大模型中的行业模型

2023年作为大模型元年,AI行业重新洗牌,各行业应用+大模型的模式纷纷落地,行业主管部门也纷纷牵头大模型语料的组建,聚焦高质量语料的积累、开放共享及安全治理,逐步完善大模型生态构建,确保大模型更好地应用落地。针对垂直类的专家型应用场景,仅用思维链、微调及外挂行业知识库方式是无法满足实际业务需求的,企业至少需要对通用大模型做二次预训练及微调,才能实现一款专家级别的大语言模型。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。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”。
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大模型行业发展
便有了飞速增长。竞争格局初现:大模型行业的竞争激烈,头部厂商凭借自身的技术、数据、资金等优势,在市场中占据重要地位。它们通过不断的技术研发和创新,推出更强大的大模型产品,并通过降价等策略吸引更多用户和中,大模型都展现出了巨大的应用潜力,能够为企业和机构提供智能化的解决方案,提高生产效率、降低成本、优化决策等。大模型行业应用金融领域:可用于风险评估与信用评级,通过对海量金融数据的分析和学习,更大模型行业是一个快速发展的领域,涉及多个方面,包括市场分析、技术发展、应用领域、专业报告、专业数据集、专业框架和专业工具。大模型行业发展现状企业数量增长:大模型横空出世不到两年的时间,国内大模型企业优化,包括模型结构的改进、训练算法的创新、参数规模的扩大等。应用逐渐落地:大模型开始与千行百业逐步加深融合,从早期的理论研究和技术探索,逐渐走向实际应用和产业落地。在金融、工业、教育、医疗、政务等众多行业开发者,以巩固其市场份额。而一些初创企业则面临着较大的竞争压力,在成本控制、技术实力、市场份额等方面相对较弱,需要寻找差异化的竞争策略或与其他企业合作来谋求发展。技术不断进步:大模型的技术在不断演进和

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行业大模型9大典型场景应用
中,大模型可以分析天文数据,帮助科学家发现新的星体和宇宙现象。智慧金融:金融行业利用大模型进行风险评估、欺诈检测、投资策略优化等。AI模型能够分析市场数据,预测股票走势,为投资者提供决策支持。自动驾驶行业大模型是指针对特定行业或领域的需求,采用大规模数据训练和先进算法的深度学习模型。与通用大模型相比,行业大模型更注重对垂直细分领域的数据进行有针对性的训练和优化,以更好地理解行业的语义和规范,更有效地执行专业性更强的任务。以下是一些行业大模型的典型应用:智慧能源:在智慧能源领域,大模型可以帮助优化能源分配和消耗。例如,通过分析历史数据和实时信息,模型可以预测能源需求,优化电网负荷,减少能源浪费。智慧医疗:在医疗健康行业,大模型的应用包括疾病诊断、个性化治疗计划制定、药物研发等。通过分析患者的医疗记录、基因信息和生活习惯,AI模型能够提供更准确的诊断建议,甚至在某些情况下,能够发现人类医生污染事件。此外,智慧安防系统也能通过大模型实现更高效的监控和应急响应。城市治理:城市治理中,大模型可以协助政策制定者分析城市发展趋势,预测社会问题,如犯罪率、失业情况等。通过这些分析,政府能够制定更有

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大模型在金融行业的应用
大模型在金融行业的应用包括但不限于以下方面:风险评估:大模型可以融合金融行业的知识和数据用于风险评估,帮助金融机构做出更精准的风险决策,大幅提升风险稳定性。例如,如果将各类金融大数据、不同行业的数据-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、宏观经济数据注入大模型,则可以进行有效的风险预警和预测,降低整个社会的金融风险。市场预测:大模型也可以应用在市场预测上。例如,通过融合各类金融市场数据,大模型可以帮助金融机构更准确地预测市场趋势,从而更好地把握市场机会。欺诈检测:大模型在欺诈检测方面也具有应用价值。通过分析大量的交易数据,大模型可以检测出异常交易行为,及时发现并防止欺诈行为的发生。用户理解和需求匹配:大模型可以处理大量的用户数据,更好地理解和响应用户需求,让产品和用户需求更精准地匹配。例如,基于大模型技术,金融机构可以分析用户的消费行为、偏好和需求,从而更好地设计产品和服务,提高用户满意度。星环无涯金融大模型

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金融行业大模型
、市场动态等信息,例如东方财富的妙想金融大模型,可在投研、投顾、投教、投资等金融垂直场景发挥专业价值。数据质量要求高:金融数据的准确性和可靠性至关重要,因此金融行业大模型在训练和优化过程中,对数据的质量把控金融行业大模型是指专门针对金融领域的特点和需求,基于大量的金融数据训练而成的大语言模型。金融大模型特点金融专业性强:金融行业大模型具备深厚的金融专业知识,能够准确理解和处理各种金融术语、概念力支持。合规性要求严格:金融行业受到严格的监管,大模型的应用必须符合相关法规和合规要求,包括数据隐私保护、信息安全、反洗钱等方面的规定,以确保金融业务的合法合规运营。金融大模型应用场景智能投研:帮助。创新业务模式:激发金融机构的创新能力,推动金融产品和服务的创新,开拓新的业务领域和市场机会,如基于大模型的智能投资组合管理、个性化金融产品推荐等,为金融行业的发展注入新的活力。更为严格,以确保生成的结果符合金融业务的严谨性要求。风险控制能力突出:金融行业大模型能够协助金融机构更好地进行风险评估和控制,通过对海量数据的分析和挖掘,预测市场趋势、识别潜在风险因素,为风险管理提供有

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垂直大模型,垂直大模型的优势和应用场景
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,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: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。垂直大基因数据,辅助医生进行疾病诊断。个性化医疗:根据患者的特定基因信息和病史数据,提供个性化的治疗方案。金融领域:风险评估:用于信用评分、贷款审批以及金融欺诈检测,通过分析大量的财务数据来评估风险。投资分析

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大语言模型训练
作诗、小说写作和对话机器人等。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。这款工具旨在帮助企业构建自有的行业大模型,通过大模型基础设施打造面向未来的、具备“新型人机交互”且“敏捷可持续迭代”的人工智能应用。针对大语言模型及其衍生数据、模型和应用方面的问题大语言模型训练是指使用大规模数据对语言模型进行训练,以捕捉更丰富的语义和语法结,生成更高质量的文本。大语言模型训练需要大量的文本进行训练。传统的语言模型训练往往使用小规模数据集,如数百万个句子或几十个GB的文本。而大语言模型训练则使用更大规模的数据集,如数十亿个句子或数百GB的文本。这些数据包括各种类型的文本,如新闻、百科、小说、社交媒体等,以便涵盖尽可能多的语言特征和应用场景。大语言模型训练技术和工具的不断发展为大语言模型训练提供了坚实的基础。大语言模型训练还需要合适的模型结构和超参数设置。常用的模型结构包括循环神经网络和变种以及自注意力机制。同时,还需要调整模型的超参数,如层数、隐藏

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政务行业的大模型应用
数据处理、精准政策制定、高效服务提供等诸多挑战。传统的信息技术手段在应对这些挑战时逐渐显得力不从心,而大模型的出现,为政务行业提供了新的解决方案,成为推动政务数字化转型的重要力量。大模型为政务带来的变革模型可以实现智能审批。当企业和群众提交申请材料后,大模型能够自动识别和提取关键信息,与数据库中的标准进行比对,快速判断申请是否符合条件。服务优化在传统政务服务模式下,由于缺乏对群众需求的精准分析,往往政务新“智”变:大模型如何重塑政务服务大模型“进军”政务领域的时代背景在科技飞速发展的当下,人工智能无疑是最耀眼的领域之一。从早期简单的算法模型,到如今深度学习、强化学习等技术的广泛应用,人工智能已渗透到社会生活的各个角落。在医疗领域,AI技术辅助医生进行疾病诊断,提高诊断的准确性和效率;在交通领域,自动驾驶技术正逐步改变人们的出行方式;在教育领域,智能辅导系统为学生提供个性化的学习方案。大模型过程不仅耗费时间和精力,而且容易出现材料缺失、审批不通过等问题,导致业务办理周期长。大模型的应用彻底改变了这一局面。它具备快速响应和智能处理任务的能力,能够在短时间内处理海量数据。在政务服务平台上,大

等方面的应用,提高生产效率和产品质量。随着AI大模型的落地加速,各行业应用生态也在加速形成。越来越多的企业和机构开始将AI大模型技术应用于自身的业务中,探索新的商业模式和创新点。同时,也涌现出了一批基于AI大模型技术的创新创业企业,为各行业提供更加智能化、高效化的解决方案和服务。随着人工智能技术的不断发展和进步,AI大模型已经成为各行业应用的重要支撑。AI大模型具有强大的数据处理和学习能力,能够帮助各行业实现自动化、智能化、高效化的处理和决策。目前,AI大模型已经在医疗金融服务的智能化水平和风险控制能力。在教育领域,AI大模型可以根据学生的学习情况和反馈进行智能化的教学设计和推荐,提高教学质量和学生学习效果。在制造领域,AI大模型可以实现智能制造、智能监控、智能维护、金融、教育、制造等众多领域得到了广泛应用。在医疗领域,AI大模型可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案制定,提高诊断准确率和治疗效果。在金融领域,AI大模型可以用于风险评估、信用评级、投资决策等方面,提高

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什么是行业大模型?
解和处理该行业的专业术语、规范和语义。行业大模型的发展得益于大数据和深度学习等技术的进步,以及对各个行业特定需求的理解。通过训练行业大模型,企业和从业者可以利用模型的语言理解和生成能力来解决该行业中的各种问题。然而,行业大模型的训练和应用也面临一些挑战。其中包括获取足够的行业数据进行模型训练、解决数据质量和隐私保护的问题,以及不断更新和优化模型以适应行业发展的需求。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,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”。
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国产化替代升级实践
新时代需要新技术,企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展,已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库,演进到分布式、多模型、云原生的形态,并在很多场景应用落地,带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展,国产软件加速发展,国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心,同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此,应该抓住国产化改造的机遇,用新技术去替代老技术,实现自主可控的同时,完成旧系统的改造升级,这也是信创的主旨。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,在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品;提出了创新的多模型统一技术架构,支持业内主流的10种数据模型,Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例,论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等,星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...

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金融、医疗知识图谱平台
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时空数据库(Spacial-temporaldatabase)是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统,它是传统关系型数据库的一个扩展,可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据,例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此,时空数据库可以用于多种应用程序,如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是,它提供了额外的功能和数据类型,例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外,时空数据库还支持空间查询和时空查询,例如常见的缓冲区查询,使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析,并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture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。