大模型化的有哪些

，TDH帮助企业加速数字化转型，更全面、更便捷、更智能、更安全地运用数据，大幅降低综合成本。基于星环大数据基础平台构建核心商业系统，是企业实现一站式数字化转型、加速业务创新的致胜关键。核心优势创新多模型技术星环大数据基础平台-TranswarpDataHubTranswarpDataHub（TDH)是星环科技自主研发的企业级一站式多模型数据管理平台。凭借星环科技创新的技术架构和深厚的产品研发能力模型使用数据的高度一致。支持10种存储引擎、11种存储模型，自动化应对多部门业务需求：TDH通过10种独立的存储引擎，支持业界主流的11种存储模型。这10种存储引擎是：关系型分析引擎、宽表存储引擎人员的操作难度，也能让企业管理人员更轻松的调整数据访问权限，避免各类数据安全问题。坚持自主创新研发，保障系统安全可控：TDH经过多年演进，自主研发的核心代码占80%以上，帮助各行业用户提升大数据系统的国产化水平，保障系统的自主可控与安全。架构，轻松胜任高阶数据分析：TDH采用领先的多模型技术架构，用于构建服务于整个企业的统一数据资源库，彻底打破不同部门间的数据隔阂，支持数据跨部门灵活调用，创造更大的数据价值。统一数据管理，保障数据一致

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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，作为基础大模型的智能投研大模型无涯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。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

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大规模设备情况下，进程需要使用大量内存进行计算，服务的延迟波动较大，稳定性较差。安全能力不足，存在安全风险：InfluxDB安全管理主要依赖于命令行的方式，缺少图形化的运维管理工具，学习和使用门槛较高并大程度降低IT设施建设成本和运维成本。智能投研一体化平台分布式架构可以支持多种类、海量高频行情数据的存储，灵活扩缩容，为金融行情数据分析与回测提供强有力的支撑内部集成了多种时序分析函数、统计分析函数，jwt的认证密钥为空字符串，攻击者可以伪造任意用户身份在InfluxDB中执行SQL语句，带来巨大的安全风险。开源软件存在“被制裁”风险：Influxdata属于国外开源软件，其官网有公开说明，产品和商业和安全风险。星环科技国产化分布式时序数据库TimelyreTranswarpTimeLyre是星环科技的一款企业级分布式时序数据库，其支持分布式水平扩展，同时具有极高的压缩率可以支持海量时序数据的引擎使用类似LSM-Tree的技术，提供高吞吐的实时插入、高性能的时序数据检索，同时会对时序数据进行多种编码和压缩，保持整体数据的高压缩率。在计算方面，Timelyre基于用于数据仓库和交互式分析的大

大模型推理模型有哪些近年来，人工智能领域取得了突飞猛进的发展，其中大语言模型（LLM）的崛起尤为引人注目。这些模型能够理解和生成人类语言，在问答、写作、编程等多个领域展现出惊人的能力。那么，这些大模型在推理时究竟采用了哪些方法呢？本文将介绍几种常见的推理模型。首先需要明确的是，大模型的推理过程可以分为两个层面：一是模型自身的推理能力，二是人们为提高模型推理效果而设计的外部方法。模型自身的推理能力主要依赖于其训练数据和架构设计，而外部方法则通过各种技术手段来激发和增强这种能力。在模型自身层面，现代大语言模型普遍采用transformer架构。这种架构通过自注意力机制，能够捕捉输入文本中的长距离不断涌现。总的来说，大模型的推理能力既依赖于其本身的架构设计，也得益于各种外部方法的开发应用。从简单的思维链到复杂的思维树，这些方法正在不断提升大模型解决复杂问题的能力。未来，随着技术的进步，我们有望看到更加强大、更加可靠的AI推理模型出现。依赖关系，从而建立起复杂的语言理解能力。模型在预训练阶段通过海量数据学习到的知识，会在推理时被激活和运用。这种能力虽然强大，但也存在局限性，比如容易产生幻觉（生成不准确的内容）和缺乏系统性推理。为了

大规模设备情况下，进程需要使用大量内存进行计算，服务的延迟波动较大，稳定性较差。安全能力不足，存在安全风险：InfluxDB安全管理主要依赖于命令行的方式，缺少图形化的运维管理工具，学习和使用门槛较高并大程度降低IT设施建设成本和运维成本。智能投研一体化平台分布式架构可以支持多种类、海量高频行情数据的存储，灵活扩缩容，为金融行情数据分析与回测提供强有力的支撑内部集成了多种时序分析函数、统计分析函数，jwt的认证密钥为空字符串，攻击者可以伪造任意用户身份在InfluxDB中执行SQL语句，带来巨大的安全风险。开源软件存在“被制裁”风险：Influxdata属于国外开源软件，其官网有公开说明，产品和商业和安全风险。星环科技国产化分布式时序数据库TimelyreTranswarpTimeLyre是星环科技的一款企业级分布式时序数据库，其支持分布式水平扩展，同时具有极高的压缩率可以支持海量时序数据的引擎使用类似LSM-Tree的技术，提供高吞吐的实时插入、高性能的时序数据检索，同时会对时序数据进行多种编码和压缩，保持整体数据的高压缩率。在计算方面，Timelyre基于用于数据仓库和交互式分析的大

大数据平台厂商有哪些？在当今数据驱动的商业环境中，大数据平台已成为企业数字化转型的核心基础设施。这些平台能够帮助企业收集、存储、处理和分析海量数据，从而提取有价值的商业洞察。市场上存在着多种类型的厂商则专注于特定领域的大数据解决方案。例如，有针对零售业客户行为分析优化的平台，也有为物联网设备数据处理专门设计的系统。这些平台内置了行业特定的数据模型和分析方法，能够快速满足专业需求。相比通用平台现有系统集成，构建定制化的大数据架构。这种方式的优点是可以针对特定需求选择技术，但集成和维护成本相对较高。云计算服务商也是大数据平台市场的重要参与者。这些厂商将大数据能力作为云服务提供，用户无需自行，现代大数据平台越来越注重智能分析功能的集成。一些前沿厂商开始提供内置的机器学习工具和预训练模型，使企业能够更容易地从数据中提取预测性洞察。同时，数据隐私和合规性功能也变得愈发重要，特别是在GDPR等法规大数据平台提供商，它们各具特色，满足不同行业和规模企业的需求。从技术架构来看，大数据平台厂商大致可以分为几类。首先是提供全面解决方案的综合型厂商，这类厂商通常拥有完整的大数据技术栈，从底层存储到上层分析

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":...

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•...

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...

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"}...

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。

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

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

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：

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。...

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