领域大模型训练

领域大模型是指在特定领域中经过大规模数据训练的深度学习模型。这些模型在特定领域的数据集上进行训练，以针对该领域的特定任务进行优化。领域大模型的目的是为了提高模型在特定领域的性能，使得在处理该领域的问题时更加准确、高效。领域大模型的发展源于对深度学习算法的深入研究和对大规模数据的充分利用。随着数据集的不断扩大和计算能力的提升，训练更大规模的模型已经成为可能。这些模型在语音识别、自然语言处理、图像识别等领域取得了显著的成果。领域大模型通过深度学习方法对大量数据进行训练，能够在各个领域的任务中取得出色的表现。虽然面临一些挑战，但随着硬件技术不断进步和算法的不断优化，领域大模型将在未来得到更广泛的应用和发展。金融领域大模型星环无涯金融大模型-TranswarpInfinity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。

领域大模型是一种针对特定领域或行业的大规模语言模型，通过训练大规模语料库来提高在特定领域的表现。随着大模型技术的快速发展，领域大模型已经成为推动人工智能发展和企业数字化转型的重要力量。结合大模型持续开发和训练工具及向量数据库，星环科技率先推出了金融和大数据分析两款领域大模型，并成功实现了AI助理在企业落地的愿景。金融大模型星环“无涯”是一款面向金融量化领域的生成式大语言模型，具备超大规模的参数量。该模型采用上百万研报、公告、政策、新闻等高质量的自然语言文本进行预训练，并基于图数据库和深度图推理算法技术进行二次预训练，形成了大规模高质量的金融类事件训练指令集。相较于通用大模型，金融大模型更加集合，构建立体的归因解释体系。金融领域大模型还能够从时间和空间、深度和广度等多个方面扩展投资研究的视角，实现全新的智能智能投研范式。另一款领域大模型是大数据分析大模型SoLar星环“求索”，它具备擅长处理金融量化领域各类问题，包括政策和研报分析、新闻解读、事件总结和演绎推理等方面，具备强大的理解和生成能力。该模型能够全面复盘、传播和推演股票、债券、基金、商品等多种市场事件，并生成另类的策略因子

预处理收集海量数据：从多种渠道收集大量的文本数据，来源涵盖互联网文章、书籍、新闻报道、学术论文、社交媒体等，以覆盖各种领域和主题，为模型提供丰富的语义信息。例如训练一个通用语言大模型，可能会收集数十亿甚至大模型预训练是大模型训练过程中的关键环节。让模型学习到广泛的语言知识、语义理解能力和各种模式，以便在后续的微调或直接应用中能够更好地适应各种具体任务，如文本生成、问答、翻译等。关键步骤数据收集与。同时，可根据需要扩充词表，如添加常见汉字等，以提高模型对特定语言或领域的适应性。模型选择与架构搭建选择合适的预训练模型基座：模型架构在自然语言处理任务中表现出色，具有高效的特征提取和表示能力，能够为预大规模数据中发现模式和规律。常见的预训练任务包括语言模型任务，即预测文本序列中的下一个单词或字符；以及掩码语言模型任务，随机掩盖输入文本中的一些单词或字符，让模型预测这些被掩盖的内容。数据源采样与平衡训练提供良好的基础。设计与优化模型结构：加入注意力机制的优化，如多查询注意力机制、快速注意力机制，以及位置嵌入策略，以加速训练并提高模型性能。预训练过程无监督学习：采用无监督学习的方式，让模型自动从

效地管理和调度这些资源。随着深度学习和大数据技术的发展，大模型训练已经成为机器学习领域的重要研究方向之一。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，帮助客户将大模型训练是一种机器学习的方法，通过训练大规模的模型来提高训练速度和减少训练时间。在训练过程中，通常使用并行计算的方法来加速训练。同时，为了处理大规模的数据和模型，需要使用更高效的算法和优化技术，例如数据并行、模型并行、流水线并行和张量并行等。此外，大模型训练还需要考虑存储和网络通信的问题，例如如何有效地存储和传输大规模的数据和模型。在训练过程中，需要使用更多的计算资源和存储资源，因此需要更高场景，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

大模型是指包含超大规模参数（通常在十亿个以上）的神经网络模型，这些模型在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域得到广泛应用。训练大模型是人工智能领域中非常重要的一部分，训练大模型需要大量的数据和客户三个核心痛点：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，帮助客户计算资源，同时需要采用一些特殊的技术和方法。训练大模型需要大量的数据：这些数据应该来自多个来源，包括公开的数据集、公司内部的数据以及用户生成的数据。在收集数据后，需要对其进行预处理和清理，以确保数据的准确性和一致性。此外，数据可能需要被标注和分类，以便在训练过程中提供正确的标签和反馈。训练大模型需要强大的计算资源：这包括高性能的计算机、大容量的内存和高速的存储设备。在训练过程中，需要使用大量的计算资源来处理数据、更新模型参数和进行反向传播。因此，训练大模型需要一个高效的计算框架和一个优化的算法，以大限度地提高计算效率和准确性。训练大模型需要采用一些特殊的技术和方法：其中常用的是深度学习算法。深度

大模型训练框架是深度学习领域的重要组成部分，尤其对于处理大规模语言模型。这些框架通过优化算法、数据处理和硬件利用，提高了训练效率并降低了成本。模型设计大语言模型通常采用Encoder-Decoder评估与优化在预训练和微调之后，通过验证集或测试集评估模型性能。如果表现不佳，则可能需要调整超参数、增加数据量或更改架构。随着研究的进步和新框架的发展，大语言模型正变得越来越有效且实用。然而，面对计算资源架构，以实现理解和生成任务的兼顾。训练过程训练过程涉及获取大量样本集（如预训练阶段），对样本进行Token化，并使用分布式策略进行并行化处理。此外，使用动态精度缩放和梯度累积可以进一步提高效率。模型限制时仍需继续探索如何降低开销同时保持性能水平。未来的大规模深度学习工作将继续关注提高效率的同时保持或增强准确性，并寻找适用于各种应用的有效解决方案。

垂直领域大模型是指专注于特定行业或应用领域的人工智能模型。它们在特定的上下文中表现出更高的精度和深度，通常在特定的、具有专业性质的数据集上进行训练，以适应特定业务需求。垂直领域大模型的一些关键特点：领域专精：垂直大模型针对特定行业或应用，如医疗、金融、教育等，提供更精准、专业的解决方案。数据针对性：垂直大模型的训练依赖于特定领域的专业数据，这使得模型在特定场景下的表现更为出色。定制化服务：垂直大。领域专业性：垂直领域大模型经过专门的训练，能够更好地理解和处理特定领域的知识、术语和上下文。高质量输出：由于在特定领域中进行了优化，垂直领域大模型在该领域的输出质量通常比通用大模型更高。特定任务效果模型能够满足客户对定制化需求和工程化落地能力的追求。快速响应：由于专注于特定领域，垂直大模型能够快速响应市场变化，提供实际应用价值。资源效率：相比于通用大模型，垂直大模型通常需要较少的计算资源和时间更好：对于特定领域的任务，垂直领域大模型通常比通用大模型表现更好。垂直领域大模型的商业化侧重于针对特定行业或应用的深度定制，它们在特定领域积累了丰富的专业知识，能够提供更精准、更专业的解决方案。这些模型在实际应用中的价值体现在能够直接解决行业痛点，提高效率，降低错误率。

大模型推理训练在人工智能领域，大模型已经成为推动技术进步的重要力量。这些拥有数十亿甚至数千亿参数的神经网络模型，展现出惊人的语言理解、生成和推理能力。而"大模型推理训练"作为这一领域的核心技术之一自洽性训练，通过让模型生成多个可能答案，然后选择一致和合理的解决方案，减少模型输出中的矛盾和不合理结论。这种方法特别适合开放领域的复杂问题。应用场景经过良好推理训练的大模型，在多个领域展现出实用价值。在教，正在改变我们与机器交互的方式。什么是大模型推理训练大模型推理训练是指在大型预训练语言模型基础上，通过特定方法进一步提升其逻辑推理和问题解决能力的训练过程。与传统的监督学习不同，这种训练更加注重模型对育领域，它们能够逐步解答数学题，解释科学概念，甚至指出学生学习中的思维误区。在法律和医疗等专业领域，这类模型可以分析案例、提出诊断建议，并说明判断依据。在商业决策支持方面，具备推理能力的大模型能够分析复杂信息的理解和分析能力，而不仅仅是模式识别。这类训练通常分为两个阶段：首先是通过海量数据进行预训练，使模型掌握语言的基本规律和世界知识；然后通过专门的推理训练方法，如思维链提示、指令微调等，提高模型

，SophonLLMOps工具链需要完成从通用大语言模型的训练和微调、模型上架到模型持续运营及提升迭代的全流程任务，从而成功构建满足企业自身业务特点的领域大语言模型。在模型训练微调阶段大模型训练是指使用大规模数据集进行模型训练的过程。大模型训练的目标主要是提高模型的准确性和泛化能力，以便更好地应对各种实际应用场景。大模型训练是一个需要结合多种策略和技术的复杂过程，需要在保证准确性和泛化能力的同时，尽可能提高训练速度和效率。大模型持续开发和训练工具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，并推出了相应的大模型持续开发和训练工具，SophonLLMOps工具链需要覆盖训练数据开发、推理数据开发和数据维护等工作，对大语言模型所涉及的原始数据、样本数据和提示词数据进行清洗、探索、增强、评估和管理。在模型运维管理阶段，除了传统MLOps的六大任务的编排和调度上线阶段，SophonLLMOps工具链还需提供Agent、Ops、DAG等提示词编排功能，结合大数据、向量数据库或图数据库产品，将不同大语言模型、传统机器学习和其他流程等编排成符合企业实际领域和业务需求的任务。

应用，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、上架和选代。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，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。AI大模型的训练是一个复杂的过程，涉及使用深度学习技术对模型进行大规模的数据训练。以星环科技的无涯为例，作为一个基于大规模语言模型的智能助手，其训练过程通常包括以下几个关键步骤：数据收集：收集大量，并最终部署到实际应用中。AI大模型的训练需要大量的计算资源和专业知识，旨在使模型能够理解和生成高质量的文本内容。星环大语言模型运营平台——SophonLLMOps为了帮助企业用户基于大模型构建未来文本数据，这些数据可以来自互联网、书籍、文章等多源渠道，对于政务大模型而言，则侧重于政务相关的文档和资料。数据预处理：清洗和格式化数据，去除噪声和无关信息，确保数据质量。模型构建：设计神经网络架构，用于处理序列数据。训练过程：使用GPU或TPU等高性能计算资源对模型进行迭代训练，调整参数以最小化损失函数。评估与优化：在验证集上评估模型性能，并根据结果进行调优。测试与部署：在测试集上进一步验证模型效果

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...

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、...

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...

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...

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...

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...

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。

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...