模型（GeneralPurposeLargeModel自然语言处理领域，通用大模型还可以应用于其他领域，例如图像识别、语音识别、机器翻译、自动驾驶、智能家居等。通用大模型可以作为一个通用的基础模型，通过微调等方法，适应不同的应用场景和任务需求。然而，通用大模型）是一种大模型，旨在在多个任务和领域中都取得良好的效果，而不仅仅是在特定任务或领域中。通用大模型通常包含大量的知识储备，并且能够自适应不同领域和不同任务，从而能够提高语言理解、文本生成、对话生成、机器翻译等多个方面的能力。通用大模型的研究和应用，将有助于提高人工智能系统的性能，使其更加智能化、自适应和可靠。同时，通用大模型也需要巨大的计算资源和数据支持，因此需要强大的计算能力和大量的数据。除了也存在一些问题，例如模型复杂度高、训练成本高、数据隐私问题等。因此，在研究和应用通用大模型时，需要充分考虑这些问题，并采取相应的措施和方法来解决。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

在大语言模型快速发展的今天，大语言模型能够更好地帮助计算机了解人类的意图。但是企业在实际使用中会发现，由于通用大语言模型缺乏领域知识和知识推演能力，无法实际完成许多专业任务。在通用大语言模型和企业应用之间，存在着巨大的差距，需要通过LLMOps工具链来改造和优化现有的通用大模型，形成真正能够在某个行业内专精的领域大模型，真正让大语言模型技术更好地服务企业。为了帮助企业用户基于大模型构建未来应用、传统机器学习、其他流程等编排成符合用户实际领域和业务需求的任务，并为客户提供服务。星环科技SophonLLMOps解决了客户三个核心痛点：首先，提供一站式工具链，帮助客户完成“通用大语言模型”的训练，星环科技推出了大模型持续提升和开发工具SophonLLMOps，实现领域大模型的训练、上架和迭代。SophonLLMOps服务于大模型开发者，帮助企业快捷地构建自己的行业大模型，通过大模型基础设施数据开发、数据维护等工作，对大语言模型涉及的原始数据、样本数据、提示词数据做清洗、探索、增强、评估和管理等。第二，SophonLLMOps具有模型运维管理能力。除了传统MLOps的六大统一——统一纳管

什么是通义大模型？通用语义大模型是一种基于深度学习技术，包含大量参数、在某些人工智能任务上具有通用性和泛化能力的深度学习模型。这些模型通常使用大量的数据进行训练，采用预训练和微调的方法，可以在各种自然语言处理任务上达到在任务特定语料上训练的模型以上的性能。通用语义大模型旨在解决自然语言处理中的通用性问题，如推理、情感分析、阅读理解等。通用语义大模型虽然可以高效地解决很多自然语言处理任务，但是要构建未来应用，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“满足自身消耗大量的计算资源和练时间，部署和使用需要一定的技术门槛。同时，对于语言处理领域中一些小型或特定领域的任务，可能并不适用，设计更轻量化的模型更为合适。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

AI大模型的特点是参数规模大、通用性和泛化能力强，采用预训练和微调结合的方式，有高效的推理和生成能力、多任务适应性。大规模参数：通常包含数亿到数千亿个参数。这些大量的参数使模型具备强大的表征能力，能够捕捉数据中的复杂模式和细微差异，从而可以从数据中学到更复杂的知识结构，以应对各种复杂任务。强大的通用性和泛化能力：预训练后的AI大模型具有广泛的适用性，能胜任多种不同类型的任务，如文本生成、翻译：先在大规模的通用数据集上进行无监督的预训练，让模型学习到广泛的语言知识和数据中的一般模式与结构。之后在特定任务的小规模有监督数据上进行微调，使模型能够更好地适应具体任务的要求，从而在特定领域内表现更优异，实现从通用任务到专业任务的良好迁移。高效的推理与生成能力：基于自注意力机制等技术，AI大模型在生成文本时能够参考输入文本中的每个词，并根据词的相关性生成合理的后续词语，从而生成连贯、具有逻辑性的文本、对话、情感分析、命名实体识别等自然语言处理任务，以及图像识别、语音识别等其他领域的任务，无需针对每个具体任务进行大规模的重新训练，通过少量的微调甚至无需微调即可应用于新的任务和场景。预训练与微调结合

垂类大模型是指针对特定行业或领域定制的大型人工智能模型，在特定应用场景下具有更高效、更精准的表现，相比通用大模型，更专注于解决特定行业的问题。垂类大模型相较于通用大模型主要有以下优势：针对性强：垂类成本低：相对于通用大模型，垂类大模型需要处理的数据量较小，因此训练成本也相对较低。这使得垂类大模型更容易被广泛应用，特别是在资源有限的情况下。垂类大模型还可以在已经训练好的通用大模型基础上进行微调，从而进一步大模型专注于某一特定领域，因此能够更深入地理解该领域的专业知识和规则，提供更加精准、专业的解决方案。这种专业性使得垂类大模型在医疗、金融、制造等需要高度专业知识的领域具有广泛应用前景。训练降低成本。可扩展性好：由于垂类大模型只关注某一特定领域的问题，其结构相对简单，因此更容易进行扩展和维护。这使得垂类大模型能够更快地适应新的数据和任务需求。实时性和高效性：在某些领域，如金融领域，决策和分析通常需要实时的响应和快速的推理速度。垂类大模型可能会针对这一需求进行优化，以提供更快的响应时间。合规性和风险控制：在对合规性和风险控制要求极高的领域，如金融领域，专门训练的垂类大模型可能会更好地满足这些需求。能够处理敏感数据，并遵循严格的数据保护和隐私规定。

LLM大模型是指基于大量数据集和复法构建的机器学习模型。这种模型通常需要使用多个参数和变量，以便追踪和分析各个数据点或输入。LLM大模型可以用于各种任务，如自然语言处理、图像识别、语音识别和推荐系统“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。同时星环科技还推出了无涯金融大模型Infinity、大数据分析大等。在实际应用中，LLM大模型需要高度优化的软件架构和处理能力，以处理大量数据和实现快速训练和推理。在构建LLM大模型时，需要从数据的特征工程和预处理开始，并使用度学习算法进行模型的训练和优化。对于非常大的数据集，还需要使用分布式计算进行训练，并采用高效的数据并行算法实现模型的分布式推理。由于LLM大模型的规模和复杂性，需要更多的注意和测试，以确保模型的准确性和效率。对于任何一项任务，构建并调整模型都需要经验丰富的机器学习专家和领域专家的合作。LLM大模型作为机器学习技术的前沿应用，已经在各种行业和领域中拥有广泛的应用。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

大模型平台是指提供大规模预训练模型服务的平台，这些模型拥有数十亿甚至数千亿个参数，能够在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等任务中表现出色。根据最新报告，2023年中国大模型平台及相关应用市场规模达到了17.65亿元人民币，显示出这一领域快速发展的趋势。大模型平台通常包括通用大模型和行业大模型两大类。通用大模型适用于广泛的任务和场景，而行业大模型则针对特定行业或领域的特定需求进行优化。例如，在医疗、金融、教育等行业，有专门的大模型来解决行业内的复杂问题。选择最适合的大模型平台时，需要考虑多个因素，如模型的性能、应用场景的匹配度、技术支持和服务等。主流的大模型开发平台提供了丰富的工具和资源，帮助开发者快速构建和部署基于大模型的应用。星环大语言模型运营平台-SophonLLMOps为了帮助企业用户基于大模型构建未来应用，，星环科技推出了大模型持续提升和开发工具SophonLLMOps，实现领域大模型的训练、上架和选代。SophonLLMOps服务于大模型开发者，帮助企业快捷地构建自己的行业大模型，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。

什么是时空数据库？时空数据库（Spacial-temporaldatabase）是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统，它是传统关系型数据库的一个扩展，可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据，例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此，时空数据库可以用于多种应用程序，如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是，它提供了额外的功能和数据类型，例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外，时空数据库还支持空间查询和时空查询，例如常见的缓冲区查询，使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析，并通过插件技术集成其他地理信息数据源。时空数据库典型应用场景时空数据库具有广泛的应用场景，主要涵盖以下几个方面：交通运输领域：时空数据库可以应用于公路、铁路、航空等交通模式的时空分析和智能调度，如交通拥堵预测、路况优化、航班调度等。城市规划和管理：时空数据库可以应用于城市规划、交通规划、城市公共服务等领域，通过分析城市的时空数据，提高城市运营效率和公共服务水平，如...

TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储，千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储；具备10+层的深度链路分析能力，提供丰富的图分析算法和深度图算法；支持标准图查询语言并兼容openCypher，并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。StellarDB优势：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的可扩展性，支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力，支持数据多副本，提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式：计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher，拥有丰富的图...

企业数字化转型面临跨模型开发复杂、IT架构复杂（运维复杂；运维成本高；跨平台开发成本高；容易形成数据孤岛；数据流转复杂，一致性难以保障；数据存储冗余；计算/存储资源之间存在竞争）等困难，因此需要多模型支撑，引入多模型数据库。星环科技一直致力于国产化数据库的自主研发，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB。作为一款领先的多模型数据库，ArgoDB支持关系型、搜索、文本、对象、图等10种数据模型，能够帮助用户简化系统架构、减少开发运维成本、提升用户体验和数据洞察力，满足更多复杂业务需求。ArgoDB可以替代Hadoop+MPP混合架构。支持标准SQL语法，提供多模分析、实时数据处理、存算解耦、混合负载、数据联邦、异构服务器混合部署等先进技术能力。通过一个ArgoDB数据库，就可以满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、AETP、联邦计算等各种需求。不同于传统方案为不同类型的数据单独部署和使用不同的数据库产品，基于星环科技ArgoDB的多模型统一技术架构，用户可以实现不同模型数据的统一存储管理，并且用户只需用一句SQL就能同时访问这3种存储模型进行联合分析，替代了之前3段代码...

随着全球数字化进程加速，数据资源的战略价值日益凸显，《“十四五”大数据产业发展规划》中指出：“鼓励开展数据治理相关技术、理论、工具及标准研究，培育数据治理咨询和解决方案服务能力，提升行业数据治理水平。”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服务，构建明日数据世界。在数据治理方面，星环科技能够从数据标准管理、数据质量管理、数据模型管理、数据架构管理、元数据管理、主数据管理、数据分级与安全管理等多方面，提供数据治理解决方案，帮助客户更好地实现数字化转型。星环科技数据治理整体解决方案框架包括了战略、机制、能力和平台四块，我们的愿景和目标，是为企业开展体系化数据治理、打造企业核心数据资产和持续赋能企业的业务价值创造。在机制层，可以为客户提供组织架构、管理制度、工作流程和成熟度评估等咨询服务，同时在每一次项目中，都为客户提供丰富的数据治理相关培训。在能力层，为企业的数据标准、数据质量、数据安全、数据生存周期、数据应用以及数据架构提供咨询和实施服务。未来星环科技还将一如既往发挥自身技术优势，赋能企业实现高效的数据治理...

星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能，为隐私计算提供完整的解决方案，以隐私保护为前提，解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台提供多种开箱即用的工具，方便用户在隐私场景下进行数据处理、分析、特征工程等工作，并快速建立AI模型。加密网络通信模块负责节点间大量多批次加密信息的传输，多种加密安全手段和优异的通信架构，确保平台在大数据量下也能获得卓越的性能。星环科技基于隐私计算的数据流通产品支持多方AI协作，可以提供端到端的数据安全防护、隐私保护与隐私计算技术；提供基于硬件安全防护的可信计算提供卓越的联合建模能力，保障数据可用不可见；提供基于零信任架构和TEE技术，保证企业数据的安全和合规使用的能力。支持隐私查询、隐私求交、匿踪查询、横纵向学习等多种多个参与方的隐私计算场景；内置联邦风控、联邦反欺诈、联邦推荐等通用模板，帮助企业迅速借助数据流通建立个性化业务。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景，为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景，SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水...

TranswarpStellarDB是一款为企业级图应用而打造的分布式图数据库，用于快速查找数据间的关联关系，并提供强大的算法分析能力。StellarDB克服了万亿级关联图数据存储的难题，通过自定义图存储格式和集群化存储，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，在社交网络、金融领域都有巨大应用潜力。TranswarpStellarDB具有以下优势：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的可扩展性，支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力，支持数据多副本，提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式：计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher，拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持，多模场景灵活切换。深度分析能力：支持10层及以上的...

Sophon是星环科技推出的解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端~边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云~边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。智能制造方面，星环科技联合行业专家和合作伙伴，形成“平台、经验、应用”三轮驱动的服务模式，为化工、钢铁、冶金、设备制造、风电、光伏、发电等多个领域用户，提供包括数字孪生、仪表数据管理、实...

图数据库是一种用于存储和管理图数据的数据库，其数据模型采用图结构，由节点和边组成，并可以存储节点和边的属性，实现复杂关系的存储和查询。图数据库广泛应用于社交媒体、金融、物流、医疗、能源等领域。以下是图数据库主要应用场景：社交媒体：图数据库可以对社交网络中的关系和行为进行建模和分析，帮助社交媒体企业更好地了解用户需求和行为，实现精准定向广告和推荐。金融：图数据库可以帮助金融机构识别和预测欺诈行为、洗钱、风险管理等，从而提高金融业务的安全性和可靠性。物流：图数据库可以管理物流中的运输网络和物流信息，实现物流运输过程的可视化、实时监控和优化。医疗：图数据库可以帮助医疗机构分析医疗记录、患者病史、药品治疗效果等数据，优化医疗服务流程，支持医疗决策和疾病预测。能源：图数据库可以帮助能源企业管理能源产业链上的复杂关系和数据，提高能源效率、降低成本、控制风险。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服务，在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据库StellarDB，兼容openCy...

TranswarpDefensor是星环科技自主研发的数据安全管理平台，具备五大核心能力，包括了：敏感数据识别与分类分级，帮助企业全面梳理敏感资产，并绘制分类分级资产地图；提供数据脱敏和水印等能力，让敏感数据可以脱敏后服务业务，并在发生泄露后可以追踪溯源；能识别敏感数据操作并进行监测，能够识别流动中的敏感数据并触发对应的管理策略；大数据平台和数据库的操作审计，避免违规操作带来的数据安全风险；基于GB/T37964-2019《信息安全技术个人信息去标识化指南》《信息安全技术个人信息去标识化效果分级评估规范》实现自动化个人信息识别、去标识化以及去标识化评级，实现企业个人信息资产保护。基于以上五大核心能力，Defensor能够帮助企业了解内部数据敏感信息的资产地图，发现潜在风险，并监控企业重要数据的合规使用；同时，也能对企业敏感数据进行分类分级，通过数据脱敏、水印等方式对数据进行事前事后的保护，防止数据泄露或能够在数据泄露后做到可以溯源追踪。目前Defensor在交通、医疗、金融、高校等多个领域有落地案例。在车联网领域，随着智能化发展，云端产生了大量个人隐私数据，为了避免个人隐私泄露，防止不...

高性能是图数据库重要的特点之一。与传统关系型数据库相比，图数据库在处理大规模图数据时，具有更快的读写速度和更强大的查询能力。以下是一些高性能的图数据库TranswarpStellarDB的介绍：TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储，千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储；具备10+层的深度链路分析能力，提供丰富的图分析算法和深度图算法；支持标准图查询语言并兼容openCypher，并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。高性能图数据库StellarDB的优势：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的可扩...