量化训练大模型有哪些

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：收集海量的文本、图像、语音等多模态数据。对数据进行清洗，去除不相关、低质量、重复的数据，纠正错误等；进行分词、标记化等操作，将文本转化为模型可处理的格式。预训练任务设计：常见的预训练任务有语言模型任务好的指令集对预训练模型进行微调，通过有监督学习的方式，让模型学习到针对特定任务的最优参数。在微调过程中，通常会使用较小规模的高质量标注数据，以降低训练成本并提高模型在特定任务上的性能。强化学习人类反馈强化学习（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：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

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

AI大模型训练是先收集和预处理数据，接着选择并搭建模型架构，然后进行无监督预训练，再通过有监督微调或指令微调让模型适应具体任务，过程中进行优化与调参，最后对模型评估与监控。以下是一般的训练步骤：数据输出进行评价和反馈，如给予奖励或惩罚，模型根据这些反馈调整自己的行为，以生成更符合人类期望的结果。这种方法可以使模型更好地理解人类的意图和偏好，提高模型的性能和可用性.模型微调有监督微调：在预训练的基础上，使用少量的有监督数据对模型进行微调，以适应特定的任务。通过在预训练模型的基础上添加一个或多个特定任务的输出层，并使用有监督数据对这些输出层进行训练，可以使模型快速适应新的任务，提高模型在该任务上、组织机构名标注等，用于监督学习。数据划分：将数据划分为训练集、验证集和测试集，训练集用于模型的训练，验证集用于调整模型的超参数和评估模型的性能，防止过拟合，测试集用于最终评估模型在未见过数据上的泛化能力。模型预训练无监督学习：使用大量的无监督数据进行预训练，让模型自动学习数据中的语言模式、语义关系和知识结构。常见的无监督学习任务包括语言建模、掩码语言建模、下一句预测等，通过预测文本中的下一个单词

大模型语料训练是大语言模型构建和优化过程中的关键环节，以下是其具体介绍：训练前的准备数据收集：从多种来源广泛收集数据，如互联网的新闻、博客、论坛，学术文献库，书籍，以及特定行业的专业数据库等。收集对模型的训练效果至关重要。训练过程选择训练框架和算法：根据模型的特点和需求选择合适的框架。同时，选择适合的训练算法，以优化模型的参数。将语料向量化：把清洗和标注好的文本语料转化为模型能够处理的向量形式，通常采用词嵌入技术，将单词映射到低维向量空间中。模型训练：将向量化的语料输入到选定的模型架构中，通过大量的计算和迭代，不断调整模型的参数，使模型能够学习到语料中的语言知识、语义理解和语言生成能力。根据评估结果，对模型进行优化和调整，如调整超参数、增加或减少训练数据、改进模型架构等，以提高模型的性能和泛化能力。训练后的处理模型压缩和优化：训练好的大模型通常具有庞大的参数和较高的计算复杂度，为了提高模型的运行效率和部署性能，需要对模型进行压缩和优化。采用模型量化、剪枝、蒸馏等技术，在不显著降低模型性能的前提下，减少模型的存储空间和计算量。模型安全和隐私保护：对训练好的模型进行安全和隐私保护

金融大模型在金融领域的应用具有重要的意义和价值，可以提供准确的金融分析和预测，为金融决策和风险管理提供有力支持。金融大模型有哪些？星环无涯金融大模型-Infinityhttps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、新闻等高质量的自然语言文本，作为基础大模型的的智能投研新范式。星环科技无涯金融大模型，寓意学海无涯，既代表了投资领域终身学习的精神，也蕴含了大模型本身在参数架构方面持续迭代的内涵。可以说无涯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。其次，星环科技无涯使用了上百类特定事件类型和20多万事件实例，完成对大模型的指令微调，从而。从应用上看，无涯金融大模型强化以下几个能力：第一，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、事件总结和演绎推理上都具备强大的理解和

。例如，采用模型剪枝技术去除模型中不重要的连接或参数，使用量化技术将模型的参数表示为低精度的数据类型，或采用知识蒸馏方法将大模型的知识迁移到较小的模型中。部署与应用模型部署：将训练好的模型部署到实际的大模型的训练过程是一个复杂且计算密集型的任务，以下是一般的训练步骤：数据收集与预处理收集海量数据：从各种渠道收集大量的数据，如互联网上的文本、图像、音频等。这些数据应具有多样性和代表性，以涵盖不同的，用于衡量模型预测的单词分布与真实单词分布之间的差异。通过最小化目标函数，模型不断调整参数，以提高对数据的拟合能力。采用大规模计算资源：无监督预训练需要大量的计算资源来处理海量的数据和复杂的模型架构。通常会使用高性能的GPU集群、TPU或专用的人工智能芯片来加速训练过程，以缩短训练时间。监督微调使用有监督数据微调：在预训练完成后，根据具体的任务，使用相对较少的有监督数据对模型进行微调。例如，在情感主题、领域和语言表达方式，帮助模型学习到丰富的知识和模式。数据清洗：对收集到的数据进行清洗，去除噪声、重复、错误或不完整的数据。标注数据：根据具体的训练任务，对部分数据进行标注。数据划分：将数据集划分

、模型调优、模型评测、模型量化编译等功能。平台提供丰富的预训练大模型，用户可在平台上采用不同的训练方式（预训练、监督微调SFT）进行模型训练，不断调优迭代模型效果，从而提升模型性能。服务部署：提供模型大模型训练平台是一个为开发者提供定制化大模型解决方案的平台，它汇集了行业内知名的大模型，通过轻量级的训练和丰富的训练方法，帮助开发者快速构建专属的大模型。以下是大模型训练平台的详细定义、功能和应用场景：定义大模型训练平台是面向AI开发者的一站式大模型开发及服务运行平台，基于云管基座平台和算力平台，为用户提供从数据管理、模型训练、模型管理到模型服务的全流程开发支持。功能数据工程：提供数据导入、数据清洗、数据增强、数据管理等功能，并支持开源已处理的数据集。用户可以根据实际需求，依照平台数据格式要求上传数据信息或使用平台内的开源数据集，为后续训练、评估、编译等流程提供支撑。模型开发：提供模型训练完整Prompt。还支持对Prompt语料进行内容质量和结构上的优化，便于获得更符合期望的大模型推理结果。应用场景自然语言处理：大模型在自然语言处理领域的应用尤为突出。它们能够创作出高质量、流畅的文本，广泛应用

数据并行和模型并行，以及优化技术如混合精度训练和大批量训练。模型压缩：为了减少模型大小，大模型采用模型蒸馏、参数量化和稀疏化等技术。预训练技术：通过海量无标注数据学习语言的统计模式和语义信息，使模型具备大模型技术通过先进的架构、数据处理、训练优化和模型压缩等方法，使得具有海量参数的深度学习模型在多个领域展现出强大的应用能力。大模型技术主要包括以下几个方面：模型架构：大模型通常采用复杂的架构，它能够实现更好的全局信息捕获。数据处理与预训练：大模型需要使用海量数据进行去噪和清洗，并采用多模态融合技术将图像与文本联合编码。预训练目标包括自回归和自编码。模型训练与优化：大模型训练涉及分布式训练，包括广泛的语言知识和理解能力。微调技术：提供特定领域的标注数据集，对预训练的模型参数进行微小的调整，使模型更好地完成特定任务。参数高效微调技术：为了降低微调过程中的计算复杂度和资源消耗，研究者们提出了参数高效微调技术。这些技术共同支撑大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等多个领域的应用。

GPU集群来加速训练。因为模型参数众多，计算复杂度高。微调阶段（可选）有监督学习用于特定任务：如果要将预训练好的大模型应用于特定任务，如情感分析、机器翻译等，就需要进行微调。在这个阶段，会使用带有标注的大模型训练包括数据准备、预训练及可选的微调阶段，需投入大量资源及特定学习方法；大模型推理涉及输入处理、基于模型知识生成输出及采用优化策略来提高推理效率。大模型的训练和推理是深度学习中两个关键的阶段：大模型训练数据准备数据收集：收集海量的、多样化的文本数据。这些数据来源广泛，包括但不限于互联网文章、书籍、新闻、学术论文、社交媒体帖子等。数据清洗和预处理：对收集到的数据进行清洗，去除噪声数据，如广告（Autoregressive）或自编码器（Auto-Encoder）方式。在自回归预训练中，模型会根据文本序列的前面部分预测下一个单词或字符。大规模计算资源投入：预训练过程需要大量的计算资源，通常使用任务相关数据进行有监督学习。优化特定任务性能：微调可以使模型在特定任务上的性能得到显著提升。通过调整模型的最后几层或添加特定的任务相关层，如在文本分类任务中添加一个分类头，使模型能够输出分类结果，并且能

面向金融量化领域、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、政策星环无涯金融大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、新闻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多的复合因子体系满足投资经理的需求。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、事件总结和演绎推理上都Infinity。星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

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...

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...

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、...

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...

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。

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...

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...

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...

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...

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...