写材料大模型推荐

大模型写代码是利用大规模预训练模型，通过智能代码提示、自动完成、错误检测修复等功能辅助编程，虽能提升效率、助力学习，但存在代码质量、上下文理解等局限，其应用场景广泛且未来发展趋势向好。大模型写代码具有多方面特点及影响，具体如下：大模型写代码优势提升效率：能快速根据自然语言描述生成代码片段甚至完整的代码文件，比如开发人员只需用自然语言描述想要实现的功能，大大节省编写基础代码结构的时间，让开发人员将代码注释来解释其逻辑，有助于初学者更快掌握编程技能。多语言支持：能够涵盖多种主流编程语言，开发人员无论从事何种项目、使用哪种语言开发，都有机会借助大模型获得代码生成或优化方面的帮助。大模型写代码局限调整完善。知识更新滞后：大模型的知识截止到其训练时的数据，如果编程语言有了新的版本更新、推出了新的特性或标准库函数有变化，它可能无法及时知晓并运用，导致生成的代码采用了过时的写法。大模型写代码应用场景快速代码转换为另一种编程语言风格的代码，方便开发人员进行代码迁移或者学习不同语言间代码实现的差异，便于在不同的项目环境中使用。大模型写代码发展趋势与开发工具深度融合：未来有望更紧密地和各类主流开发工具集成

大模型写代码是利用大规模预训练模型，通过智能代码提示、自动完成、错误检测修复等功能辅助编程，虽能提升效率、助力学习，但存在代码质量、上下文理解等局限，其应用场景广泛且未来发展趋势向好。大模型写代码具有多方面特点及影响，具体如下：大模型写代码优势提升效率：能快速根据自然语言描述生成代码片段甚至完整的代码文件，比如开发人员只需用自然语言描述想要实现的功能，大大节省编写基础代码结构的时间，让开发人员将代码注释来解释其逻辑，有助于初学者更快掌握编程技能。多语言支持：能够涵盖多种主流编程语言，开发人员无论从事何种项目、使用哪种语言开发，都有机会借助大模型获得代码生成或优化方面的帮助。大模型写代码局限调整完善。知识更新滞后：大模型的知识截止到其训练时的数据，如果编程语言有了新的版本更新、推出了新的特性或标准库函数有变化，它可能无法及时知晓并运用，导致生成的代码采用了过时的写法。大模型写代码应用场景快速代码转换为另一种编程语言风格的代码，方便开发人员进行代码迁移或者学习不同语言间代码实现的差异，便于在不同的项目环境中使用。大模型写代码发展趋势与开发工具深度融合：未来有望更紧密地和各类主流开发工具集成

大模型语料库是一种基于大规模语料数据的数据仓库，用于训练和部署自然语言处理（NLP）模型。这些语料库包含了各种类型的文本数据，如新闻文章、书籍、网页等，为机器学习算法提供了丰富的训练材料。大模型语料库的价值提升模型性能：大模型语料库提供了丰富的语言样本，使得NLP模型能够学习到更广泛的知识和语言模式，从而提升模型的性能和准确性。促进知识共享：大模型语料库的开放性和共享性使得不同领域的研究者可以共享知识，加速了学术研究和应用开发的进程。推动产业发展：大模型语料库在各个行业中都有广泛的应用，如自然语言处理、智能客服、机器翻译等，为产业发展提供了强大的支持。星环科技加入中国大模型语料数据联盟：做好等数据全生命周期中每个环节提供基础软件及服务，同时，针对人工智能等高速发展态势，也将新形态下多模语料、AI模型前、中、后数据也纳入到了“数据”范畴，以数据为中心，关注大模型的前中后期的数据管理。数据资源“开发者”在2023全球数商大会上，星环科技作为中立的技术提供方加入中国大模型语料数据联盟。星环科技作为上海数据交易所首批签约的技术驱动型数商，为数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通

大模型语料库是一种基于大规模语料数据的数据仓库，用于训练和部署自然语言处理（NLP）模型。这些语料库包含了各种类型的文本数据，如新闻文章、书籍、网页等，为机器学习算法提供了丰富的训练材料。大模型语料库的价值提升模型性能：大模型语料库提供了丰富的语言样本，使得NLP模型能够学习到更广泛的知识和语言模式，从而提升模型的性能和准确性。促进知识共享：大模型语料库的开放性和共享性使得不同领域的研究者可以共享知识，加速了学术研究和应用开发的进程。推动产业发展：大模型语料库在各个行业中都有广泛的应用，如自然语言处理、智能客服、机器翻译等，为产业发展提供了强大的支持。星环科技加入中国大模型语料数据联盟：做好等数据全生命周期中每个环节提供基础软件及服务，同时，针对人工智能等高速发展态势，也将新形态下多模语料、AI模型前、中、后数据也纳入到了“数据”范畴，以数据为中心，关注大模型的前中后期的数据管理。数据资源“开发者”在2023全球数商大会上，星环科技作为中立的技术提供方加入中国大模型语料数据联盟。星环科技作为上海数据交易所首批签约的技术驱动型数商，为数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通

。智能化程度：传统知识库智能化程度相对较低，主要提供信息检索功能；大模型知识库具有更高的智能化程度，可进行知识推理、问答生成等，还能根据用户历史行为和偏好进行个性化推荐。功能特点多模态解析：能够处理图片大模型知识库是一种基于大规模预训练语言模型构建的新型知识库系统，它将大模型的强大语言理解和生成能力与知识库的知识储备和管理功能相结合，为用户提供更智能、高效和便捷的知识服务。以下是具体介绍：技术原理与架构核心引擎：以大规模预训练语言模型，利用其对自然语言的理解和生成能力来处理用户的查询和提供答案。知识存储：采用非结构化文本数据的形式，通过自然语言处理技术将知识转化为模型可以理解的格式，能够容纳信息，生成自然语言回答。与传统知识库的区别知识表示与存储：传统知识库主要以结构化数据形式存储知识，如实体、属性、关系等；而大模型知识库采用非结构化文本数据，能处理更广泛的知识形式，如文本、图像、音频等。查询与检索：传统知识库依赖精确匹配或基于规则的语义分析检索信息，用户需准确表达查询意图并使用特定查询语句或关键词；大模型知识库则可自动识别和解析用户的自然语言查询意图，无需考虑特定语法或关键词

。智能化程度：传统知识库智能化程度相对较低，主要提供信息检索功能；大模型知识库具有更高的智能化程度，可进行知识推理、问答生成等，还能根据用户历史行为和偏好进行个性化推荐。功能特点多模态解析：能够处理图片大模型知识库是一种基于大规模预训练语言模型构建的新型知识库系统，它将大模型的强大语言理解和生成能力与知识库的知识储备和管理功能相结合，为用户提供更智能、高效和便捷的知识服务。以下是具体介绍：技术原理与架构核心引擎：以大规模预训练语言模型，利用其对自然语言的理解和生成能力来处理用户的查询和提供答案。知识存储：采用非结构化文本数据的形式，通过自然语言处理技术将知识转化为模型可以理解的格式，能够容纳信息，生成自然语言回答。与传统知识库的区别知识表示与存储：传统知识库主要以结构化数据形式存储知识，如实体、属性、关系等；而大模型知识库采用非结构化文本数据，能处理更广泛的知识形式，如文本、图像、音频等。查询与检索：传统知识库依赖精确匹配或基于规则的语义分析检索信息，用户需准确表达查询意图并使用特定查询语句或关键词；大模型知识库则可自动识别和解析用户的自然语言查询意图，无需考虑特定语法或关键词

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。智能化程度：传统知识库智能化程度相对较低，主要提供信息检索功能；大模型知识库具有更高的智能化程度，可进行知识推理、问答生成等，还能根据用户历史行为和偏好进行个性化推荐。功能特点多模态解析：能够处理图片大模型知识库是一种基于大规模预训练语言模型构建的新型知识库系统，它将大模型的强大语言理解和生成能力与知识库的知识储备和管理功能相结合，为用户提供更智能、高效和便捷的知识服务。以下是具体介绍：技术原理与架构核心引擎：以大规模预训练语言模型，利用其对自然语言的理解和生成能力来处理用户的查询和提供答案。知识存储：采用非结构化文本数据的形式，通过自然语言处理技术将知识转化为模型可以理解的格式，能够容纳信息，生成自然语言回答。与传统知识库的区别知识表示与存储：传统知识库主要以结构化数据形式存储知识，如实体、属性、关系等；而大模型知识库采用非结构化文本数据，能处理更广泛的知识形式，如文本、图像、音频等。查询与检索：传统知识库依赖精确匹配或基于规则的语义分析检索信息，用户需准确表达查询意图并使用特定查询语句或关键词；大模型知识库则可自动识别和解析用户的自然语言查询意图，无需考虑特定语法或关键词

视觉任务，如图像和视频分类、目标检测、图像生成等。语音识别：大语言模型可以用于语音识别，将语音转化为文字，以及语音合成，将文字转化为语音。推荐系统：大语言模型可以用于推荐系统，根据用户的历史行为和偏好，预测其可能感兴趣的内容，并为其提供个性化的推荐。金融领域：大语言模型在金融领域也有着广泛的应用，如投资策略、风险评估、财务报告分析等。除了上述提到的应用场景，大语言模型还可以应用于其他领域，如医疗大语言模型的应用场景非常广泛，以下是一些主要的领域：自然语言处理(NLP)：大语言模型在自然语言处理领域有广泛的应用，如文本分类、情感分析、机器翻译等。计算机视觉(CV)：大语言模型可以应用于计算机、法律等。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”。

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式，可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and，不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符，'%'表示匹配任意字符，'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离，返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件，用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...

Hippo在1.2版本提供了全文索引能力，兼容ElasticSearch6.7.2语法，在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性，支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求，通过该能力的支持，可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回，可以降低漏检和误检的概率，能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时，一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外，均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。

在Hippo中，比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务，用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果：{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...

查看Master节点通过以下命令，查看集群Master节点信息：curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果：epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址，支持以*通配，支持指定多个pattern，多个pattern以逗号分割返回结果：

本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现，该份测试同样也是Hippo的基准测试，后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq)，所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集，不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理，使用SIFT算法得到的图片特征向量。...

本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数，如果出现行级错误（比如主键冲突），Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...

运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息，包括：Masterstatus：当前的ActiveMaster，MasterGroup，MasterAddress，Master的健康状态TabletServerStatus：TabletServerAddress，健康状态，逻辑机架和数据中心信息，容量使用以及Tablet个数TabletNum：当前集群表的个数Version：Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息：库名库创建时间库内各类表的信息：点击某个库，可以看到库下所有表的信息，主要包括：••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...