aigc私有大模型

AIGC模型是一种基于深度学习技术的自然语言处理模型AIGC模型使用规模的语料库进行训练,可以自动从大量的文本数据中学习语言的语法、语义和上下文信息。AIGC模型采用了多层的神经网络结构,通过反向传播算法进行训练,可以用于多种自然语言处理任务,如文本分类、情感分析、命名实体识别等。AIGC模型是一种非常强大的自然语言处理工具,可以广泛应用于自然语言处理、自然语言生成、智能客服、智能推荐等多个领域。但是,由于该模型需要大量的计算资源和数据资源进行训练,因此其训练和部署成本较高,需要专业的技术和团队支持。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模型。星环科技作为国内领先的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、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Hippo和分布式图数据库

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私有模型
私有模型是指企业在自身的技术基础设施和数据环境中构建、训练和部署的专属模型,与公有云模型相对应,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,提供更贴合企业实际情况的解决方案,从而提升企业的核心竞争力。灵活调整与优化:企业拥有对私有模型的完全控制权,可以根据业务的发展和变化,灵活地对模型进行调整、优化和升级,以适应不断变化的市场环境和业务需求。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:虽然私有模型的建设和维护需要一定的前期投入,但从长期
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AIGC模型
AIGC(ArtificialIntelligenceGeneratedContent)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模型是基于人工智能技术,通过在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模型应用场景AIGC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
日前,科技创新和产业研究综合服务平台亿欧TE发布《2023企业AIGC商业落地应用研究报告》。星环科技凭借在模型领域的深耕布局和技术实力,成功入选其AIGC商业落地产业图谱2.0“行业大模型90%的企业开始了数字化转型的设计规划,这意味着数字资产、数据驱动、业务数字原生程度大幅加深,AIGC可成活的土壤越牢固。作为一家企业级数据基础软件开发商,星环科技致力于为行业提供模型应用构建的一系列工具,以及在擅长的领域研发领域基础模型,助力企业抓住模型时代的新机遇。为了帮助企业用户基于模型构建应用,星环科技推出了模型持续提升和持续开发工具SophonLLMOps,为用户打通从数据接入和开发、提示工程、模型微调、模型上架部署到模型应用编排和业务效果对齐的全链路流程,从而实现针对模型的数据和分析的持续提升。同时星环科技还推出了星环无涯金融模型Infinity、数据分析模型SoLar“求索”两领域模型。其中,无涯是一款面向金融量化领域、超大规模参数量的生成式语言模型,融合了舆情、资金、人物、空间、上下游等多模态信息,具备强大的理解和生成能力,支持股票、债券、基金
基于模型私有化本地知识问答是一种利用大型语言模型技术,在本地部署并针对特定组织或个人的私有知识进行问答的应用模式。原理数据收集与整理:首先需要收集组织或个人本地的各种知识数据,如企业内部的产品手册、技术文档、操作流程、客户案例,或者个人的学习资料、研究笔记等。这些数据是构建私有化知识问答系统的基础。模型训练与微调:利用收集到的本地数据,对预训练的模型进行微调。通过将本地知识与模型的通用知识相结合,使模型能够更好地理解和处理与本地相关的问题。在微调过程中,模型会学习本地数据中的语言模式、概念关系和业务逻辑等,从而适应特定的知识领域和应用场景。问答交互:经过训练和微调后的模型,能够接收,提供更贴合实际需求的个性化服务。高效准确:借助模型的强大语言理解和生成能力,能够快速准确地回答各种复杂问题,提高知识获取的效率。可扩展性:随着组织或个人知识的不断积累和更新,可以方便地对系统进行扩展和升级,添加新的知识数据,进一步提升系统的性能和覆盖范围。应用场景企业内部知识管理:企业可以利用私有化本地知识问答系统,为员工提供快速获取内部知识的渠道,帮助新员工快速熟悉业务流程、产品信息等
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私有模型
模型私有化”:企业数据智能的新钥匙?一、解锁私有模型私有模型是指将经过海量数据训练、具备强大智能能力的AI模型,从公有云迁移至企业自己的“领地”,即企业内部的服务器或私有云上运行。这一转变,赋予了企业对模型更强的掌控力,极大地提升了数据和模型的安全性。除了数据安全,私有模型还能满足企业个性化定制的需求。每个企业都有其独特的业务模式和运营流程,标准化的模型往往难以完全契合企业的特定需求。私有模型则为企业提供了“量身定制”的可能,企业可以根据自身业务特点和需求,对模型进行个性化定制。私有模型在提升业务效率方面也表现出色。由于数据和模型都在企业内部,数据传输和处理无需经过外部网络,大大减少了延迟,实现了快速响应。二、私有模型的独特优势(一)数据安全的坚固堡垒在数字化进程中,数据已然成为企业的核心资产,其安全与否直接关系到企业的生死存亡。对于金融行业而言,数据泄露病历、诊断结果、基因数据等包含了个人隐私和健康信息,一旦泄露,可能对患者的生活造成严重影响,甚至引发歧视等问题。私有模型为企业的数据安全提供了可靠的保障。在公有云环境下,数据需要在网络中传输并存储在
解锁私有模型部署:企业智能化转型的密钥模型的世界:公有与私有模型,简单来说,就是具有规模参数和复杂计算结构的机器学习模型,它们通过在海量数据上进行训练,能够学习到丰富的语言模式和知识,从而具备强大的语言理解和生成能力。模型根据其部署和使用方式的不同,可以分为公有模型私有模型。公有模型通常由大型科技公司或研究机构开发和维护,在公有云平台上提供服务,广大用户群体可以通过互联网访问和使用。这两者在多个方面存在显著差异。在部署方式上,公有模型基于公有云,用户通过网络即可便捷接入,无需操心硬件设施;私有模型则部署在企业内部,无论是本地服务器还是私有云,都需企业自行筹备和运维硬件。数据安全层面,公有模型中,用户数据上传至公有云,虽云服务商会采取安全举措,但数据仍有泄露风险,就像曾经有新闻报道某公有云服务出现数据泄露事件,引发用户担忧;私有模型将数据存储在企业内部,能有效降低数据外流风险,高度契合对数据隐私要求严苛的行业,比如金融、医疗领域。定制化程度上,公有模型追求通用性,旨在满足各类用户的常见需求,然而难以契合特定企业的个性化、专业化业务;私有模型则能依据企业独特
模型背景下的政府行业知识图谱市场分析》报告、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”、入选2023年中国AIGC创新企业榜单、入选亿欧打造企业级数据基础软件,围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。在模型领域,星环科技拥有一系列AIinfra工具产品供用户使用,从语料获取、清洗及治理的语料开发工具TDS-LLM、知识建模与融合的图谱构建工具TKS,到提供知识多模态存储与服务的数据基础平台TDH,配合预训练模型无涯,可以实现内容生成、代码生成、图片及音视频理解及检索。对于有模型微调和训练需求的企业,星环科技也提供了模型的全套AI解决方案。星环科技无涯模型TranswarpInfinity是一款基于星环自研预训练模型和向量数据库Hippo、图数据库StellarDB构建的企业级垂直领域问答模型。在金融领域,无涯规则、试行办法等提出问题,无涯将提供法律风险预警以及应对建议。此外,无涯模型的自动化知识工程特性,使其在处理和分析数据方面具有显著的优势,允许用户上传文档、表格、图片等多源数据,并支持与外部数据源的
全景图谱”、分析主流参与厂商类型与格局策略、各类型厂商发展路径和能力要求变化等,为市场辨析产业发展价值与空间。星环科技凭借在模型领域的深耕布局和技术实力,成功入选其2023年中国AIGC产业图谱金融板块咨询预测,2023年中国AIGC产业规模约为143亿元,随后进入模型生态培育期,持续打造与完善底层算力基建、模型商店平台等新型基础设施,以此孕育成熟技术与产品形态的对外输出。作为一家企业级数据基础软件开发商,星环科技致力于为行业提供模型应用构建的一系列工具,以及在擅长的领域研发领域基础模型,助力企业抓住模型时代的新机遇。为了帮助企业用户基于模型构建应用,星环科技推出了模型持续提升和持续开发工具SophonLLMOps,为用户打通从数据接入和开发、提示工程、模型微调、模型上架部署到模型应用编排和业务效果对齐的全链路流程,从而实现针对模型的数据和分析的持续提升。同时星环科技还推出了星环无涯金融模型Infinity、数据分析模型SoLar“求索”两领域模型。其中,无涯是一款面向金融量化领域、超大规模参数量的生成式语言模型,融合了舆情、资金、人物、空间、上下游等多
。2023年AIGC正式迎来了行业发展元年,从概念到应用、从资本到产业、从风口到趋势,拐点已经出现,一场全新的生产力变革正在悄然发生。作为一家企业级数据基础软件开发商,星环科技致力于为行业提供模型应用构建近日,国内知名的科技产业研究平台“第一新声”联合天眼查发布了2023年中国AIGC创新企业系列榜单,星环科技成功入选其AIGC数据层创新企业榜。AIGC产业链主要由基础层、模型层和应用层构成的一系列工具,以及在擅长的领域研发领域基础模型,助力企业抓住模型时代的新机遇。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、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Hippo和分布式图数据库StellarDB,能够赋予模型“长期记忆”,打破通用模型的时空限制,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模型Infinity、数据分析模型SoLar“求索”两领域模型,促进金融分析和数据分析的平民化。
星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库,采用分布式架构和原生图计算引擎,支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点: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层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库:内置丰富的算法库,几十种图算法开箱即用,优化的分布式并行图算法,千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能:支持用户权限认证、集群状态监控、日...
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。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture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。
新时代需要新技术,企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展,已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库,演进到分布式、多模型、云原生的形态,并在很多场景应用落地,带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展,国产软件加速发展,国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心,同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此,应该抓住国产化改造的机遇,用新技术去替代老技术,实现自主可控的同时,完成旧系统的改造升级,这也是信创的主旨。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,在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品;提出了创新的多模型统一技术架构,支持业内主流的10种数据模型,Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例,论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等,星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...
图数据库是现代数据库系统中的一种,它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理,而图数据库则是构建了节点和边的图形结构,可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点:1.基于图形结构:图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式,使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析:图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图,传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法,图数据库更能够快速地获得结果,提高查询速度。3.可扩展性:由于采用了分布式的技术设计,使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时,图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且,图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作,提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量:图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...
图数据库有许多适用场景,常见的应用场景有:社交媒体:社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据,可以实现更精确的社交关系分析。金融:在金融领域中,图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如,通过在图中存储和分析不同实体(如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等)之间的关系,可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输:物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如,通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息,可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学:在生命科学领域,图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据,帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏:游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据,实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。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...
垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求,通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前,知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践,被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景,并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期,集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性,平台还从业务场景出发,沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型,可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前,星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地,在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中,也获得了多项荣誉和权威认可:入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...
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。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能;性能方面,联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量,助力数据要素安全流通和价值迸发,实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。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数据,生成群租房预测名单。在联合建模过程中,全程明文数据不出,有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上,赋能政务决策高效的处理分析能力,为政府有效排查群租房,消除群租房造成的消防、安全隐患,打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献,为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景,通过纵向联邦学习,车企安全引入了多方数据,丰富用户特征维度,对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中,全程明文数据...
星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累,研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展,融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视,为进一步规范数据出境活动,保护个人信息权益,维护国家安全和社会公共利益,促进数据跨境安全,国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企(尤其是零售、化工等)、新能源汽车以及生态企业(含自动驾驶等)、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难,主要体现在:错综复杂的数据如何分类分级,如何识别重要数据;重要数据如何存储和管理,才能达到相关法律法规的...
银行图数据库的应用场景:反洗钱:图数据库可以将可疑交易数据存储于其中,帮助银行更快速地提取、分析与关系,识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理:银行图数据库可以将客户的不同信息(如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等)进行整合,并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求,提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理:银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据,图数据库可以找出潜在的风险点,提前控制风险。数字化转型:图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来,并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域,图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销:银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等,这样可以更加精确地预测客户习惯,对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景,可以在多个角度上支持银行的业务发展,提高服务的质量和效率。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...
数据要素是数字经济发展的关键生产要素,是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作,对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。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。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累,星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术,从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力,助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层,星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS,它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描,还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术,从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境,外部的服务未经授权无...