大模型到领域模型

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

金融领域的大模型是指应用于金融领域的大规模机器学习或深度学习模型，用于解决金融市场和金机构所面临的复杂问题。这些模型通常具有较大的数据规模和参数数量，并能够从大量历史数据中学习并提供预测、风险评估、投资决策等功能。金融领域的大模型可以应用于很多不同的方面，包括股票市场预测、期货交易策略、贷款违约风险评估、信用评级、金融欺诈检测、证券交易监管等。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模型。主要通过自监督的增量训练和有监督的指令微调、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多万事件实例，完成对大模型的指令微调，从而使得无涯能够对齐专业研究员的分析推理能力，更加智能和

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。

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。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。

什么是大模型？大模型是指模型具有庞大的参数规模和复杂程度的机器学习模型。在深度学习领域，大模型通常是指具有数百万到数十亿参数的神经网络模型。这些模型需要大量的计算资源和存储空间来训练和存储，并且往往需要进行分布式计算和特殊的硬件加速技术。大模型的设计和训练旨在提供更强大、更准确的模型性能，以应对更复杂、更庞大的数据集或任务。大模型通常能够学习到更细微的模式和规律，具有更强的泛化能力和表达能力了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。然而，大模型也面临一些挑战。首先是资源消耗问题，大模型需要大量的计算资源、存储空间和能源来进行训练和推理，对计算设备的要求较高。其次是训练时间较长，由于模型参数规模的增大，模型的训练过程会更加耗时。除此之外，大模型对数据集的需求也较高，如果训练数据不充足或不平衡，可能会导致模型过拟合或性能下降。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

AI大模型算法是当前人工智能领域的一个重要研究方向，涉及到多个方面，包括模型架构、训练技术、微调方法、以及在特定领域的应用等。大模型，也称为基础模型，是指具有大量参数和复杂结构的机器学习模型，能够处理海量数据、完成各种复杂的任务，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。超大模型：超大模型是大模型的一个子集，它们的参数量远超过大模型，能够提供更强大的性能和更广泛的应用。大语言模型：大语言模型（LargeLanguageModel）通常是具有大规模参数和计算能力的自然语言处理模型。算法脆弱性：随着AI大模型进入各行业的应用探索阶段，算法的脆弱性和漏洞成为不可忽视的问题。模型微调：模型微调是一种常见的方法，它利用预训练模型的强大能力，同时还能够适应新的数据分布。

垂类大模型是专注于特定领域的大模型，在多个领域中展现出了广泛的应用前景。垂类大模型主要应用的几个领域：1.医疗健康疾病诊断与治疗：垂类大模型通过分析医疗图像、医疗记录等数据，提供准确的诊断和治疗建议。药物研发：在药物研发领域，垂类大模型能够加速药物研发过程。2.金融服务风险评估与控制：垂类大模型在金融领域的应用主要体现在风险评估和控制方面。个人金融规划与信贷评估：此外，垂类大模型还可以根据用户的控制和生产优化。4.教育精准教学与个性化学习：垂类大模型在教育领域的应用推动了教育模式的变革。5.其他领域供应链管理：垂类大模型在供应链管理中也发挥着重要作用。农业：在农业领域，垂类大模型可以通过财务状况、投资目标和风险承受能力等因素，为用户提供个性化的理财规划。在信贷评估方面，通过分析申请人的信用记录、资产负债状况等信息。3.制造业质量控制与生产优化：在制造业中，垂类大模型被广泛应用于质量

大模型的落地应用正在多个领域和行业中逐步展开，以下是一些具体的应用场景和进展：1.智能客服领域应用方式：大模型可以理解用户咨询的问题，并生成准确的回答。例如，当用户询问产品的功能、使用方法、故障排除生成领域应用方式：在新闻媒体行业，大模型可以根据新闻事件的线索和数据生成新闻稿件。例如，体育赛事的新闻报道，大模型可以根据比赛结果、关键球员数据等信息快速生成新闻内容，编辑人员再进行审核和修改，提高格，帮助创作者拓展思路。3.医疗健康领域应用方式：辅助医疗诊断，大模型可以对患者的症状描述、病历、检查报告等信息进行分析，提供可能的疾病诊断参考。例如，当患者在在线医疗平台上描述自己的症状时，大模型结合教育领域应用方式：作为智能学习助手，为学生提供学习方法指导、学科知识答疑。例如，学生在学习数学遇到难题时，大模型可以用通俗易懂的方式解释知识点，帮助学生解决问题。协助教师进行课程设计、教学资源整合和作业等问题时，大模型能够根据预先训练的知识和规则进行回答。通过自然语言处理技术，它可以处理多种语言表述，无论是清晰明确的问题还是模糊、带有情绪的问题。实现多轮对话功能。在对话过程中，大模型能够记住之前的

众多科技巨头和金融机构敏锐地捕捉到了这一发展机遇，纷纷在金融大模型领域进行战略布局。目前，金融大模型在金融领域的应用场景日益多元化，涵盖了投资研究、合规审核、客户服务等多个重要方面。在投资研究领域，金融智能化升级在金融服务领域，客户服务的质量直接关系到客户的满意度和忠诚度。随着金融大模型的应用，智能客服逐渐成为金融机构提升客户服务水平的重要手段。基于金融大模型的智能客服，能够理解客户的自然语言提问，并挥着重要作用，帮助金融机构有效识别潜在风险，确保业务合规。在信贷风控领域，金融大模型可以对客户的信用数据、财务状况、消费行为等多维度数据进行分析，评估客户的信用风险，预测其违约可能性。通过建立风险评估模型金融大模型：开启金融新时代的智能引擎金融大模型，崭露头角在科技飞速发展的当下，人工智能已成为推动各行业变革的核心力量。从最初的简单数据处理到如今的智能决策支持，AI技术的应用不断拓展和深化。而大模型评估到投资策略制定，每一个环节都离不开海量数据的支撑。传统的金融数据分析方法虽然在一定程度上满足了业务需求，但随着数据量的爆炸式增长和市场环境的日益复杂，其局限性也逐渐显现。而金融大模型的出现，恰如

大模型开发是指在人工智能领域构建和训练大规模深度学习模型的过程。这些模型通常拥有数百万到数十亿的参数，能够在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等任务上展现出卓越的性能。开发大模型涉及数据收集与预处理大模型部署到实际应用中，并持续监控其性能。随着新数据的出现或业务需求的变化，可能还需要定期更新和重新训练模型。星环科技在这一领域具有丰富的经验，能够提供从数据准备到模型部署的全流程支持，确保大模型在实际应用中发挥效能。、模型设计、训练、评估与优化以及部署与维护等多个关键步骤。数据收集与预处理：首先，需要收集大规模的数据集，这些数据集可以是文本、图像或语音等。数据的质量和多样性对于训练出高性能的大模型至关重要。预处理阶段可能包括清洗、标注和格式化数据。模型设计：根据任务需求选择合适的模型架构。设计时需要考虑模型的深度、宽度以及如何平衡计算效率和性能。训练：使用大规模计算资源（如GPU集群）对模型进行训练。训练过程涉及调整模型参数以最小化损失函数，这通常是一个迭代过程，需要大量的时间和计算力。评估与优化：在验证集上评估模型性能，根据结果进行调优。这可能包括调整超参数、增加或减少层的数量等。部署与维护：将训练好的

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...

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...

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、...

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...

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...

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...