大模型有哪些好用

星环大数据基础平台-TranswarpDataHubTranswarpDataHub（TDH)是星环科技自主研发的企业级一站式多模型数据管理平台。凭借星环科技创新的技术架构和深厚的产品研发能力，TDH帮助企业加速数字化转型，更全面、更便捷、更智能、更安全地运用数据，大幅降低综合成本。基于星环大数据基础平台构建核心商业系统，是企业实现一站式数字化转型、加速业务创新的致胜关键。核心优势创新多模型技术架构，轻松胜任高阶数据分析：TDH采用领先的多模型技术架构，用于构建服务于整个企业的统一数据资源库，彻底打破不同部门间的数据隔阂，支持数据跨部门灵活调用，创造更大的数据价值。统一数据管理，保障数据一致，告别数据冗余：使用TDH可以轻松实现GB~PB级多源异构数据的高效存储和统一管理，TDH拥有自主研发的分布式数据管理系统TDDMS，统一管理多个数据模型，避免数据跨库导入导出，减少数据冗余，保障多个模型使用数据的高度一致。支持10种存储引擎、11种存储模型，自动化应对多部门业务需求：TDH通过10种独立的存储引擎，支持业界主流的11种存储模型。这10种存储引擎是：关系型分析引擎、宽表存储引擎

好用的大数据平台有哪些？在当今数据驱动的时代，大数据平台已成为企业数字化转型的核心基础设施。面对海量数据的存储、处理和分析需求，各类大数据平台应运而生，为不同规模、不同行业的企业提供了多样化的分布式，支持从云端到边缘设备的全栈数据处理。无论技术如何变化，好用的大数据平台始终是那些能够帮助企业从数据中提取价值，同时保持灵活性以适应未来挑战的解决方案。解决方案。本文将介绍几种常见且实用的大数据平台类型及其特点，帮助读者了解如何选择适合自身需求的平台。首先，开源大数据平台因其灵活性和成本优势受到广泛欢迎。这类平台通常由社区驱动发展，源代码公开可自由修改、用于机器学习的库等，共同构成了一个完整的大数据生态系统。这类平台虽然学习曲线较陡峭，但灵活度高，能够满足各种定制化需求。其次，云端大数据服务平台近年来发展迅速，成为许多企业的首选。这类平台由各大云服务商提供，将复杂的大数据技术封装成简单易用的服务，用户无需关心底层基础设施的维护。云端平台通常提供从数据采集、存储、处理到分析的全套工具链，并且能够根据工作负载自动扩展资源，按实际使用量计费，大大减少

金融大模型在金融领域的应用具有重要的意义和价值，可以提供准确的金融分析和预测，为金融决策和风险管理提供有力支持。金融大模型有哪些？星环无涯金融大模型-Infinityhttps模型。主要通过自监督的增量训练和有监督的指令微调，使用星环科技高性能计算集群训练而成。星环科技无涯使用上百万的高质量的专业金融语料，涵盖了研报、公告、政策、新闻等高质量的自然语言文本，作为基础大模型的智能投研大模型无涯Infinity。星环科技基于大模型的事件驱动与深度图引擎，实现对事件语义刻画、定价因子挖掘、时序编码、异构关系图卷积传播，进而构建包含事件冲击、时序变化、截面联动和决策博弈等多个维度的智能投研新范式。星环科技无涯金融大模型，寓意学海无涯，既代表了投资领域终身学习的精神，也蕴含了大模型本身在参数架构方面持续迭代的内涵。可以说无涯是一款面向金融量化领域、超大规模参数量的生成式大语言二次预训练语料，使得无涯具备对包括基本面、技术面、消息面在内的金融通识领域准确的理解能力，满足行业分析师的需求。其次，星环科技无涯使用了上百类特定事件类型和20多万事件实例，完成对大模型的指令微调，从而

大模型推理模型有哪些近年来，人工智能领域取得了突飞猛进的发展，其中大语言模型（LLM）的崛起尤为引人注目。这些模型能够理解和生成人类语言，在问答、写作、编程等多个领域展现出惊人的能力。那么，这些大模型在推理时究竟采用了哪些方法呢？本文将介绍几种常见的推理模型。首先需要明确的是，大模型的推理过程可以分为两个层面：一是模型自身的推理能力，二是人们为提高模型推理效果而设计的外部方法。模型自身的推理能力主要依赖于其训练数据和架构设计，而外部方法则通过各种技术手段来激发和增强这种能力。在模型自身层面，现代大语言模型普遍采用transformer架构。这种架构通过自注意力机制，能够捕捉输入文本中的长距离不断涌现。总的来说，大模型的推理能力既依赖于其本身的架构设计，也得益于各种外部方法的开发应用。从简单的思维链到复杂的思维树，这些方法正在不断提升大模型解决复杂问题的能力。未来，随着技术的进步，我们有望看到更加强大、更加可靠的AI推理模型出现。依赖关系，从而建立起复杂的语言理解能力。模型在预训练阶段通过海量数据学习到的知识，会在推理时被激活和运用。这种能力虽然强大，但也存在局限性，比如容易产生幻觉（生成不准确的内容）和缺乏系统性推理。为了

大模型推理平台有哪些随着人工智能技术的快速发展，大型预训练模型已成为当前AI领域的重要研究方向和应用基础。这些拥有数十亿甚至数千亿参数的模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域展现出惊人的能力。然而，如何有效地部署和运行这些"庞然大物"，使其在实际应用中发挥价值，就需要依赖专门的大模型推理平台。大模型推理平台的基本概念大模型推理平台是指专门为大型人工智能模型提供计算资源、优化推理开发而非底层基础设施。主流大模型推理平台的类型当前市场上的大模型推理平台大致可以分为三类：公有云服务、私有化部署方案和开源框架。公有云服务用户按需付费使用，优势在于无需维护硬件、弹性伸缩能力强。私有化部署方案通常面向企业客户，提供更高安全性和定制化服务。开源框架则允许开发者在自有基础设施上构建推理系统，灵活性最高但技术门槛也较高。大模型推理平台的核心功能优秀的大模型推理平台通常具备多项关键功能纳入考量范围。大模型推理平台作为连接前沿AI研究与实际应用的桥梁，其重要性日益凸显。了解各类平台的特点和适用场景，有助于开发者和企业做出合理的技术选型，发挥大模型的潜力，创造更多价值。

国内各大互联网公司纷纷投入AI大模型的研发，涉及多种类型的大模型。以下是星环科技大模型相关产品：星环无涯金融大模型-TranswarpInfinity星环无涯金融智能投研大模型TranswarpInfinity是一款面向金融量化领域、超大规模参数量的生成式大语言模型，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、商品等市场事件的全面复盘、总结及新范式。星环科技无涯金融大模型的核心优势：一是利用海量金融专业语料和舆情工商产业链大宗卫星等多源数据进行训练，使其具备领域通用性。二是构建了可溯因的标准化因子和归因解释体系，为投资决策提供支持。三是具备高精准、强逻辑的事理分析与推断力，并能够对股票、债券、基金、商品等各类市场事件进行全面的复盘和推演。四是专门设计针对金融行业的大语言模型架构，具备准确理解和合理分析金融领域的专业能力。五是背靠大数据全生命周期技术栈，为企业提供全套解决方案，助力金融机构实现应用创新。目前，星环科技无涯金融大模型已在多家金融监管机构、证券金融客户中使用。将在金融投研、量化投资和智能推理领域为分析师、研究员和投资经理

行业有诸多落地案例。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。星环科技参编了国内首个金融行业大模型标准——《面向行业的大规模预训练模型技术和应用评估方法第1部分：金融大模型》，为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的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，并不断促进我国大模型生态的持续繁荣。星环科技大模型产品目前已经在政府、金融、运营商、制造、能源等多个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”。此外星环科技在大模型领域也收获了一系列荣誉奖项：入选“2023中国人工智能大模型企业50强”、星环科技无涯金融大模型

有哪些好用的数据治理工具吗？在当今数据驱动的商业环境中，数据治理已成为企业不可或缺的管理实践。良好的数据治理能够确保数据的质量、安全性和可用性，从而支持企业做出更明智的决策。那么，市场上有哪些实用的

大数据模型是指利用大数据技术，通过数据预处理、数据挖掘等步骤，从海量数据中提取有价值信息，构建数学模型来描述业务需求和模式。大数据模型应用场景：大数据模型广泛应用于金融投资、市场营销、风险管理等多个领域。例如，通过NLP大语言模型进行主题数据分析，以辅助投资决策；在监管领域，大数据监督模型用于纠正不当处罚，提升执法效率。大数据模型是通过数学化的方法从大量数据中提取价值信息，服务于业务决策和模式理解。学习和应用这些模型需要深厚的理论基础和实践经验，并且随着技术进步，其应用场景不断扩展，对各行各业的决策支持作用日益增强。同时，随着数据安全问题的凸显，相关保护措施也在不断发展和完善。

大模型技术通过先进的架构、数据处理、训练优化和模型压缩等方法，使得具有海量参数的深度学习模型在多个领域展现出强大的应用能力。大模型技术主要包括以下几个方面：模型架构：大模型通常采用复杂的架构，它能够实现更好的全局信息捕获。数据处理与预训练：大模型需要使用海量数据进行去噪和清洗，并采用多模态融合技术将图像与文本联合编码。预训练目标包括自回归和自编码。模型训练与优化：大模型训练涉及分布式训练，包括数据并行和模型并行，以及优化技术如混合精度训练和大批量训练。模型压缩：为了减少模型大小，大模型采用模型蒸馏、参数量化和稀疏化等技术。预训练技术：通过海量无标注数据学习语言的统计模式和语义信息，使模型具备广泛的语言知识和理解能力。微调技术：提供特定领域的标注数据集，对预训练的模型参数进行微小的调整，使模型更好地完成特定任务。参数高效微调技术：为了降低微调过程中的计算复杂度和资源消耗，研究者们提出了参数高效微调技术。这些技术共同支撑大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等多个领域的应用。

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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。

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、...