大模型性能分析

行业资讯
模型分析
模型分析涉及多个方面,包括技术原理、算力需求、推理成本、算力基础设施挑战、多模态、长序列、混合专家模型等。技术原理:模型的预训练技术原理是利用大量无标签或弱标签的数据,通过算法模型进行训练,得到一个初步具备通用知识或能力的模型。算力需求:模型对算力的需求每年增长四倍以上,过去十年间算力需求增长约100万倍。MoE(混合专家模型)能够在保持模型性能的同时,相比同等规模的稠密模型显著降低计算资源的需求。推理成本:模型的推理成本相对较高,尤其是在边缘设备上,推理效率仍是瓶颈。算力基础设施挑战:随着模型算力需求的增长,加速集群互联技术演变成为跨尺度、多层次的复杂系统工程问题,涉及芯片设计、先进封装、高速电路等多个领域。多模态、长序列、混合专家模型:多模态、长序列、MoE模型已成为模型架构演进的确定性趋势,它们不仅提升了人工智能在内容理解和内容生成方面的能力,而且提高了模型的泛化能力和任务适应性。然而,这些模型架构的演进同时带来了更巨量的算力需求以及更复杂的集合通信需求,对现有算力基础设施带来了更大挑战。

大模型性能分析 更多内容

模型在数据分析中的优势强大的数据理解与处理能力:模型能够处理海量的数据,并从中找出复杂的模式和关联。自然语言交互:用户可以通过自然语言与模型进行交互,更直观地提出数据分析问题,无需编写复杂的代码或查询语句。提升分析效率:传统的数据分析流程可能需要经过数据收集、清洗、建模、查询等多个步骤,耗时较长。而模型可以在一定程度上简化这些流程,快速生成数据洞察和报告,提高决策的及时性。深度挖掘与预测能力:基于其强大的学习能力和对规模数据的分析模型能够进行更准确的预测和趋势分析模型在数据分析中的应用场景商业智能与决策支持:企业可以将模型与商业智能(BI)工具结合,为管理层提供更智能的:协助数据团队进行数据清洗、数据标准化和数据质量评估等工作。通过对数据的理解和分析,发现数据中的异常值、缺失值等问题,并提供相应的处理建议,提高数据的质量和可用性。模型数据分析的挑战数据隐私与安全:在,如高性能的GPU集群等,这增加了硬件成本和能源消耗。对于一些中小企业或资源有限的机构来说,可能难以承担如此高昂的成本。模型可解释性:模型的复杂性导致其决策过程难以理解,缺乏透明度。这在一些对可解释
数据分析模型通常是指在数据环境下,利用机器学习、深度学习等技术对海量数据进行分析模型。这类模型能够处理结构化和非结构化数据,从中提取有价值的信息和洞察。主要涉及以下几个方面:自然语言处理和理解数据和分析结果,同时提供清晰的数据解释和可视化,帮助用户更好地理解分析结果和数据洞见。识别模式、相关性和关系:模型擅长在大量数据中揭示复杂的关联,能够基于现有数据进行智能推理和预测,这种能力对于准确预测市场趋势和理解消费者行为至关重要。代码生成和自动化:模型能够自动生成代码,帮助数据分析师快速创建数据处理和分析的脚本,显著提高数据分析的效率和准确性,同时降低数据分析的门槛。支持自动化和实时分析模型通过自动执行重复、耗时的任务来简化数据处理,提高员工对数据结果的反映效率,这一功能可进行实时分析,为企业提供及时的数据洞察,快速灵活的应对市场变化。数据处理的可扩展性:模型能够高效地管理和分析模型能够以接近人类的水平理解和处理自然语言,帮助用户更快速、更准确地解析和理解大量的非结构化数据,例如文本数据、用户评价、社交媒体内容等。自然语言交互形式:非技术人员能够通过自然语言查询获取所需
模型模型的主要区别在于其规模、复杂度和性能方面。规模:模型的参数数量和大小通常比大模型要少,其层数也较浅。模型通常需要更多的参数,更深的层数,具有更高的复杂度,以获得更好的精度和效果。复杂度:小模型的结构较简单,可以处理相对简单的任务,而模型的结构比较复杂,可以用于规模和复杂的数据集和任务。训练和推理时间:小模型的训练和推理时间通常较短,因为小模型的参数量少、层数浅,可以更快地完成计算。相反,模型需要更多的计算资源和时间来训练和推理。精度和效果:模型通常可以获得更高的精度和效果,因为它们具有更多的参数和自由度,够更准确地拟合数据。但是,小模型也可以获得很好的精度和效果,尤其在数据资源受限的情况下。可扩展性:小模型通常更易于扩展和部署,因为它们需要的计算资源和存储空间少,可以在资源有限的环境中运行。相反,模型需要更多的计算资源和存储空间,部署时需要更多的硬件和上下文环境。小模型模型都有对应的应用场景。小模型适用于资源受限、对计算速度要求苛刻或用于简单的任务。模型适用于处理规模和复杂的任务,需要更高的精度和效果。在实际应用中,根据具体的需求和资源限制选择合适的模型
模型训练语料是指用于训练模型的大量文本、语音、图像等多模态数据,其规模、质量和多样性对模型性能和效果至关重要。以下是具体介绍:来源与构成来源广泛:包括互联网公开数据,如新闻网站、社交媒体、语法、语义等语言知识,以及各个领域的专业知识和常识,帮助模型理解和处理输入文本。提升性能:直接影响模型性能和泛化能力,高质量、全面、多样的语料库能够训练出在各种任务和场景中表现出色的模型。塑造风格行业的专业数据,如医疗领域的病历、医学文献,金融领域的财务报告、交易数据等,可使模型在特定领域表现更出色。特点与要求规模:通常需要数十亿甚至更多的数据单元,以让模型学习到足够丰富的语言模式和知识,但也化能力和鲁棒性,使其能更好地适应各种不同的输入和任务需求。时效性:需要及时更新,以反映最新的语言用法、知识和社会现象,使模型能够生成符合当前实际情况的输出。作用与意义知识储备:为模型提供丰富的词汇:不同来源和特点的语料库会使模型具备不同的风格和能力倾向,如文学类语料库可使模型在文学创作和情感理解方面表现更好。
行业资讯
模型训练
模型训练是指在规模数据集上利用高性能计算资源,对拥有大量参数的深度学习模型进行训练的过程。模型通常指的是拥有数百万到数十亿参数的深度学习模型。这些模型通过处理大量数据,能够学习到复杂的模式和:重复前向传播和反向传播过程,直到达到预定的迭代次数或满足停止条件。计算资源需求高:模型训练需要大量的GPU资源和存储空间。数据质量和偏见问题:低质量的数据或存在偏见的数据会影响模型性能和公平性。模型泛化能力:如何确保在未见过的数据上表现良好是一个持续的研究课题。模型训练是现代AI研究的核心组成部分,它不仅推动了技术的进步,也带来了新的挑战。星环语言模型运营平台-SophonLLMOps为了帮助企业用户基于模型构建未来应用,星环科技推出了模型持续提升和开发工具SophonLLMOps,实现领域模型的训练、上架和迭代。SophonLLMOps服务于模型开发者,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。特征,从而在各种任务上表现出色,如自然语言处理、图像识别和语音识别等。数据准备:收集和预处理大量的训练数据是第一步。这包括清洗数据、标注数据以及将其转换为适合模型输入的形式。模型设计:根据任务需求选择
行业资讯
AI模型部署
AI模型部署涉及选择合适的部署策略、硬件和软件环境、监控维护、自动化流程、性能优化和安全设置,以确保模型的高效、稳定和安全运行。部署策略:在模型训练和优化完成后,企业需要考虑私有化部署策略,包括提高部署效率并减少人为错误的关键。硬件选择:强大的计算能力是运行AI模型的关键,建议选择配备高性能CPU和足够内存的计算机。如果条件允许,还可以考虑添加GPU以加速模型推理和训练。软件环境:选择一个文件。为了简化流程,可以选择使用开源的AI模型项目。为了方便应用程序访问AI模型,需要创建API和服务。这通常涉及编写一些代码来封装模型推理的逻辑,并使其可以通过HTTP请求进行访问。性能优化:确保更适合对数据安全和控制有严格要求的企业。监控与维护:部署后,企业需要设立性能监控系统,实时跟踪模型的运行状况。性能监控包括监控模型的准确性、响应时间、资源消耗等关键指标。自动化部署:自动化部署流程的实施是稳定且支持AI模型运行的操作系统,如Windows、Linux或macOS,并安装Python等编程语言环境以及相关的深度学习框架和工具。模型获取:可以从多个来源获取AI模型的权重文件和模型结构
行业资讯
AI模型技术
AI模型技术是指利用规模数据集和计算资源训练的深度学习模型,这类模型具有强大的泛化能力和复杂的结构,能够在多个领域实现超越传统方法的性能。AI模型的关键特征包括:1.预训练技术无监督预训练指标。可解释性技术:由于模型通常是黑盒模型,理解其决策过程很重要。一些技术如特征重要性分析、注意力可视化等可以帮助解释模型。:这是模型训练的重要阶段。模型规模的无监督数据上进行学习,例如互联网上的文本、图像等。预训练与微调结合:先进行无监督预训练后,再使用少量有监督数据针对特定任务进行微调。2.多模态融合技术特征表示融合:在多模态模型中,需要将不同模态(如文本、图像、音频)的数据转换为统一的特征表示进行融合。量化技术:将模型的参数从高精度转换为低精度,减少参数存储所需的空间,同时也能加快计算速度。剪枝技术:通过去除模型中不重要的连接或神经元,减少模型的复杂度。例如,根据参数的重要性评估,将一些对模型性能影响较小的参数剪掉,在保证模型性能基本不变的情况下,降低模型的计算量和存储量。3.模型评估与解释技术评估指标
行业资讯
模型技术
模型技术是基于规模参数的深度学习模型技术。模型技术的出现,使得AI能够在各种复杂的任务中表现出更高的性能和更强的泛化能力。模型技术的核心是采用规模的参数数量,这些参数是在海量的数据上进行预训练的。在预训练过程中,模型会学习到大量数据的特征和规律,从而具备对未知数据的强大推断能力和理解能力。模型技术的优点在于其能够处理更加复杂的问题,同时表现出更高的性能和更强的泛化能力。能够让AI系统了无涯金融模型Infinity、大数据分析模型SoLar“求索”,促进金融分析大数据分析的平民化。星环科技将自主研发的领先创新技术赋能各行各业,与生态伙伴共同打造国产化数据技术生态,推动数字经济与科技创新。求索具备数据行业需求理解、推理、各类(含多模型)结构化查询语言和OpenCypher代码生成、文本生成、嵌入向量生成、知识推理等能力。借助这一领域模型,企业的业务人员、数据分析人员以及业务管理者只需使用自然语言,就能利用TranswarpSoLar模型获取所需的数据分析、展示和报告,轻松地应对各种复杂的数据分析挑战,并快速获得有价值的数据洞察,为企业的业务增长提供原动力。
场景和任务需求,例如是进行文本分类、情感分析、机器翻译,还是其他自然语言处理任务等,以便后续选择合适的数据集和评估指标。2.选择基底模型综合考虑模型性能、可扩展性、部署成本及任务适应性等因素,选择模型微调流程包含明确任务与目标、选基底模型、准备数据集、选目标函数、微调模型、迭代调整与更新、评估性能以及应用部署这几个主要步骤。模型微调一般可分为以下步骤:1.明确任务与目标确定具体的应用一个合适的预训练模型作为基底模型。3.准备数据集收集数据:根据任务需求收集相关的数据,如对于文本分类任务,需要收集带有分类标签的文本数据;对于机器翻译任务,需要收集源语言和目标语言对应的文本数据等。数据预处理:对收集到的数据进行清洗、去噪、重复数据删除等操作,确保数据的质量。然后根据所选模型的要求,对文本进行分词、编码等预处理操作,并将数据划分为训练集、验证集和测试集。4.选择目标函数根据监督更新模型的权重,使模型能够学习到特定任务的知识和模式。在微调过程中,可以选择对整个模型的参数进行微调,也可以采用参数高效微调方法,仅微调部分参数,以提高微调的效率和减少对原始模型性能的影响。6.迭代
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...
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...
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...
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。...
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。
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...
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...
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...