AI大语言模型有哪些

随着技术的发展和计算能力的提高，AI大模型成为了当今AI领域的火热话题。AI大模型具有广泛的应用领域，如自然语言处理、图像识别、机器翻译等。AI大模型是指参数数量超过数百万的深度神经网络模型，通常于自然语言处理、图像识别、语音识别和机器翻译等领域。以自然语言处理为例，AI大模型可以帮助机器理解人类语言的复杂语义和语法结构，从而使得机器能够更准确地理解和分析人类语言。AI大模型也可以被应用在需要大量的计算资源和高性能硬件支持。这些模型通常由多个层次构成，每个层次包括了许多神经元，每个神经元都有一些权重，这些权重需要通过大量的训练数据进行调整，以使模型能够更准确的预测结果。AI大模型广泛应用，用户可以快速便捷地构建深谙企业自有专业领域知识的垂直行业大模型，从而让每个人都拥有个性化AI助理。同时星环科技还推出了无涯金融大模型Infinity、大数据分析大模型SoLar“求索”，促进金融分析和大数据分析的平民化。星环科技将自主研发的领先创新技术赋能各行各业，与生态伙伴共同打造国产化大数据技术生态，推动数字经济的可持续发展。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模型，融合了

大模型推理平台有哪些随着人工智能技术的快速发展，大型预训练模型已成为当前AI领域的重要研究方向和应用基础。这些拥有数十亿甚至数千亿参数的模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域展现出惊人的纳入考量范围。大模型推理平台作为连接前沿AI研究与实际应用的桥梁，其重要性日益凸显。了解各类平台的特点和适用场景，有助于开发者和企业做出合理的技术选型，发挥大模型的潜力，创造更多价值。能力。然而，如何有效地部署和运行这些"庞然大物"，使其在实际应用中发挥价值，就需要依赖专门的大模型推理平台。大模型推理平台的基本概念大模型推理平台是指专门为大型人工智能模型提供计算资源、优化推理开发而非底层基础设施。主流大模型推理平台的类型当前市场上的大模型推理平台大致可以分为三类：公有云服务、私有化部署方案和开源框架。公有云服务用户按需付费使用，优势在于无需维护硬件、弹性伸缩能力强。私有化部署方案通常面向企业客户，提供更高安全性和定制化服务。开源框架则允许开发者在自有基础设施上构建推理系统，灵活性最高但技术门槛也较高。大模型推理平台的核心功能优秀的大模型推理平台通常具备多项关键功能

国内各大互联网公司纷纷投入AI大模型的研发，涉及多种类型的大模型。以下是星环科技大模型相关产品：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、空间、上下游等多模态信息，具备强大的理解和生成能力，支持股票、债券、基金、商品等市场事件的全面复盘、总结及具备高精准、强逻辑的事理分析与推断力，并能够对股票、债券、基金、商品等各类市场事件进行全面的复盘和推演。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。五是背靠大的大数据领域大模型。它可以衍生出许多子领域子任务微调大模型。“求索”大模型具备大数据行业需求理解、推理、各类（含多模型）结构化查询语言和代码生成、文本生成、嵌入向量生成、知识推理等能力；用户只需使用自然语言，就能利用“求索”大模型获取所需的数据分析、展示和报告。星环大语言模型运营平台-SophonLLMOps为了满足企业应用大语言模型的需求，星环科技率先在行业中提出了行业大模型应用创新场景，并推出

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：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，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

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

大模型AI是指使用大量数据和计算资源来训练高级人工智能（AI）模型的技术。随着数据的大量增长和计算能力的提高，AI系统的性能也在不断提高。大模型AI的目标是提高AI系统的表现，使其更加适应各种复杂的情况和任务。大模型AI通常使用深度学习框架，来构建和训练模型。这些框架提供了强大的工具和库，使研究人员能够更容易地处理大规模数据集，构建复杂的神经网络结构，并进行高效的计算。大模型AI的应用非常广泛。然而，大模型AI的培训和推理需要大量的计算资源和时间。大模型AI通常需要强大的硬件基础设施和优化的软件环境才能运行。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环科技在行业内首先提出行业大模型了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”。

随着人工智能技术的不断发展，越来越多的AI大模型迅速发展。这些模型具有大量的、层数较深和较高的模型复杂度，能够通过处理海量的数据进行学习和预测。那么，AI大模型应用于哪些场景呢？AI大模型有许多应用场景，以下是一些常见的应用：语理解与处理：AI大模型可以用于自然语言处理（NLP）任务，如文本分类、命名实体识别、机器翻译、对话系统等。图像识别与处理：AI大模型可以用于图像识别、物体检测、图像分割等方面。尽管AI大模型在许多领域有潜力应用但由于大模型的计算资源需求较高，实际落地用仍面临挑战。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、图像生成等。语音识别与处理：AI大模型可以用于语音识别、语音合成、情感分析等。推荐系统：AI大模型可以用于根据用户的历史行为和个人特征，进行个性化推荐，如商品推荐、内容推荐等。金融风控：AI大模型可应用于欺诈检测、信用评估、风险预测等金融风控场景。医疗辅助：AI大模型可用于医学影分析、疾病诊断、药物研发等医疗辅助应用。虚拟现实与增强现实：AI大模型可用于虚拟现实与增强现实技术的感知、交互、渲染

一文读懂AI知识问答大模型：从原理到应用与未来什么是AI知识问答大模型AI知识问答大模型，是基于深度学习的一种强大语言处理模型。简单来说，它就像是一个超级智能的“知识渊博者”，能够理解人类提出的各种问答系统不同，AI知识问答大模型不需要事先设定好固定的问题和答案模板，而是通过对大量数据的学习，具备了处理各种开放性、复杂问题的能力。它可以理解模糊、隐喻、上下文依赖等各种复杂的语言表达，并且能够生成在训练过程中学习到的大量参数，来推断问题背后的更深层含义。知识检索，寻找答案有了对问题的理解，AI大模型就可以在其“知识库”中检索相关信息。这个“知识库”实际上是模型在训练过程中学习到的大量参数和模式自然流畅、逻辑连贯的回答，就像人与人之间的交流一样自然。工作原理大揭秘输入处理与文本转化当你向AI知识问答大模型提出问题时，它首先要做的就是将你的输入转化为能够理解的形式。这通常意味着把各种形式的输入，如语音、图像或视频，都转换为文本格式。毕竟，目前的AI大模型主要是基于文本数据进行训练的，所以将输入转化为文本是后续处理的基础。分词解析，理解语义一旦问题被转换为文本格式，AI大模型就会对其进行分词

大语言模型（LargeLanguageModel，简称LLM）是然语言处理领域的一种重要技术，大语言模型可以为人工智能提供更为精准和自然的语言处理能力。LLM的核心思想是利用机器学习算法学习大规模语料库中的语言模型，并通过对学到的模型进行概率推断来构建对应的文本生成模型。大语言模型有助于提高机器的语言理解和生成能力。通常来说，人类的语言表达和理解非常灵活和多样化。我们可以使用不同的语言风格、词汇语料库，可以在高效的情况下生成基于人类语言的文本，从而提高机器的语言达和理解能力。大语言模型可以用于各种语言处理任务。由于LLM可以生成自然而然的文本，因此它可以用于各种语言处理任务，如问答系统、文本摘要、机器翻译、语音合成等，在这些任务中，LLM可以将大量的语言特征、语法规则、词汇义项等信息嵌到它的内部模型中，然后通过模型概率推断的方式，生成相应的文本结果。大语言模型是构建人工智能的重要组成部分让每个人都拥有个性化AI助理。同时星环科技还推出了无涯金融大模型Infinity、大数据分析大模型SoLar“求索”，促进金融分析和大数据分析的平民化。星环科技将自主研发的领先创新技术赋能各行各业，与

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...

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...

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...

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...

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...

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、...