通用大模型专业小模型有哪些

大模型通常指使用大规模数据和强大的计算能力训练出来的具有大量参数的模型，是“大数据+大算力+强算法”结合的产物，参数量可达数十亿甚至数千亿。小模型参数量相对较少的深度神经网络模型，计算需求低，体积小以及专业人员的维护费用等。小模型：轻量化和高效性：参数量少，计算需求低，训练和推理速度快，可在资源有限的设备和环境中使用，如移动设备、嵌入式系统等，适合对实时性要求高的应用，能够快速响应。低成本：训练，训练和推理速度快。特点大模型：强大的性能和泛化能力：能够更精确地拟合复杂的数据分布，在自然语言处理、图像识别、语音识别等复杂任务上展现出更出色的性能和准确度，可适应一系列不同类型的任务。高预测能力：能在大数据集上捕捉更多细节和模式，从而提供更准确的预测和决策支持。训练和推理成本高：由于参数量巨大，训练时间长，需要大量的时间和计算资源投入，对硬件要求高，部署和维护成本也较高，包括计算资源、存储空间

大模型和小模型是指在机器学习和深度学习中模型的规模和复杂度的不同。大模型通常指参数数量较多、层级较深、具有较高的复杂度的模型。这些模型通常需要大量的计算资源和存储空间来进行训练和推断，并且在某些任务中能够取得更好的性能和效果。大模型拥有更多的自由度和表达能力，能够更好地拟合、捕捉复杂的数据模式和规律。小模型则对于大模型而言，参数数量较少、层级较浅、复杂度较低。这些模型通常需要较少的计算资源和存储空间，可以在资源有限的环境下进行训练和推断。尽管小模型可能无法达到大模型的性能水平，但它们通常具有更快的推理速度和更低的存储要。小模型适用于资源受限的设备和场景，并可以在较短的时间内迭代和训练。大模型和小模型的选择取决于具体的应用场景和需求。如果需要更高的性能和精度且有足够的计算资源和存储空间，那么大模型可能是更好的选择。如果资源有限，但仍需要一定的功能和性能，那么可以使用小模型来满足需求。在现实应用中，也可以根据实际情况进行灵活的选择，例如使用大模型进行预训练，然后通过微调和模型压缩等技术将其转化为小模型。大模型和小模型都有其适用的场景和优势，选择合适的模型有助于提高效率和性能。

小模型和大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。大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，而大模型的结构比较复杂，可以用于大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，大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：大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，大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。小模型和大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。大模型适用于处理大规模和复杂的任务，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。

垂类大模型是指针对特定行业或领域定制的大型人工智能模型，在特定应用场景下具有更高效、更精准的表现，相比通用大模型，更专注于解决特定行业的问题。垂类大模型相较于通用大模型主要有以下优势：针对性强：垂类大模型专注于某一特定领域，因此能够更深入地理解该领域的专业知识和规则，提供更加精准、专业的解决方案。这种专业性使得垂类大模型在医疗、金融、制造等需要高度专业知识的领域具有广泛应用前景。训练成本低：相对于通用大模型，垂类大模型需要处理的数据量较小，因此训练成本也相对较低。这使得垂类大模型更容易被广泛应用，特别是在资源有限的情况下。垂类大模型还可以在已经训练好的通用大模型基础上进行微调，从而进一步降低成本。可扩展性好：由于垂类大模型只关注某一特定领域的问题，其结构相对简单，因此更容易进行扩展和维护。这使得垂类大模型能够更快地适应新的数据和任务需求。实时性和高效性：在某些领域，如金融领域，决策和分析通常需要实时的响应和快速的推理速度。垂类大模型可能会针对这一需求进行优化，以提供更快的响应时间。合规性和风险控制：在对合规性和风险控制要求极高的领域，如金融领域，专门训练的垂类大模型可能会更好地满足这些需求。能够处理敏感数据，并遵循严格的数据保护和隐私规定。

：先在大规模的通用数据集上进行无监督的预训练，让模型学习到广泛的语言知识和数据中的一般模式与结构。之后在特定任务的小规模有监督数据上进行微调，使模型能够更好地适应具体任务的要求，从而在特定领域内表现更优AI大模型的特点是参数规模大、通用性和泛化能力强，采用预训练和微调结合的方式，有高效的推理和生成能力、多任务适应性。大规模参数：通常包含数亿到数千亿个参数。这些大量的参数使模型具备强大的表征能力异，实现从通用任务到专业任务的良好迁移。高效的推理与生成能力：基于自注意力机制等技术，AI大模型在生成文本时能够参考输入文本中的每个词，并根据词的相关性生成合理的后续词语，从而生成连贯、具有逻辑性的文本，能够捕捉数据中的复杂模式和细微差异，从而可以从数据中学到更复杂的知识结构，以应对各种复杂任务。强大的通用性和泛化能力：预训练后的AI大模型具有广泛的适用性，能胜任多种不同类型的任务，如文本生成、翻译AI大模型还具备多模态能力，能够同时处理文本、图像、视频等多种输入数据形式，实现跨模态的任务，如文本生成图像、图像描述生成等，极大地扩展了其应用场景。数据和算力需求大：训练AI大模型需要海量的高质量

通用大模型是一种能够适应广泛任务的深度学习模型，通过预训练阶段从大量无标注数据中学习到丰富的知识表示，然后在下游任务中进行微调以适应特定需求。这种“预训练+微调”的范式使得通用大模型能够在多个领域展现出色的表现。跨领域能力：通用大模型可以处理自然语言理解、图像识别、语音识别等多种类型的任务。高效迁移学习：由于预训练阶段积累了丰富的知识，微调过程往往只需要少量的数据和计算资源。灵活性：同一模型可以结构使得模型决策过程难以解释。通用大模型不仅提高了AI系统的效率和灵活性，还为解决跨领域的复杂问题提供了新的思路。星环科技无涯·问知星环科技无涯·问知（InfinityIntelligence），是一款基于星环大模型底座，结合个人知识库企业知识库、法律法规、财经等多种知识源的企业级垂直领域问答产品。应用于不同的场景，降低了开发新任务专用模型的成本。泛化能力：虽然在多个任务上表现良好，但在某些特定场景下可能需要进一步优化。资源消耗：预训练阶段需要大量的计算资源和存储空间。解释性问题：复杂的神经网络

垂类大模型，也称为行业大模型或专业领域大模型，是指针对特定行业或应用场景进行深度训练的大型人工智能模型。这些模型在某个特定领域内具有高度的专业性和准确性，能够提供比通用大模型更精细、定制化的服务。垂、代码编写、客户服务等领域，垂类大模型可以显著提高工作效率。降低成本：相比于通用大模型，垂类大模型通常需要较少的计算资源。定制化服务：垂类大模型可以根据不同行业的特点进行定制。垂类大模型因其专业性、效率提升、成本控制以及定制化服务等特点，在各个行业中展现出强大的应用潜力。类大模型的优势和功能垂类大模型的优势和功能主要体现在以下几个方面：专业性：垂类大模型通过深度学习和大量的行业数据训练，能够理解和处理特定领域的复杂问题，提供更专业的解决方案。效率提升：在诸如药物筛选

大模型是指参数量巨大的模型，是一个包含超过十亿个参数的模型。目前，有一些大模型在自然语言处理、图像识别、语音识别等领域取得了很好的效果。通用大模型（GeneralPurposeLargeModel）是一种大模型，旨在在多个任务和领域中都取得良好的效果，而不仅仅是在特定任务或领域中。通用大模型通常包含大量的知识储备，并且能够自适应不同领域和不同任务，从而能够提高语言理解、文本生成、对话生成、机器翻译等多个方面的能力。通用大模型的研究和应用，将有助于提高人工智能系统的性能，使其更加智能化、自适应和可靠。同时，通用大模型也需要巨大的计算资源和数据支持，因此需要强大的计算能力和大量的数据。除了自然语言处理领域，通用大模型还可以应用于其他领域，例如图像识别、语音识别、机器翻译、自动驾驶、智能家居等。通用大模型可以作为一个通用的基础模型，通过微调等方法，适应不同的应用场景和任务需求。然而，通用大模型也存在一些问题，例如模型复杂度高、训练成本高、数据隐私问题等。因此，在研究和应用通用大模型时，需要充分考虑这些问题，并采取相应的措施和方法来解决。星环科技大模型训练工具，帮助企业打造自己的专属大模型星

什么是通用大模型？通用大模型是指能够处理多领域、多任务的大规模预训练模型。这些模型通过在丰富的数据集上进行预训练，能够学习到更广泛的知识和语言表示能力，通常具有更好的语义理解和生成能力。通用大模型的模型构建未来应用，星环科技推出了SophonLLMOps，帮助企业构建自己的行业大模型。具体来看，它解决了客户三个核心痛点：第一，提供一站式工具链，帮助客户从“通用大语言模型”训练/微调，得到“满足自身设计旨在解决传统模型面临的领域依赖性、规模限制和任务特定训练需求等问题。它们可以用于多领域的文本分类、命名实体识别、句子关系识别、情感分析等任务。星环科技提供大模型训练工具，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业务特点的领域大语言模型”；第二，帮助客户将原型的大语言模型应用，成功在实际生产中投入应用；第三，帮助客户运营在生产中应用的大语言模型和大模型的持续提升。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”。

模型在实际应用中，通过利用海量的行业数据和专业知识，实现了更精确、更高效的任务处理能力。垂直大模型的应用场景有哪些？垂直大模型在不同领域的应用广泛，如：医疗领域：疾病诊断：通过分析医学影像、电子病历和垂直大模型是特定领域或行业中应用的大规模机器学习模型，专注于处理该领域内的特定任务或数据。例如，在医疗、生物信息学、金融等垂直行业，垂直大模型可以用于疾病预测、金融风险评估等任务。与通用大模型相比，垂直大模型更具针对性，性能上往往更为优化。垂直大模型的优势相比于通用大模型，垂直大模型在几个方面有其独特的优势：数据专注性：专注于特定领域的数据，训练过程中可以更好地捕捉领域特性和细微差异。性能优化：利用领域知识进行模型和算法的优化，提高准确性和效率。实用性强：直接应用于特定行业的具体问题，提供更高效的解决方案。法规和合规性：在受规管行业，如医疗和金融，更容易满足行业特定的法规和合规要求。垂直大

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...

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...

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...

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...

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、...

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...

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...

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...

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...

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。