大模型的介绍

星环无涯·问知
星环科技无涯·问知Infinity Intelligence,是一款基于星环模型底座,结合个人知识库、企业知识库、法律法规、财经等多种知识源企业级垂直领域问答产品。

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模型科普
模型科普指的是对规模预训练模型基本概念、工作原理、应用领域和技术细节普及性介绍模型是在海量数据上训练深度学习模型,拥有数百万到数十亿参数,能够执行复杂自然语言处理任务,如文本生成、翻译、问答和情感分析等。它们通过自我学习从大量文本中提取模式和结构,从而提供准确、连贯和自然输出。模型科普主要涉及以下几个方面:模型定义:模型是指具有规模参数和复杂计算结构机器学习模型。这些模型通常由深度神经网络构建而成,拥有数十亿甚至数千亿个参数。模型设计目的是为了提高模型表达能力和预测性能,能够处理更加复杂任务和数据。模型特点:模型通过训练海量数据来学习复杂模式和特征,具有更强大泛化能力,可以对未见过数据做出准确预测。它们展现出类似人类智能,能够从原始训练数据中自动学习并发现新、更高层次特征和模式,这种能力被称为“涌现能力”。模型分类:模型可以分为通用模型、行业大模型和垂直模型。通用模型可以在多个领域和任务上通用,行业大模型针对特定行业或领域,而垂直模型针对特定任务或场景。模型与小模型区别:小模型通常参数较少、层数较浅,适用于
随着数据快速增长和计算能力提升,模型在各个领域发挥着越来越重要作用。下面将介绍几个常见模型应用场景。自然语言处理(NLP):在自然语言处理领域,模型被广泛用于语言模型、机器翻译、问答系统等任务。通过使用规模语料库进行训练,模型可以更好地理解语言含义和语境,并生成更准确文本。计算机视觉(CV):在计算机视觉领域,模型用于目标检测、图像分类、图像生成等任务。通过在规模图像数据集上进行训练,模型可以提取更深入和高级特征,从而提高图像识别和理解准确性。金融风险管理:在金融领域,模型被应用于风险预测、市场预测和欺诈检测等方面。通过处理大量市场数据和交易记录,模型可以分析市场趋势和风险,并提供有力决策支持。医疗诊断:在医疗领域,模型被应用于疾病诊断、影像解读以及药物研发等方面。通过处理大量患者数据和医学图像,模型可以辅助医生进行准确诊断和治疗。交通与城市规划:在交通和城市规划领域,模型可以帮助优化交通网络、提高交通流量和安全性等方面。通过使用规模交通数据和城市数据,模型可以模拟和预测城市交通运行情况,并提供优化交通规划决策支持。模型
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模型优势
模型(LargeLanguageModels,LLM)主要优势:强大性能表现高精度与泛化能力:模型拥有大量参数,能够更精确地拟合复杂数据分布,从而在处理各种复杂任务时,如自然语言处理、语音识别、图像生成等,展现出更高准确性和泛化能力。高预测能力:模型通常能够在数据集上捕捉更多细节和模式,进而提供更准确预测和决策支持。比如在金融领域,通过对海量金融数据学习和分析,模型可以更精准地预测市场趋势、风险评估等,帮助投资者做出更明智决策。丰富应用场景广泛适用性:模型具有很强通用性和可扩展性,可以根据不同需求和应用场景进行定制和改造,从而适用于众多领域。赋能行业升级:能够更新,模型能够持续提升其性能和表现,更好地适应不断变化环境和需求。快速迭代优化:借助强大计算资源和先进算法,模型能够快速进行迭代优化,不断改进和提升模型性能。研究人员可以通过调整模型结构、参数等,使其在准确性、效率等方面得到进一步提高,以更好地满足实际应用需求。推动技术创新与发展引领科研新范式:为科研工作带来了新思路和方法,改变了传统科研模式。促进技术融合与创新:模型发展
新闻生产速度。用于文案创作,如广告文案、产品介绍、营销邮件等。根据产品特点和目标受众,模型能够生成具有吸引力文案。例如,为一款美容产品生成强调其功效和用户体验广告文案,以吸引消费者购买。优势与模型落地应用正在多个领域和行业中逐步展开,以下是一些具体应用场景和进展:1.智能客服领域应用方式:模型可以理解用户咨询问题,并生成准确回答。例如,当用户询问产品功能、使用方法、故障排除等问题时,模型能够根据预先训练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,无论是清晰明确问题还是模糊、带有情绪问题。实现多轮对话功能。在对话过程中,模型能够记住之前对话内容,根据上下文提供连贯回答,引导用户解决问题。优势与效果:提高客服效率,能够同时处理多个用户咨询,减少用户等待时间。据统计,采用模型智能客服系统可以将平均响应时间缩短至数秒,大提升了用户生成领域应用方式:在新闻媒体行业,模型可以根据新闻事件线索和数据生成新闻稿件。例如,体育赛事新闻报道,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
模型模型主要区别在于其规模、复杂度和性能方面。规模:模型参数数量和大小通常比大模型要少,其层数也较浅。模型通常需要更多参数,更深层数,具有更高复杂度,以获得更好精度和效果。复杂度:小模型结构较简单,可以处理相对简单任务,而模型结构比较复杂,可以用于规模和复杂数据集和任务。训练和推理时间:小模型训练和推理时间通常较短,因为小模型参数量少、层数浅,可以更快地完成计算。相反,模型需要更多计算资源和时间来训练和推理。精度和效果:模型通常可以获得更高精度和效果,因为它们具有更多参数和自由度,够更准确地拟合数据。但是,小模型也可以获得很好精度和效果,尤其在数据资源受限情况下。可扩展性:小模型通常更易于扩展和部署,因为它们需要计算资源和存储空间少,可以在资源有限环境中运行。相反,模型需要更多计算资源和存储空间,部署时需要更多硬件和上下文环境。小模型模型都有对应应用场景。小模型适用于资源受限、对计算速度要求苛刻或用于简单任务。模型适用于处理规模和复杂任务,需要更高精度和效果。在实际应用中,根据具体需求和资源限制选择合适模型
模型语料训练是语言模型构建和优化过程中关键环节,以下是其具体介绍:训练前准备数据收集:从多种来源广泛收集数据,如互联网新闻、博客、论坛,学术文献库,书籍,以及特定行业专业数据库等。收集。根据评估结果,对模型进行优化和调整,如调整超参数、增加或减少训练数据、改进模型架构等,以提高模型性能和泛化能力。训练后处理模型压缩和优化:训练好模型通常具有庞大参数和较高计算复杂度,为了编码等。数据标注:对于一些需要特定任务训练模型,如情感分类、命名实体识别等,需要对数据进行标注。标注可以由人工完成,也可以采用半自动化方式,利用一些预训练模型和工具进行辅助标注。标注质量和准确性对模型训练效果至关重要。训练过程选择训练框架和算法:根据模型特点和需求选择合适框架。同时,选择适合训练算法,以优化模型参数。将语料向量化:把清洗和标注好文本语料转化为模型能够处理向量形式,通常采用词嵌入技术,将单词映射到低维向量空间中。模型训练:将向量化语料输入到选定模型架构中,通过大量计算和迭代,不断调整模型参数,使模型能够学习到语料中语言知识、语义理解和语言生成能力
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模型平台
模型平台是一种为开发、训练、优化和应用规模人工智能模型而设计综合性平台,以下是具体介绍:功能特性模型训练与优化:提供强大计算资源和高效训练算法,支持对规模深度学习模型进行训练,可对模型训练好模型方便地部署到生产环境中,提供多种接口和工具,使开发者能够将模型集成到各种应用程序中,如智能客服、内容生成、智能推荐等。监控与评估:在模型训练和应用过程中,对模型性能、运行状态等进行实时监控和评估,及时发现问题并进行调整和优化,还可以对模型预测结果进行分析和解释。主要类型通用模型平台:具有广泛知识和强大语言处理能力,可应用于多种自然语言处理任务和领域,为用户提供通用智能服务和解决方案。行业大模型平台:针对特定行业需求和特点进行定制化开发和优化,如金融领域模型平台、医疗领域模型平台等,能够更好地满足行业内专业需求,提供更精准和有效智能应用。开源模型平台:开源了大量预训练模型和相关工具,供全球开发者和研究人员使用和贡献,促进了模型技术快速发展和创新,开发者可以在此基础上进行二次开发和定制。应用场景自然语言处理领域:可用于机器翻译、文本摘要、问答
模型训练语料是指用于训练模型大量文本、语音、图像等多模态数据,其规模、质量和多样性对模型性能和效果至关重要。以下是具体介绍:来源与构成来源广泛:包括互联网公开数据,如新闻网站、社交媒体行业专业数据,如医疗领域病历、医学文献,金融领域财务报告、交易数据等,可使模型在特定领域表现更出色。特点与要求规模:通常需要数十亿甚至更多数据单元,以让模型学习到足够丰富语言模式和知识,但也化能力和鲁棒性,使其能更好地适应各种不同输入和任务需求。时效性:需要及时更新,以反映最新语言用法、知识和社会现象,使模型能够生成符合当前实际情况输出。作用与意义知识储备:为模型提供丰富词汇、语法、语义等语言知识,以及各个领域专业知识和常识,帮助模型理解和处理输入文本。提升性能:直接影响模型性能和泛化能力,高质量、全面、多样语料库能够训练出在各种任务和场景中表现出色模型。塑造风格:不同来源和特点语料库会使模型具备不同风格和能力倾向,如文学类语料库可使模型在文学创作和情感理解方面表现更好。
模型语言模型是人工智能领域中两个重要概念,各自有不同特点和应用场景。模型:通常指的是具有规模参数和复杂计算结构机器学习模型,这些模型通常由深度神经网络构建而成,拥有数十亿甚至数千亿个参数。模型设计目的是为了提高模型表达能力和预测性能,能够处理更加复杂任务和数据。模型在各种领域都有广泛应用,包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等。模型通过训练海量数据来学习复杂模式和特征,具有更强大泛化能力,可以对未见过数据做出准确预测。语言模型:(LargeLanguageModels,简称LLMs)是模型一个子集,专注于处理自然语言,能够理解、生成和处理规模文本数据。语言模型在机器翻译、文本生成、对话系统等任务上取得显著成果。这些模型通过在大型文本语料库上进行训练,学会理解语言结构、语义、语境和语用等方面。语言模型特点是规模庞大,包含数十亿参数,帮助它们学习语言数据中复杂模式。模型是一个更广泛概念,包括了语言模型在内多种类型模型,而语言模型则是专门针对自然语言处理任务模型模型可以应用于多种不同领域,而语言模型主要应用于自然语言相关任务。
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、...
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...
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数据中台建设
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...
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...
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...
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...
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...
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...
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。