大模型能力的应用有哪些

星环数据基础平台-TranswarpDataHubTranswarpDataHub(TDH)是星环科技自主研发企业级一站式多模型数据管理平台。凭借星环科技创新技术架构和深厚产品研发能力,TDH帮助企业加速数字化转型,更全面、更便捷、更智能、更安全地运用数据,大幅降低综合成本。基于星环数据基础平台构建核心商业系统,是企业实现一站式数字化转型、加速业务创新致胜关键。核心优势创新多模型技术架构,轻松胜任高阶数据分析:TDH采用领先模型技术架构,用于构建服务于整个企业统一数据资源库,彻底打破不同部门间数据隔阂,支持数据跨部门灵活调用,创造更大数据价值。统一数据管理,保障数据一致,告别数据冗余:使用TDH可以轻松实现GB~PB级多源异构数据高效存储和统一管理,TDH拥有自主研发分布式数据管理系统TDDMS,统一管理多个数据模型,避免数据跨库导入导出,减少数据冗余,保障多个模型使用数据高度一致。支持10种存储引擎、11种存储模型,自动化应对多部门业务需求:TDH通过10种独立存储引擎,支持业界主流11种存储模型。这10种存储引擎是:关系型分析引擎、宽表存储引擎

大模型能力的应用有哪些 更多内容

金融模型在金融领域应用具有重要意义和价值,可以提供准确金融分析和预测,为金融决策和风险管理提供有力支持。金融模型哪些?星环无涯金融模型-Infinityhttps。从应用上看,无涯金融模型强化以下几个能力:第一,针对金融行业,拥有准确理解和合理分析能力。无涯擅长处理金融量化领域各类问题,诸如在政策和研报分析、新闻解读、事件总结和演绎推理上都具备强大理解和模型。主要通过自监督增量训练和监督指令微调,使用星环科技高性能计算集群训练而成。星环科技无涯使用上百万高质量专业金融语料,涵盖了研报、公告、政策、新闻等高质量自然语言文本,作为基础模型二次预训练语料,使得无涯具备对包括基本面、技术面、消息面在内金融通识领域准确理解能力,满足行业分析师需求。其次,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,完成对模型指令微调,从而使得无涯能够对齐专业研究员分析推理能力,更加智能和可靠。再次,在此基础上,星环科技无涯构建了包括政策、舆情、ESG、风险、量价、产业链等六类模型基础因子集,所构建复合因子体系满足投资经理需求
模型推理平台哪些随着人工智能技术快速发展,大型预训练模型已成为当前AI领域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能力。然而,如何有效地部署和运行这些"庞然物",使其在实际应用中发挥价值,就需要依赖专门模型推理平台。模型推理平台基本概念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、优化推理过程、管理模型服务软件系统或云服务平台。与训练平台不同,推理平台更注重模型实时响应能力、资源利用效率和部署便捷性。这类平台通常提供模型加载、请求处理、资源分配、自动扩展等核心功能,使开发者能够专注于应用开发而非底层基础设施。主流模型推理平台类型当前市场上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。私有化纳入考量范围。模型推理平台作为连接前沿AI研究与实际应用桥梁,其重要性日益凸显。了解各类平台特点和适用场景,有助于开发者和企业做出合理技术选型,发挥模型潜力,创造更多价值。
模型推理模型哪些近年来,人工智能领域取得了突飞猛进发展,其中大语言模型(LLM)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能力。那么,这些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推理模型。首先需要明确是,模型推理过程可以分为两个层面:一是模型自身推理能力,二是人们为提高模型推理效果而设计外部方法。模型自身推理能力不断涌现。总来说,模型推理能力既依赖于其本身架构设计,也得益于各种外部方法开发应用。从简单思维链到复杂思维树,这些方法正在不断提升模型解决复杂问题能力。未来,随着技术进步,我们有望看到更加强大、更加可靠AI推理模型出现。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长距离依赖关系,从而建立起复杂语言理解能力模型在预训练阶段通过海量数据学习到知识,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(生成不准确内容)和缺乏系统性推理。为了
快速适应新任务。生成能力模型,尤其是生成模型,能够生成新数据样本,如文本、图像等,这些生成内容在一定程度上接近真实数据。强化学习:在某些应用中,模型结合强化学习技术,能够通过与环境交互模型,尤其是深度学习和机器学习领域大型神经网络模型,具备以下几项核心能力:复杂模式识别:模型能够识别和学习数据中复杂模式和细微特征,这在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域尤为重要。多样性至关重要。跨领域应用模型可以在多个领域和任务中应用,从语言翻译到图像识别,再到推荐系统等。迁移学习:模型通常先在规模通用数据集上进行预训练,然后在特定任务数据集上进行微调,这使得它们能够大模型采用自监督学习方法进行预训练,这使得它们能够在没有大量标注数据情况下学习数据内在结构。上下文理解:在自然语言处理中,模型能够理解长距离依赖关系和上下文信息,这对于理解语言复杂性和学习最优策略。可解释性和透明度:尽管模型决策过程往往难以解释,但研究者正在探索提高模型可解释性方法,以便更好地理解和信任模型决策。伦理和隐私保护:模型在处理敏感数据时需要考虑伦理和隐私问题
模型技术通过先进架构、数据处理、训练优化和模型压缩等方法,使得具有海量参数深度学习模型在多个领域展现出强大应用能力模型技术主要包括以下几个方面:模型架构:模型通常采用复杂架构,它能广泛语言知识和理解能力。微调技术:提供特定领域标注数据集,对预训练模型参数进行微小调整,使模型更好地完成特定任务。参数高效微调技术:为了降低微调过程中计算复杂度和资源消耗,研究者们提出了参数高效微调技术。这些技术共同支撑模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等多个领域应用。够实现更好全局信息捕获。数据处理与预训练:模型需要使用海量数据进行去噪和清洗,并采用多模态融合技术将图像与文本联合编码。预训练目标包括自回归和自编码。模型训练与优化:模型训练涉及分布式训练,包括数据并行和模型并行,以及优化技术如混合精度训练和大批量训练。模型压缩:为了减少模型大小,模型采用模型蒸馏、参数量化和稀疏化等技术。预训练技术:通过海量无标注数据学习语言统计模式和语义信息,使模型具备
行业资讯
模型能力
模型具备语言理解与生成、逻辑推理与分析、知识表示与应用、多模态、学习与适应以及创意与想象等多方面强大能力,可在众多领域发挥重要作用。模型具有多种强大能力,以下是一些常见方面:语言理解与生成能力,并给出相应解释和评价。因果推断:根据已知信息和事件,推断出事件之间因果关系,分析事物发展原因和结果,为决策和问题解决提供依据。知识表示与应用能力知识整合:模型经过大量数据训练,能够整合和存储各种领域知识,形成一个庞大知识体系,并在需要时灵活地调用和应用这些知识来回答问题、解决问题。知识更新:随着新数据和信息不断出现,模型可以通过不断学习和更新,将新知识融入到已有的知识相结合,模型可以理解图像内容、场景、物体等信息,并能够根据文字描述生成相应图像,或者对给定图像进行文字描述和解释,实现图像与文字之间相互转换。语音交互:具备语音识别和语音合成能力,能够将用户语音输入转换为文字,理解其语义,然后生成相应语音回答,实现更加自然、便捷人机语音交互。学习与适应能力持续学习:模型可以在不断输入新数据和信息过程中,自动地学习和发现新模式、规律和知识,不断
AI模型特点是参数规模、通用性和泛化能力强,采用预训练和微调结合方式,高效推理和生成能力、多任务适应性。规模参数:通常包含数亿到数千亿个参数。这些大量参数使模型具备强大表征能力AI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:训练AI模型需要海量高质量,能够捕捉数据中复杂模式和细微差异,从而可以从数据中学到更复杂知识结构,以应对各种复杂任务。强大通用性和泛化能力:预训练后AI模型具有广泛适用性,能胜任多种不同类型任务,如文本生成、翻译:先在规模通用数据集上进行无监督预训练,让模型学习到广泛语言知识和数据中一般模式与结构。之后在特定任务小规模监督数据上进行微调,使模型能够更好地适应具体任务要求,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良好迁移。高效推理与生成能力:基于自注意力机制等技术,AI模型在生成文本时能够参考输入文本中每个词,并根据词相关性生成合理后续词语,从而生成连贯、具有逻辑性文本
财务状况、投资目标和风险承受能力等因素,为用户提供个性化理财规划。在信贷评估方面,通过分析申请人信用记录、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,垂类模型被广泛应用于质量垂类模型是专注于特定领域模型,在多个领域中展现出了广泛应用前景。垂类模型主要应用几个领域:1.医疗健康疾病诊断与治疗:垂类模型通过分析医疗图像、医疗记录等数据,提供准确诊断和治疗建议。药物研发:在药物研发领域,垂类模型能够加速药物研发过程。2.金融服务风险评估与控制:垂类模型在金融领域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,垂类模型还可以根据用户控制和生产优化。4.教育精准教学与个性化学习:垂类模型在教育领域应用推动了教育模式变革。5.其他领域供应链管理:垂类模型在供应链管理中也发挥着重要作用。农业:在农业领域,垂类模型可以通过分析农田土壤、气象和生长情况等数据,为农民提供农作物生长预测和管理建议,提高农田产量和质量。同时,还能通过病虫害预警等功能,帮助农民提前采取防治措施。
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。交通与在各个领域都有广泛应用。通过处理规模数据集和复杂模型模型能够提供更准确和智能分析和决策支持。随着技术不断发展,模型将在更多领域发挥重要作用,并对社会经济发展带来积极影响。星环科技提供模型训练工具,帮助企业打造自己专属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
行业资讯
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...
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...
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...
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...
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...
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。
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...