大模型 构建

解锁大模型构建：从0到1的AI进阶之路构建基石：数据的力量数据收集：广撒网，多捞鱼数据，作为大模型构建的基石，其重要性不言而喻。就如同建造高楼大厦需要坚实的地基一样，大模型的强大能力离不开海量预处理：精挑细选，去伪存真收集到的原始数据往往存在各种问题，如噪声数据、格式错误、缺失值等，这些问题会严重影响模型的训练效果和性能。因此，数据预处理就成为了构建大模型过程中不可或缺的重要环节。数据清洗是、高质量的数据支撑。收集数据的来源丰富多样，网络文本是其中极为重要的一部分，它涵盖了新闻资讯、社交媒体、博客文章等各个方面。图像库则是图像相关大模型的数据源泉，包含了数百万张标注好的图像，涵盖了数千个不同的类别，从动物、植物到日常用品、交通工具等，为图像识别、分类、生成等任务提供了丰富的样本。这些图像数据可以帮助模型学习不同物体的特征、形状、颜色等，从而实现准确的图像理解和处理。音频数据库同样不可或缺，在语音识别、语音合成等领域发挥着关键作用。数据的多样性对于模型的泛化能力至关重要。一个模型如果仅在单一类型的数据上进行训练，那么它在面对其他类型的数据或实际应用中的复杂情况时，往往会表现不佳。数据

解锁大模型构建：从0到1的AI进阶之路构建基石：数据的力量数据收集：广撒网，多捞鱼数据，作为大模型构建的基石，其重要性不言而喻。就如同建造高楼大厦需要坚实的地基一样，大模型的强大能力离不开海量预处理：精挑细选，去伪存真收集到的原始数据往往存在各种问题，如噪声数据、格式错误、缺失值等，这些问题会严重影响模型的训练效果和性能。因此，数据预处理就成为了构建大模型过程中不可或缺的重要环节。数据清洗是、高质量的数据支撑。收集数据的来源丰富多样，网络文本是其中极为重要的一部分，它涵盖了新闻资讯、社交媒体、博客文章等各个方面。图像库则是图像相关大模型的数据源泉，包含了数百万张标注好的图像，涵盖了数千个不同的类别，从动物、植物到日常用品、交通工具等，为图像识别、分类、生成等任务提供了丰富的样本。这些图像数据可以帮助模型学习不同物体的特征、形状、颜色等，从而实现准确的图像理解和处理。音频数据库同样不可或缺，在语音识别、语音合成等领域发挥着关键作用。数据的多样性对于模型的泛化能力至关重要。一个模型如果仅在单一类型的数据上进行训练，那么它在面对其他类型的数据或实际应用中的复杂情况时，往往会表现不佳。数据

解锁大模型构建：从0到1的AI进阶之路构建基石：数据的力量数据收集：广撒网，多捞鱼数据，作为大模型构建的基石，其重要性不言而喻。就如同建造高楼大厦需要坚实的地基一样，大模型的强大能力离不开海量预处理：精挑细选，去伪存真收集到的原始数据往往存在各种问题，如噪声数据、格式错误、缺失值等，这些问题会严重影响模型的训练效果和性能。因此，数据预处理就成为了构建大模型过程中不可或缺的重要环节。数据清洗是、高质量的数据支撑。收集数据的来源丰富多样，网络文本是其中极为重要的一部分，它涵盖了新闻资讯、社交媒体、博客文章等各个方面。图像库则是图像相关大模型的数据源泉，包含了数百万张标注好的图像，涵盖了数千个不同的类别，从动物、植物到日常用品、交通工具等，为图像识别、分类、生成等任务提供了丰富的样本。这些图像数据可以帮助模型学习不同物体的特征、形状、颜色等，从而实现准确的图像理解和处理。音频数据库同样不可或缺，在语音识别、语音合成等领域发挥着关键作用。数据的多样性对于模型的泛化能力至关重要。一个模型如果仅在单一类型的数据上进行训练，那么它在面对其他类型的数据或实际应用中的复杂情况时，往往会表现不佳。数据

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2023年作为大模型元年，AI行业重新洗牌，各行业应用+大模型的模式纷纷落地，行业主管部门也纷纷牵头大模型语料的组建，聚焦高质量语料的积累、开放共享及安全治理，逐步完善大模型生态构建，确保大模型更好工具，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。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”。地应用落地。针对垂直类的专家型应用场景，仅用思维链、微调及外挂行业知识库方式是无法满足实际业务需求的，企业至少需要对通用大模型做二次预训练及微调，才能实现一款专家级别的大语言模型。星环科技大模型训练

2023年作为大模型元年，AI行业重新洗牌，各行业应用+大模型的模式纷纷落地，行业主管部门也纷纷牵头大模型语料的组建，聚焦高质量语料的积累、开放共享及安全治理，逐步完善大模型生态构建，确保大模型更好工具，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。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”。地应用落地。针对垂直类的专家型应用场景，仅用思维链、微调及外挂行业知识库方式是无法满足实际业务需求的，企业至少需要对通用大模型做二次预训练及微调，才能实现一款专家级别的大语言模型。星环科技大模型训练

大模型数据集构建包括从多渠道收集海量数据，进行清洗、分词、标注等预处理，划分训练集、验证集和测试集，通过回译等方式增强数据，构建指令、对话、长文本等特定数据集，还涉及质量评估、优化、更新和维护。以下领域的大模型，需收集该领域的专业数据。数据规模：大模型通常需要海量的数据来学习，一般要收集数十亿甚至上百亿的文本数据，以保证模型能够学习到足够的语言知识和语义信息。数据预处理清洗数据：去除数据中的噪声和任务和模型需求，对数据进行标注，如分类任务中的类别标注、问答任务中的问题与答案标注等。标注工作可由专业人员或众包平台完成，但需保证标注的一致性和准确性。数据集划分训练集：用于训练大模型，使其学习对应的输入输出对，让模型学习根据不同的指令生成相应的文本。多轮对话数据集：收集或构建多轮对话的文本数据，使模型能够学习到对话的逻辑和上下文理解能力，如聊天记录、客服对话等。长文本数据集：针对处理长文无效信息，如广告、重复内容、格式错误、低质量或不完整的文本等，提高数据的质量和纯净度.分词与标记化：将文本切分为便于模型处理的序列，并根据需要扩充词表，以适应特定语言或领域的词汇.数据标注：根据具体的

大模型数据集构建包括从多渠道收集海量数据，进行清洗、分词、标注等预处理，划分训练集、验证集和测试集，通过回译等方式增强数据，构建指令、对话、长文本等特定数据集，还涉及质量评估、优化、更新和维护。以下领域的大模型，需收集该领域的专业数据。数据规模：大模型通常需要海量的数据来学习，一般要收集数十亿甚至上百亿的文本数据，以保证模型能够学习到足够的语言知识和语义信息。数据预处理清洗数据：去除数据中的噪声和任务和模型需求，对数据进行标注，如分类任务中的类别标注、问答任务中的问题与答案标注等。标注工作可由专业人员或众包平台完成，但需保证标注的一致性和准确性。数据集划分训练集：用于训练大模型，使其学习对应的输入输出对，让模型学习根据不同的指令生成相应的文本。多轮对话数据集：收集或构建多轮对话的文本数据，使模型能够学习到对话的逻辑和上下文理解能力，如聊天记录、客服对话等。长文本数据集：针对处理长文无效信息，如广告、重复内容、格式错误、低质量或不完整的文本等，提高数据的质量和纯净度.分词与标记化：将文本切分为便于模型处理的序列，并根据需要扩充词表，以适应特定语言或领域的词汇.数据标注：根据具体的

大模型语料库构建涵盖语料收集（含多渠道来源）、语料清洗、语料标注、语料分类与筛选以及语料更新与维护等多方面工作，各环节相互配合助力大模型训练与应用。一、语料收集互联网数据采集利用网络爬虫从各种网页包含一些未被数据库收录的学术资料，如学位论文、内部研究报告等。书籍数字化内容将经典著作、畅销书等书籍内容进行数字化处理后加入语料库。这些书籍内容丰富、语言规范，可以为大模型提供深度的知识和良好的语言表达实体。比如在新闻报道中，准确标注出国家领导人的名字、城市名称、企业名称等。通过命名实体识别标注，模型可以更好地理解文本中的实体关系，为知识图谱构建等应用提供基础。情感标注根据文本表达的情感倾向进行标注，如新闻报道，选择来自权威媒体的新闻。领域适配筛选根据大模型的应用领域进行语料筛选。如果模型是用于医疗领域，那么就重点筛选医疗文献、医院病历、医学科普文章等相关语料，确保语料与应用领域紧密相关，以提高模型在特定可以使大模型保持对新知识的学习能力，适应时代的变化。数据验证与修复在更新过程中，对新加入的语料进行验证，检查是否存在错误或不符合要求的内容。同时，对已有的语料进行检查，修复可能出现的问题，如由于数据源更新导致的链接失效、文本内容变化等情况。

大模型语料库构建涵盖语料收集（含多渠道来源）、语料清洗、语料标注、语料分类与筛选以及语料更新与维护等多方面工作，各环节相互配合助力大模型训练与应用。一、语料收集互联网数据采集利用网络爬虫从各种网页包含一些未被数据库收录的学术资料，如学位论文、内部研究报告等。书籍数字化内容将经典著作、畅销书等书籍内容进行数字化处理后加入语料库。这些书籍内容丰富、语言规范，可以为大模型提供深度的知识和良好的语言表达实体。比如在新闻报道中，准确标注出国家领导人的名字、城市名称、企业名称等。通过命名实体识别标注，模型可以更好地理解文本中的实体关系，为知识图谱构建等应用提供基础。情感标注根据文本表达的情感倾向进行标注，如新闻报道，选择来自权威媒体的新闻。领域适配筛选根据大模型的应用领域进行语料筛选。如果模型是用于医疗领域，那么就重点筛选医疗文献、医院病历、医学科普文章等相关语料，确保语料与应用领域紧密相关，以提高模型在特定可以使大模型保持对新知识的学习能力，适应时代的变化。数据验证与修复在更新过程中，对新加入的语料进行验证，检查是否存在错误或不符合要求的内容。同时，对已有的语料进行检查，修复可能出现的问题，如由于数据源更新导致的链接失效、文本内容变化等情况。

本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数，如果出现行级错误（比如主键冲突），Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...

Hippo在1.2版本提供了全文索引能力，兼容ElasticSearch6.7.2语法，在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性，支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求，通过该能力的支持，可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回，可以降低漏检和误检的概率，能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时，一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外，均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。

在Hippo中，比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务，用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果：{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

查看Master节点通过以下命令，查看集群Master节点信息：curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果：epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址，支持以*通配，支持指定多个pattern，多个pattern以逗号分割返回结果：

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...

运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息，包括：Masterstatus：当前的ActiveMaster，MasterGroup，MasterAddress，Master的健康状态TabletServerStatus：TabletServerAddress，健康状态，逻辑机架和数据中心信息，容量使用以及Tablet个数TabletNum：当前集群表的个数Version：Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息：库名库创建时间库内各类表的信息：点击某个库，可以看到库下所有表的信息，主要包括：••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式，可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and，不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符，'%'表示匹配任意字符，'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离，返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件，用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...

本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现，该份测试同样也是Hippo的基准测试，后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq)，所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集，不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理，使用SIFT算法得到的图片特征向量。...