量化大模型
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大模型量化技术
大模型量化技术是一种用于减少大模型存储和计算需求的重要方法,以下是其具体介绍:量化是将模型参数的精度从高位宽降低到低位宽的过程,旨在以较少的位数表示浮点数据,从而减少模型尺寸和内存消耗,并在一些低模型的精度,适用于对模型精度要求较高的场景。量化感知微调:在微调过程中对大模型进行量化,主要目标是确保经过微调的大模型在量化为较低位宽后仍保持性能,在模型压缩和保持性能之间取得平衡。训练后量化:在大每个量化通道为单位,每个通道单独使用一组量化参数,量化粒度更细,能获得更高的量化精度,但计算更复杂。量化阶段分类量化感知训练:在模型训练过程中加入伪量化算子,通过训练时统计输入输出的数据范围提升量化后模型训练完成后对其参数进行量化,只需要少量校准数据,适用于追求高易用性和缺乏训练资源的场景,但可能会在量化过程中引入一定程度的精度损失。精度运算较快的处理器上提高推理速度,通常将float32等格式的浮点型权重近似为int8等有限多个离散值1。量化形式线性量化:假设表示量化前的浮点数,量化后的整数可以表示为,其中和分别表示取整和截断操作

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金融模型,实现量化交易
量化交易:开启金融市场的智能密码量化交易:金融领域的新变革在金融市场的风云变幻中,量化交易正逐渐崭露头角,成为投资领域的新宠。它借助数学模型和计算机算法,让交易决策不再依赖于主观判断和经验直觉,而是基于严谨的数据计算和分析,从而实现交易的自动化与智能化。量化交易以其高效性、客观性和精准性,颠覆了传统交易模式,为投资者开辟了全新的盈利途径。量化交易的基石:金融模型金融模型是量化交易的核心,它如同精密的导航系统,引领投资者在复杂多变的金融市场中找准方向。从数据收集到模型构建,再到实盘测试,每一个环节都紧密相连,缺一不可。模型构建的前期准备数据,是构建金融模型的基石,其重要性不言而喻。在量化交易中宏观经济数据、公司财务数据等,将资产价格作为因变量,通过线性回归模型来预测价格走势。神经网络则是一种更复杂的算法,它模拟了人类大脑神经元的结构和工作方式,具有强大的非线性拟合能力。神经网络可以自动学习直观的方法,它通过在指定的参数范围内,对每个参数的不同取值进行组合,然后逐一测试这些组合,找到使模型性能最优的参数组合。风险管理也是模型构建中不可或缺的一部分。在量化交易中,风险无处不在,我们需要通过

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企业商用量化模型
解锁企业商用量化模型:开启商业决策新时代揭开量化模型的神秘面纱什么是企业商用量化模型简单来说,量化模型就像是一个超级智能的“商业翻译器”,它把企业运营中产生的大量复杂数据,运用数学和统计学的方法进行分析和建模,将这些数据转化为有价值的预测性和决策性信息。在实际商业场景中,量化模型能够对市场趋势、消费者行为、产品销售情况等进行精准分析和预测。核心构成要素数据收集:这是量化模型的基石,数据的质量和问题和数据特点。验证与优化:使用历史数据对构建好的模型进行回测和验证,评估模型的准确性和可靠性。通过不断调整模型的参数、变量或改进模型结构,使其更好地适应实际情况。量化模型的应用领域金融投资领域资产配置:量化模型能够根据投资者的风险偏好、投资目标和市场环境,运用现代投资组合理论(MPT)等方法,对不同资产类别的历史表现、预期收益、风险水平以及它们之间的相关性进行精确分析,从而为投资者制定出最优的资产组合方案。风险管理:它可以实时监测投资组合的风险状况,利用风险价值模型(VaR)、条件风险价值模型(CVaR)等量化工具,对市场风险、信用风险、流动性风险等进行精准度量和分析。量化交易:量化交易是量化

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向量化,什么是向量化?
技术可以将一个大规模的科学计算问题分解成许多小规模的子问题,并将这些子问题转换为向量计算。在数据处理中,向量化技术可以将一个大规模的数据处理任务分解成许多小规模的子任务,并将这些子任务转换为向量处理。在图像处理中,向量化技术可以将一个大规模的图像处理任务分解成许多小规模的子任务,并将这些子任务转换为向量处理。在人工智能中,向量化技术可以将一个大规模的机器学习任务分解成许多小规模的子任务,并将这些子什么是向量化?向量化是一种计算机科学技术,指的是将程序中的标量代码转换成向量代码的过程。在计算机科学中,标量是一个单独的数值,而向量是一组数值的集合。向量的大小和方向可以变化,而标量的大小和方向是固定的。向量化技术通过将程序中的标量操作转换成向量操作,可以显著提高程序的性能和效率。向量化的基本原理是将一个数组或一个矩阵中的元素同时进行相同的操作,而不是对数组或矩阵中的每个元素单独进行操作。通过将标量操作转换成向量操作,向量化可以减少程序中的指令数量和循环次数,从而提高程序的运行速度。向量化技术可以应用于各种计算机程序中,包括科学计算、数据处理、图像处理、人工智能等领域。在科学计算中,向量化

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量化交易模型
量化交易模型针对智能投研领域特定的业务逻辑,星环科技通过预训、提示、增强、推导范式的构建,实现Financial-Specific-LLM的训练,推出了金融行业智能投研大模型无涯Infinity。星量化领域、超大规模参数量的生成式大语言模型。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、新闻因子体系满足投资经理的需求。从应用上看,无涯金融大模型强化以下几个能力:针对金融行业,拥有准确理解和合理分析的能力。无涯擅长处理金融量化领域的各类问题,诸如在政策和研报分析、新闻解读、事件总结和演绎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。无涯是一款面向金融等高质量的自然语言文本,作为基础大模型的二次预训练语料,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。星环科技无涯使用了上百类特定事件类型和20多万事

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大模型训练方法
大模型训练方法包括预训练、指令微调、强化学习、模型并行与分布式训练、优化器与学习率调整以及模型压缩与量化等,各环节协同助力大模型训练与优化。以下是一些常见的大模型训练方法:预训练数据收集与预处理强化学习(RLHF):让人类对模型生成的结果进行评价和打分,基于这些反馈信息训练一个奖励模型。奖励模型学习预测生成结果的评分,然后在强化学习过程中,利用奖励模型的输出作为奖励信号,引导大模型生成更符合人类期望的高质量响应,不断优化模型的策略和参数。迭代优化:通过多次迭代的生成、评估、调整和优化过程,使模型逐渐收敛到更好的性能状态。在每次迭代中,根据奖励模型的反馈,对大模型的参数进行更新,以提高其生:当模型规模过大,单个设备无法容纳整个模型时,将模型的不同层或部分分配到不同的设备上进行计算,设备之间需要进行通信以传递中间结果,从而实现对大规模模型的训练。混合并行:结合数据并行和模型并行的方法压缩与量化剪枝:去除模型中不重要的连接或参数,减少模型的存储空间和计算量,同时尽量保持模型的性能。通过评估参数的重要性,将对模型性能影响较小的连接或参数剪掉,得到一个更精简的模型结构。量化:将模型的参数

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金融智能投研大模型
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、研究员和投资经理提供有力辅助,帮助企业更好地应对复杂的市场环境和业务需求,促进整体行业的降本增效与科技创新。

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水利大模型
水利大模型是一种以大语言模型为核心,结合水利专业知识进行预训练和微调,通过水利知识图谱强化逻辑,以及水利专业模型耦合进行量化计算赋能,构建的水利专业领域的数据处理、逻辑理解、模型调用和智能决策的行业大模型。通俗来说,水利大模型是解决计算机如何理解人类关于水利的语言、如何分解水利工作流程、如何运用水利专业数据推理计算、如何按照水利业务逻辑和要素进行展示等问题的辅助决策智能工具与应用。水利大模型具备。5.“可驱动设施装备”:驱动水利设施和装备。水利大模型能够降低水利复杂业务的门槛,减少业务人员重复工作量,为业务决策者提供更全面的决策信息和智能化决策方案建议。通过预训练和微调的行业领域训练范式,以及基于知识图谱强化构建,提升了大模型在水利领域的理解力和任务执行力。此外,水利大模型还能驱动水利专业模型计算寻优技术,实现模型参数的自适应动态优化,提升智能算法寻优效率。同时,还能赋能水利“天空地”监测感知能力的提升,通过水利大模型驱动设备智能运行、监测数据智能汇集处理、监测误差智能识别等功能的实现。以下五个方面的行业落地能力:1.“听懂水利话”:理解水利专业语言。2.“会分解水利任务”:分解水利工作流程。3.“可调用水利专业模型”:调用水利专业模型进行计算。4.“可展示推演结果”:展示推演结果

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AI数据库向量化
大规模数据检索,减少训练时间和计算资源。当模型需要更新时,可以只更新部分数据,而不是整个数据集。实现步骤数据向量化:使用特定的模型将数据转换为向量。向量存储:将向量存储在向量数据库中。向量检索:通过向量于文档相似性分析、智能问答系统、文本分类等任务。图像和视频检索:利用图像特征向量进行快速相似图像搜索,支持基于内容的图像检索系统。模型训练和更新:在AI大模型训练过程中,向量数据库可以加速特征提取和AI数据库向量化是指将文本、图像、声音等数据转换为数值向量,并存储在向量数据库中,以便进行高效的相似性搜索和检索。以下是AI数据库向量化的一些关键点和应用场景:关键点数据转换:不同类型的数据需要通过特定的算法转换为向量形式。例高效检索:向量数据库通过构建索引,能够快速找到与查询向量相似的向量,显著提高检索效率。统一数据格式:向量化后的数据格式统一,便于不同数据类型之间的交互和计算。降维(可选):在需要减少计算复杂度的情况下,可以通过降维技术减少向量的维度,同时尽量保留原始数据的特征。应用场景推荐系统:通过用户和物品的特征向量计算相似度,实现个性化推荐。自然语言处理:文本数据向量化后,可以用
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图数据库有哪些特点?
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。...

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基于数据安全网关的跨境安全流通方案
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数据要素安全流通服务
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什么是时空数据库?
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。

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金融、医疗知识图谱平台
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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...

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分布式隐私计算平台
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...

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常见的图数据库应用场景有哪些?
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...

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银行图数据库应用场景有哪些?
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...