通用大模型场景

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

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”。

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

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。

在大语言模型快速发展的今天，大语言模型能够更好地帮助计算机了解人类的意图。但是企业在实际使用中会发现，由于通用大语言模型缺乏领域知识和知识推演能力，无法实际完成许多专业任务。在通用大语言模型和企业应用之间，存在着巨大的差距，需要通过LLMOps工具链来改造和优化现有的通用大模型，形成真正能够在某个行业内专精的领域大模型，真正让大语言模型技术更好地服务企业。为了帮助企业用户基于大模型构建未来应用、传统机器学习、其他流程等编排成符合用户实际领域和业务需求的任务，并为客户提供服务。星环科技SophonLLMOps解决了客户三个核心痛点：首先，提供一站式工具链，帮助客户完成“通用大语言模型”的训练，星环科技推出了大模型持续提升和开发工具SophonLLMOps，实现领域大模型的训练、上架和迭代。SophonLLMOps服务于大模型开发者，帮助企业快捷地构建自己的行业大模型，通过大模型基础设施数据开发、数据维护等工作，对大语言模型涉及的原始数据、样本数据、提示词数据做清洗、探索、增强、评估和管理等。第二，SophonLLMOps具有模型运维管理能力。除了传统MLOps的六大统一——统一纳管

建议。与通用大模型相比，金融场景大模型具有鲜明的独特优势。它对金融专业知识的理解和运用更加深入，能够准确处理金融领域特有的术语、业务逻辑和风险评估方式。在风险评估中，通用大模型可能只是泛泛分析，而金融金融场景大模型：重塑金融行业新格局在数字化浪潮汹涌的当下，金融行业正经历着深刻变革，而金融场景大模型的出现，无疑成为推动这场变革的关键力量。它宛如一把神奇的钥匙，开启了金融领域智能化、高效化的全新大门。一、深度剖析金融场景大模型金融场景大模型，是专门针对金融领域复杂业务场景打造的人工智能模型。它并非普通的AI模型，而是融合海量金融数据、先进算法与强大算力的结晶。通过对金融市场历史数据、经济指标场景大模型则能根据金融行业的风险度量标准，精确计算出各种风险指标，为金融机构提供专业、可靠的风险预警。二、多元应用场景，赋能金融全流程（一）智能投顾，开启个性化投资时代在投资领域，金融场景大模型的应用正彻底改变着传统投资模式。以往，投资者往往依赖投资顾问的经验和有限的市场分析来做出投资决策，这种方式不仅效率低，而且难以满足不同投资者的个性化需求。如今，借助金融场景大模型，智能投顾平台能够根据投资者的

什么是通义大模型？通用语义大模型是一种基于深度学习技术，包含大量参数、在某些人工智能任务上具有通用性和泛化能力的深度学习模型。这些模型通常使用大量的数据进行训练，采用预训练和微调的方法，可以在各种自然语言处理任务上达到在任务特定语料上训练的模型以上的性能。通用语义大模型旨在解决自然语言处理中的通用性问题，如推理、情感分析、阅读理解等。通用语义大模型虽然可以高效地解决很多自然语言处理任务，但是要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“满足自身消耗大量的计算资源和练时间，部署和使用需要一定的技术门槛。同时，对于语言处理领域中一些小型或特定领域的任务，可能并不适用，设计更轻量化的模型更为合适。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

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：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

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

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，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：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

星环SophonP²C是企业级隐私计算平台，拥有多项性能及安全认证，平台支持不同场景的隐私计算需求，包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等，为多方数据安全协作提供完整的平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题，助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下，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，提供多种开箱即用的工具，方便用户进行数据处理、分析、特征工程等工作，可快速进行多方数据统计、分析建模和应用工作。平台拥有的多种适应不同安全和通讯环境的加密安全手段和通信架构，为跨组织的数据协作提供安全、可靠、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C产品优势：支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术，覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。2.支持大数据规模的隐私计算场景，支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。3.提供页面可视化安装部署，并支持实体部署、容器部署、...

随着科技和信息技术的快速发展，时空数据已经成为重要的技术支撑和决策工具。与此同时，国内也出现了不少优秀的国产时空数据库产品，不仅在空间分析、时序分析等方面实现了卓越的表现，同时也在存储管理、可视化展示等方面有着出色的成果。不少时空数据库产品已实现了高可靠性、高性能和高稳定性的功能，在交通运输、城市规划、GIS和物流供应链等领域都有着广泛的应用。其中星环科技的分布式时空数据库-TranswarpSpacture就是其中一款优秀的时空数据库产品。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。产品优势原生空间：时空数据类型，针对空间时空数据的特定优化。兼容OGC标准：提供丰富的分析函数，具备复杂分析挖掘能力。支持SQL：基于SQL完成空间分析和轨迹分析，降低产品使用门槛。兼容Po...

图数据库是一种用于处理图形数据的特殊类型的数据库。它们旨在存储和管理关系和连接，具有比其他类型的数据库更强大的能力。目前国内有众多优秀图数据库产品，星环科技图数据库产品StellarDB其中之一。TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储，千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储；具备10+层的深度链路分析能力，提供丰富的图分析算法和深度图算法；支持标准图查询语言并兼容openCypher，并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。TranswarpStellarDB优势：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...

在边缘计算领域，星环科技研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识，我国也高度重视边缘计算的发展，积极推进边缘计算在工业互联网等多个领域的技术、标准与产业发展。星...

近年来，随着数字经济的蓬勃发展，数据跨境活动日益频繁，数据处理者的数据出境需求快速增长。为规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全、自由流动，国家互联网信息办公室公布了《数据出境安全评估办法》，9月1日起施行。《数据安全出境评估办法》构建了我国数据出境安全评估的制度，然而企业在具体落地方面，还存在诸如数据分类分级；重要数据识别、存储、管理；数据安全监督；敏感数据防泄露等实际困难，国内迫切需要落实数据安全出境的企业。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，构建明日数据世界。在数据安全与流通方面，星环科技具备一系列产品和解决方案。针对有数据跨境需求的企业，星环科技可以提供一套可落地的企业数据安全出境合规解决方案，为企业提供数据跨境一站式服务，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。以某智能车企云端车联网全球化数据安全合规案例为例，针对客户面对的系统内存在大量个人隐私数据，但是没有资产地图；缺乏数据分类分级策略；缺乏个人隐私数据使用、流转的监测与防护；需要敏感资产风险评...

数据库作为提供数据存储与处理能力的基础软件，是信息系统的基础、信息安全的基石，因此，数据库自主可控和国产化替代已经刻不容缓。兼容性是国产化替代关键，自研数据库更具潜力Oracle数据库发展较早，在国内市场内占领了一定先机，企业经过信息化的长期积累和革新，基于Oracle开发了大量的系统业务。为了能够适配新的国产数据库产品，必须对应用代码进行大量修改，各数据表的数据类型、函数、语法规则需要进行系统、全面的改造，这就要求新的国产数据库对原有数据库能够有很好的兼容性支持，降低迁移的代码改造成本。Oracle经过多年的发展，在SQL语言、性能、实例形态、容灾方案等方面有很多积累扩展。若要实现Oracle数据库的国产化替代，除了要能够提供在性能、容灾能力、安全能力等方面全方位提供对等的能力，首先要解决的就是如何兼容Oracle的大量SQL方言，尤其是Oracle的PL/SQL这一独特的广受欢迎的语法体系。中国信通院《数据库发展研究报告》中表示，“国内关系型数据库产品中多数是基于MySQL和PostgreSQL二次开发的”。因此，这些产品对MySQL、PostgreSQL兼容性较好，但没有体系化的...

企业选择合适的图数据库需要考虑多方面的因素，包括以下几点：数据集规模：如果需要处理大规模的图形数据，应选择支持水平扩展和集群部署的图数据库。查询需求：不同的图数据库对数据类型和查询需求的支持程度有所不同，应根据实际需求选择。性能和可扩展性：不同的图数据库性能和可扩展性有所不同，应选择性能和可扩展性良好的图数据库。支持程度：选择使用支持程度好的图数据库，可以得到更好的技术支持。维护和成本：选择维护成本低、方便使用的图数据库，能够降低维护成本和使用难度。在选择图数据库时，应根据具体需求进行综合分析、评估和选择。星环科技分布式图数据库是国内比较知名的图数据库产品之一。星环分布式图数据库StellarDB星环科技在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据库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在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用...

利用星环科技数据云平台TDC打造的基于PaaS平台的绿色轨道交通线网指挥中心，为轨交集团打造技术中台、数据中台、模型中台、业务中台。与传统模式相比，PaaS模式采取集约化部署，能大大提高资源利用率；可为开发人员提供隔离的租户环境，灵活选择所需大数据与AI能力，进行探索分析和数据挖掘。技术中台：统一资源管控，灵活资源分配，快速资源申请与部署。数据中台：全量数据接入；面向应用主题的指标计算与规范化数据存储。模型中台：基于人工智能、深度学习的算法模型，支撑业务分析、评估、与决策。业务中台：采用微服务架构，串联系统功能，打通整合业务应用。通过采集实时能耗、电能质量、设备状态等实时数据和客流信息、列车运营信息、基础信息等非实时数据，基于星环科技智能分析工具Sophon进行建模预测，支撑上层能耗统计与监测应用、能耗综合评估应用，实现行车调度精细化，促进轨道交通绿色低碳发展。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务，形成了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。通过为企业搭建数字化转型的数字底座，星环科技助力政府、金融、能源、...

星环科技数据底座方案已在多个场景落地应用：广西某水电企业工业大数据生态云平台按照“统一规划、统一设计、统一建设”原则开展适应电力能源需求的“云-雾-端”多级、多云协同云计算架构设计。形成电力能源企业计算云、存储云、网络云、安全云等多云架构体系。打造包含智慧运营中心、设备状态诊断中心、安全应急中心、气象资源中心、智慧营销中心与智慧电厂的核心智慧化平台，实现数字化业务管控、智慧化企业经营和生态化商业服务的完整生态，实现企业的数字化转型。工业大数据生态云平台实施分为平台构建、数据资产治理实施与基础门户建设三个部分。其中IaaS层提供计算资源、存储资源、网络资源等基础设施服务；PaaS层由容器云、微服务治理、DevOps、敏捷开发平台、大数据平台、数据资产管理、统一应用门户等组成，为上层智慧企业应用提供基础能力平台的支撑，未来可进一步扩展人工智能平台、元宇宙、区块链、数字孪生等新技术应用平台；SaaS层应用提供数字化业务管理、智慧化企业运营管控、生态化商业服务等应用，并基于统一应用门户为用户提供交互服务。新能源集控中心是实时数仓在新能源方面的应用，跟水电比较像，比如区域监控中心一体化大数据应用...

近日，领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布2022年数字政府百强榜，梳理出数字政府领域领先的技术供应商，评估了技术提供商的市场能力及市场份额。星环科技作为企业级大数据基础软件开发商，成功入选IDC数字政府百强榜“大数据及数据治理”模块。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，形成了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。在政府领域，星环科技通过智慧政务数字底座为政府数字化转型建设提供计算、存储、算法等基础能力支撑，归集业务数据，优化业务流程，治理出有价值的数据资源，进行专题分析沉淀数据资产，服务部门之间数据共享与业务协同，服务领导决策与政策制定，服务公众、企业便捷办事。公司产品已被多个部委或省市机关部门使用，助力构建数字化政府，提升治理效率。比如星环科技基于数据云平台TDC为建设上海市数据资源平台提供了底层支撑，将70多个委办局以及16个区县业务库的结构化和非结构化数据进行归集，构建三级数据共享交换体系，保障数据安全，支撑“一网通办”等数据服务能力。此外，根据不...