大模型的数据量

大模型，全称为大型语言模型（LargeLanguageModel，LLM），是人工智能领域中的一种关键技术。随着计算能力的提升和数据量的激增，大模型已经成为AI研究和应用的新焦点。大模型的特点大模型是通过训练海量数据（包括但不限于文本、图像等）和使用复杂的深度学习架构（如Transformer）构建的神经网络模型。这些模型通常拥有数十亿甚至数千亿的参数，使得它们能够学习到更丰富的语言模式和知识，从而在自然语言处理任务上展现出强大的性能。大模型不仅限于语言理解，还可以扩展到跨模态应用，如图像生成、语音识别等。大模型应用领域大模型广泛应用于智能助手、自动问答系统、内容生成、机器翻译、代码编写等多个领域。星环科技提供一站式企业级大模型生产及应用全流程开发工具链星环科技致力于打造企业级大数据和人工智能基础软件，可以向用户提供一站式企业级大模型生产及应用全流程开发工具链，让大模型快速落地。星环科技拥有从语料到模型再到应用的完整的AIInfra工具集，覆盖语料开发和管理、大模型训练与持续提升、多模态知识工程、多模知识存储与服务、原生AI应用构建编排和应用服务等重要阶段，提供提示词工程、检索增强

2022年8月2日，TPC事务处理性能委员会官网正式发布了星环科技在3TB数据量下的TPCx-AI测试结果，SophonDiscover3.0以AIUCpm2,740.05分的优异表现，成为该数据量下全球首个成功通过测试及官方审计的产品，也是截至目前该AI基准测试大的数据量级。TPCx-AI，贴合实际人工智能使用场景的BenchmarkTPC对于不同种类硬件的异构运算，也提出了能力要求。AI全流程的测试场景TPCx-AI的测试场景包含数据生成、数据管理、模型训练、模型推理、模型评估、吞吐量并发测试，包含了端到端的数据科学全流程，需要平台具备，向着3TB数据规模发起挑战，终成为全球首个通过TPCx-AIscalefactors为3000基准测试及官方审计的厂商，且性能达到了2740.05。与同数据量下的其他结果相比、分类和欺诈检测等应用场景。每个用例都包含：数据生成、数据管理、模型训练、模型评分和模型推理阶段。区别于其他AI基准，TPCx-AI使用多模态的数据集（包含结构化和非结构化的图像、音频等多模态数据

技术架构，它具有强大的分布式计算能力和高可扩展性，能够应对大数据时代数据量快速增长、数据类型多样化以及数据处理实时性要求高等挑战。而数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合，主要数据仓库提供丰富的数据来源。数据仓库则为大数据平台提供了结构化的分析框架，使得大数据平台处理后的数据能够得到更深入、更有价值的分析。数据仓库通过建立维度模型，如星型模型或雪花模型，将数据按照业务主题进行，以满足业务需求和数据仓库的要求。这一步骤包括去除重复数据、处理缺失值、修正错误数据、数据类型转换等操作。数据加载是将转换后的数据加载到数据仓库中。可以选择全量加载或增量加载方式。全量加载适用于数据量较小且变化不频繁的情况，它将所有数据一次性加载到数据仓库。而增量加载则适用于数据量较大且实时性要求较高的场景，只加载自上次加载以来发生变化的数据，减少数据处理的时间和资源消耗。在加载过程中，要确保数据的数据建模方法包括星型模型和雪花模型。星型模型是一种简单且常用的模型，它由一个事实表和多个维度表组成。事实表存储业务过程中的度量值，如销售额、销售量等；维度表则包含用于描述这些度量值的上下文信息，如时间

等方面，领域能力则是指在某个特定领域内的表现。企业在选择大模型时需要根据自身需求考虑这两方面的能力，以确保大模型能够符合自身的业务需求。提示工程和微调：提示工程是指为大模型提供足够的数据量进行训练，确保其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”。随着人工智能的不断发展，大模型的应用逐渐渗透到各个行业。那么，如何选择适合企业的大模型？考虑大模的类型：目前，大模型主要分为两类：通用型和定制型。通用型大模型适用于各种应用场景，但在性能上可能不如定制型。而定制型大模型可根据具体需求进行优化，但需要大量的时间和资源进行开发。因此，企业在选择时要综合考虑使用场景、资源投入等因素。考虑大模型的基础和领域能力：大模型的基础能力包括语言理解、图像识别准确性和鲁棒性。而微调则是指根据需求进行适当的调整，以满足特定应用场景的需求。企业在选择大模型时需要考虑这两个因素，以确保大模型能够在实际应用中表现出佳的效果。大模型生态：大模型生态包括大模型的社区

。对于小规模或中等规模的应用，集中式数据库可以满足需求，而不需要复杂的分布式架构。性能稳定：在小规模或中等规模的数据量下，性能通常比较稳定。数据库的查询和事务处理可以在一个地方高效地执行，不会受到网络延迟等因素的影响。缺点扩展性差：当数据量和访问量增加时，扩展性较差。增加存储和处理能力通常需要更换更强大的服务器或进行复杂的硬件升级，难以灵活应对业务增长的需求。容错性低：容错性较低，因为所有数据都在一个容易出现。由于所有的请求和数据操作都要通过同一个服务器，当请求量过大或数据量过多时，服务器的处理能力和I/O能力可能无法满足需求，导致性能下降。地理位置限制：对于分布在不同地理位置的用户，访问速度可能存储和处理能力。当数据量和访问量增加时，可以通过水平扩展的方式，增加更多的服务器节点，以满足业务增长的需求，而不需要复杂的硬件升级。高容错性：容错性高，因为数据分布在多个节点上，即使某个节点发生故障地方，一旦服务器发生故障，整个数据库系统可能会受到影响，导致数据不可用或服务中断。虽然可以通过备份和冗余措施来提高容错性，但仍然存在单点故障的风险。性能瓶颈：在高并发访问或大规模数据处理时，性能瓶颈

大小、优化器等，并决定在哪个硬件平台上进行训练。训练过程：使用大量计算资源对模型进行长时间的训练。这个过程可能需要几天到几个月的时间，具体取决于数据量和硬件性能。评估与调整：在验证集上评估模型性能，并根据训练自己的大模型是一个复杂的过程，通常涉及以下几个关键步骤：数据收集：首先，你需要收集大量的训练数据。对于自然语言处理的大模型，这可能意味着获取数百万到数十亿的文字数据。数据可以来自书籍、网页、新闻文章等多种来源。预处理：数据需要进行清洗和预处理，包括去除噪声、标准化文本格式、分词等，以确保模型能够有效地学习。模型设计：选择或设计适合你任务的模型架构。训练设置：配置训练参数，如学习率、批次结果调整超参数或修改模型结构。部署与维护：将训练好的模型部署到生产环境，并持续监控其性能，必要时进行更新和维护。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，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。

大数据与数据湖是紧密相关的两个概念。大数据指的是数据量巨大、类型多样、处理速度快的数据集合，而数据湖则是为大数据分析、存储和处理而设计的一种架构。数据湖是一个中央数据存储库，用于存储大量原始数据，包括结构化、非结构化和半结构化数据。它允许用户将原始数据以文件和对象的形式存储，这些数据可以是任何格式、任何大小，且无需预先定义数据模型或数据结构。数据湖与数据仓库的区别：数据仓库存储经过处理和过滤的包括数据存储、元数据存储和复制，支持数据的高可用性，目标层则是处理后的数据提供给目标系统或应用。数据湖的应用场景：数据湖适用于大数据分析、数据科学和机器学习等场景。它可以存储和处理PB级别的数据，适用于日志分析、用户行为分析等。数据湖可以为数据科学家和机器学习工程师提供丰富的数据资源，帮助他们构建和训练模型。数据湖的优势：灵活性和多格式支持：数据湖能够存储任意格式的数据，包括CSV、JSON数据，这些数据事先基于预定义的业务问题或用例进行了处理，而数据湖存储的是原始数据，所有数据保持原始形式。数据仓库适合存储结构化数据，而数据湖可以存储所有类型的数据。数据仓库通常在数据加载之前对数据进行

大数据分析软件是用于处理、分析和可视化大规模数据集的软件程序。能够处理极大数据量的能力，可以从多个数据来源中提取数据，并提供强大的数据分析工具和算法。帮助用户发现数据中的模式、趋势和潜在问题，从而提供商业智能、数据挖掘和预测分析等方面的帮助。大数据分析软件的主要功能包括数据采集和处理、数据挖掘、数据可视化以及数据报表和分析。数据采集和处理功能通常包括数据清洗、数据转换和数据管理等功能，可确保数据。数据报表和分析功能可以帮助用户创建报表、指标和仪表板，为决策提供数据支持。大数据分析软件还有许多特点，如数据安全、实时分析和批处理等。数据安全功能可确保数据的保密性和完整性，可以通过数据加密、权限控制等方式-TranswarpSophon星环智能分析工具（Sophon）是一个一站式人工智能平台，包含一系列数据分析与机器学习建模工具的智能分析工具软件，能够一体化地完成数据采集、数据接入、模型构建、模型测试、模型管理、知识存算和推理以及辅助决策流程，支撑各类业务的数据分析、探索与服务。通过Sophon内置的统计算法、机器学习算法和深度学习算法，用户能够更高效地进行大规模复杂数据分析和预测性分析，从而辅助业务决策，提供高企业的数字化运营能力和智能化决策能力。

数字经济时代，随着大数据、人工智能等新一代信息技术的快速发展与应用，企业的数据量呈现爆炸式增长，数据结构也越来越多样化，对数据存储提出了更新的要求：数据结构多样化如表格类型的关系数据、半结构化的文档日志搜索以及非结构化的图片和视频数据，多模型存储需求应运而生。非结构化数据的快速增长，对象存储的优势逐渐显现，并要求能够低成本实现海量非结构数据的存储。此外，传统数据存储平台需要同时存储大文件和小文件，业务的高速发展带来海量文件存储需求对存储平台提出了更高的性能要求。面对业务多样化对大数据存储提出的新要求，星环科技自主研发了多模型数据统一存储的大数据分布式存储管理平台，可同时满足多模型数据存储和，支撑应用平滑迁移企业级一站式多模型大数据基础平台TranswarpDataHubTranswarpDataHub（TDH）是星环科技自主研发的企业级一站式多模型大数据基础平台，其领先的多模型技术架构海量文件存储等需求。基于多模型数据统一存储技术可实现PB级多模型数据统一存储，9种存储引擎支持10种数据模型，轻松实现跨模型联合分析，一站式满足企业业务各种场景。自主研发的分布式文件系统打破HDFS的

大数据处理平台都有哪些？在当今信息爆炸的时代，数据量呈指数级增长，传统的数据处理方式已难以满足需求。大数据处理平台应运而生，成为企业、科研机构和政府部门处理海量数据的利器。这些平台能够有效地存储样化、专业化，为用户提供了更加强大和灵活的数据处理能力。未来，随着5G、物联网等技术的发展，数据量将继续快速增长，对大数据处理平台的要求也将不断提高。平台之间的界限可能会变得更加模糊，一体化的解决方案将更机器学习算法和深度学习框架，支持从数据预处理到模型训练、评估和部署的全流程。这类平台大大减少了人工智能技术的应用门槛，使企业能够基于大数据构建预测模型和智能应用。内存计算平台通过将数据存储在内存而非磁盘、管理和分析大规模数据集，为决策提供有力支持。本文将介绍大数据处理平台的几种主要类型及其特点。分布式存储系统是大数据处理的基础设施之一。这类平台通过将数据分散存储在多个节点上，不仅提高了存储容量，还增强或半结构化数据，如文本、图片、视频等。批处理平台是处理大规模静态数据的经典解决方案。它们擅长对已经积累的大量数据进行离线分析，能够在相对较长的时间内完成复杂的计算任务。批处理平台通常会将大任务分解为

星环科技数据底座方案已在多个场景落地应用：广西某水电企业工业大数据生态云平台按照“统一规划、统一设计、统一建设”原则开展适应电力能源需求的“云-雾-端”多级、多云协同云计算架构设计。形成电力能源企业计算云、存储云、网络云、安全云等多云架构体系。打造包含智慧运营中心、设备状态诊断中心、安全应急中心、气象资源中心、智慧营销中心与智慧电厂的核心智慧化平台，实现数字化业务管控、智慧化企业经营和生态化商业服务的完整生态，实现企业的数字化转型。工业大数据生态云平台实施分为平台构建、数据资产治理实施与基础门户建设三个部分。其中IaaS层提供计算资源、存储资源、网络资源等基础设施服务；PaaS层由容器云、微服务治理、DevOps、敏捷开发平台、大数据平台、数据资产管理、统一应用门户等组成，为上层智慧企业应用提供基础能力平台的支撑，未来可进一步扩展人工智能平台、元宇宙、区块链、数字孪生等新技术应用平台；SaaS层应用提供数字化业务管理、智慧化企业运营管控、生态化商业服务等应用，并基于统一应用门户为用户提供交互服务。新能源集控中心是实时数仓在新能源方面的应用，跟水电比较像，比如区域监控中心一体化大数据应用...

随着科技和信息技术的快速发展，时空数据已经成为重要的技术支撑和决策工具。与此同时，国内也出现了不少优秀的国产时空数据库产品，不仅在空间分析、时序分析等方面实现了卓越的表现，同时也在存储管理、可视化展示等方面有着出色的成果。不少时空数据库产品已实现了高可靠性、高性能和高稳定性的功能，在交通运输、城市规划、GIS和物流供应链等领域都有着广泛的应用。其中星环科技的分布式时空数据库-TranswarpSpacture就是其中一款优秀的时空数据库产品。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。产品优势原生空间：时空数据类型，针对空间时空数据的特定优化。兼容OGC标准：提供丰富的分析函数，具备复杂分析挖掘能力。支持SQL：基于SQL完成空间分析和轨迹分析，降低产品使用门槛。兼容Po...

在边缘计算领域，星环科技研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是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。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识，我国也高度重视边缘计算的发展，积极推进边缘计算在工业互联网等多个领域的技术、标准与产业发展。星...

利用星环科技数据云平台TDC打造的基于PaaS平台的绿色轨道交通线网指挥中心，为轨交集团打造技术中台、数据中台、模型中台、业务中台。与传统模式相比，PaaS模式采取集约化部署，能大大提高资源利用率；可为开发人员提供隔离的租户环境，灵活选择所需大数据与AI能力，进行探索分析和数据挖掘。技术中台：统一资源管控，灵活资源分配，快速资源申请与部署。数据中台：全量数据接入；面向应用主题的指标计算与规范化数据存储。模型中台：基于人工智能、深度学习的算法模型，支撑业务分析、评估、与决策。业务中台：采用微服务架构，串联系统功能，打通整合业务应用。通过采集实时能耗、电能质量、设备状态等实时数据和客流信息、列车运营信息、基础信息等非实时数据，基于星环科技智能分析工具Sophon进行建模预测，支撑上层能耗统计与监测应用、能耗综合评估应用，实现行车调度精细化，促进轨道交通绿色低碳发展。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。通过为企业搭建数字化转型的数字底座，星环科技助力政府、金融、能源、...

数据库作为提供数据存储与处理能力的基础软件，是信息系统的基础、信息安全的基石，因此，数据库自主可控和国产化替代已经刻不容缓。兼容性是国产化替代关键，自研数据库更具潜力Oracle数据库发展较早，在国内市场内占领了一定先机，企业经过信息化的长期积累和革新，基于Oracle开发了大量的系统业务。为了能够适配新的国产数据库产品，必须对应用代码进行大量修改，各数据表的数据类型、函数、语法规则需要进行系统、全面的改造，这就要求新的国产数据库对原有数据库能够有很好的兼容性支持，降低迁移的代码改造成本。Oracle经过多年的发展，在SQL语言、性能、实例形态、容灾方案等方面有很多积累扩展。若要实现Oracle数据库的国产化替代，除了要能够提供在性能、容灾能力、安全能力等方面全方位提供对等的能力，首先要解决的就是如何兼容Oracle的大量SQL方言，尤其是Oracle的PL/SQL这一独特的广受欢迎的语法体系。中国信通院《数据库发展研究报告》中表示，“国内关系型数据库产品中多数是基于MySQL和PostgreSQL二次开发的”。因此，这些产品对MySQL、PostgreSQL兼容性较好，但没有体系化的...

近年来，随着数字经济的蓬勃发展，数据跨境活动日益频繁，数据处理者的数据出境需求快速增长。为规范数据出境活动，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、自由流动，国家互联网信息办公室公布了《数据出境安全评估办法》，9月1日起施行。《数据安全出境评估办法》构建了我国数据出境安全评估的制度，然而企业在具体落地方面，还存在诸如数据分类分级；重要数据识别、存储、管理；数据安全监督；敏感数据防泄露等实际困难，国内迫切需要落实数据安全出境的企业。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。在数据安全与流通方面，星环科技具备一系列产品和解决方案。针对有数据跨境需求的企业，星环科技可以提供一套可落地的企业数据安全出境合规解决方案，为企业提供数据跨境一站式服务，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。以某智能车企云端车联网全球化数据安全合规案例为例，针对客户面对的系统内存在大量个人隐私数据，但是没有资产地图；缺乏数据分类分级策略；缺乏个人隐私数据使用、流转的监测与防护；需要敏感资产风险评...

近日，领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布2022年数字政府百强榜，梳理出数字政府领域领先的技术供应商，评估了技术提供商的市场能力及市场份额。星环科技作为企业级大数据基础软件开发商，成功入选IDC数字政府百强榜“大数据及数据治理”模块。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，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。在政府领域，星环科技通过智慧政务数字底座为政府数字化转型建设提供计算、存储、算法等基础能力支撑，归集业务数据，优化业务流程，治理出有价值的数据资源，进行专题分析沉淀数据资产，服务部门之间数据共享与业务协同，服务领导决策与政策制定，服务公众、企业便捷办事。公司产品已被多个部委或省市机关部门使用，助力构建数字化政府，提升治理效率。比如星环科技基于数据云平台TDC为建设上海市数据资源平台提供了底层支撑，将70多个委办局以及16个区县业务库的结构化和非结构化数据进行归集，构建三级数据共享交换体系，保障数据安全，支撑“一网通办”等数据服务能力。此外，根据不...

图数据库是一种用于处理图形数据的特殊类型的数据库。它们旨在存储和管理关系和连接，具有比其他类型的数据库更强大的能力。目前国内有众多优秀图数据库产品，星环科技图数据库产品StellarDB其中之一。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。TranswarpStellarDB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...

企业选择合适的图数据库需要考虑多方面的因素，包括以下几点：数据集规模：如果需要处理大规模的图形数据，应选择支持水平扩展和集群部署的图数据库。查询需求：不同的图数据库对数据类型和查询需求的支持程度有所不同，应根据实际需求选择。性能和可扩展性：不同的图数据库性能和可扩展性有所不同，应选择性能和可扩展性良好的图数据库。支持程度：选择使用支持程度好的图数据库，可以得到更好的技术支持。维护和成本：选择维护成本低、方便使用的图数据库，能够降低维护成本和使用难度。在选择图数据库时，应根据具体需求进行综合分析、评估和选择。星环科技分布式图数据库是国内比较知名的图数据库产品之一。星环分布式图数据库StellarDB星环科技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在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用...

星环SophonP²C是企业级隐私计算平台，拥有多项性能及安全认证，平台支持不同场景的隐私计算需求，包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等，为多方数据安全协作提供完整的平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题，助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下，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，提供多种开箱即用的工具，方便用户进行数据处理、分析、特征工程等工作，可快速进行多方数据统计、分析建模和应用工作。平台拥有的多种适应不同安全和通讯环境的加密安全手段和通信架构，为跨组织的数据协作提供安全、可靠、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C产品优势：支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术，覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。2.支持大数据规模的隐私计算场景，支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。3.提供页面可视化安装部署，并支持实体部署、容器部署、...