怎么区分大模型

大模型提示词模板（PromptTemplates）是用于引导大模型生成特定类型输出的标准化输入。以下是一些不同场景下的提示词模板示例：问答（Q&A）：“什么是[主题]？请简洁地解释一下包含[要点1]、[要点2]和[要点3]。”指令遵循：“请列出制作[物品]的步骤。”创意写作：“创作一首关于[主题]的诗。”角色扮演：“如果你是[角色]，在[情境]中你会怎么做？”信息检索：“查找并总结

大模型提示词模板（PromptTemplates）是用于引导大模型生成特定类型输出的标准化输入。以下是一些不同场景下的提示词模板示例：问答（Q&A）：“什么是[主题]？请简洁地解释一下包含[要点1]、[要点2]和[要点3]。”指令遵循：“请列出制作[物品]的步骤。”创意写作：“创作一首关于[主题]的诗。”角色扮演：“如果你是[角色]，在[情境]中你会怎么做？”信息检索：“查找并总结

需要专业人士构建精确的检索式，而法律大模型一体机支持自然语言查询，能够理解"这种情况下法院通常会怎么判"这样的模糊问题，并从数百万判例中找出最相关的参考案例。更令人惊叹的是，它能够分析不同法院的裁判倾向，预测案件可能的走向，为诉讼策略提供数据支持。在法律咨询与普法领域，法律大模型一体机同样大显身手。它能够以通俗易懂的语言解释法律概念，回答"邻居装修影响到我该怎么办"等日常法律问题。边远地区的基层法律大模型一体机：当人工智能遇上法律专业法律大模型一体机是一种集成了人工智能大模型技术的专业法律设备。它不同于普通的法律数据库或检索系统，而是通过深度学习技术，吸收了海量法律条文、司法解释、裁判文书、学术论文等专业资料，形成了能够理解、分析和生成法律内容的"数字法律专家"。这种设备通常以硬件形式呈现，既保障了数据安全，又提供了强大的计算能力。在法律文书处理方面，法律大模型一体机展现出惊人的能力

需要专业人士构建精确的检索式，而法律大模型一体机支持自然语言查询，能够理解"这种情况下法院通常会怎么判"这样的模糊问题，并从数百万判例中找出最相关的参考案例。更令人惊叹的是，它能够分析不同法院的裁判倾向，预测案件可能的走向，为诉讼策略提供数据支持。在法律咨询与普法领域，法律大模型一体机同样大显身手。它能够以通俗易懂的语言解释法律概念，回答"邻居装修影响到我该怎么办"等日常法律问题。边远地区的基层法律大模型一体机：当人工智能遇上法律专业法律大模型一体机是一种集成了人工智能大模型技术的专业法律设备。它不同于普通的法律数据库或检索系统，而是通过深度学习技术，吸收了海量法律条文、司法解释、裁判文书、学术论文等专业资料，形成了能够理解、分析和生成法律内容的"数字法律专家"。这种设备通常以硬件形式呈现，既保障了数据安全，又提供了强大的计算能力。在法律文书处理方面，法律大模型一体机展现出惊人的能力

AI大模型训练是先收集和预处理数据，接着选择并搭建模型架构，然后进行无监督预训练，再通过有监督微调或指令微调让模型适应具体任务，过程中进行优化与调参，最后对模型评估与监控。以下是一般的训练步骤：数据、组织机构名标注等，用于监督学习。数据划分：将数据划分为训练集、验证集和测试集，训练集用于模型的训练，验证集用于调整模型的超参数和评估模型的性能，防止过拟合，测试集用于最终评估模型在未见过数据上的泛化能力。模型预训练无监督学习：使用大量的无监督数据进行预训练，让模型自动学习数据中的语言模式、语义关系和知识结构。常见的无监督学习任务包括语言建模、掩码语言建模、下一句预测等，通过预测文本中的下一个单词、填补掩码位置的单词或判断两句话的先后顺序等方式，让模型学习语言的语法和语义规则。强化学习：近端策略优化（PPO）是一种强化学习算法，可用于训练智能代理程序以执行任务和决策，通过与环境互动，收集观测值、采取的动作和获得的奖励，估计优势函数，并使用PPO的目标函数来更新策略，以增加优势函数，从而使模型学习到最优的行为策略.人类反馈强化学习（RLHF）：将强化学习与人类反馈相结合，让人类训练师对模型的

AI大模型训练是先收集和预处理数据，接着选择并搭建模型架构，然后进行无监督预训练，再通过有监督微调或指令微调让模型适应具体任务，过程中进行优化与调参，最后对模型评估与监控。以下是一般的训练步骤：数据、组织机构名标注等，用于监督学习。数据划分：将数据划分为训练集、验证集和测试集，训练集用于模型的训练，验证集用于调整模型的超参数和评估模型的性能，防止过拟合，测试集用于最终评估模型在未见过数据上的泛化能力。模型预训练无监督学习：使用大量的无监督数据进行预训练，让模型自动学习数据中的语言模式、语义关系和知识结构。常见的无监督学习任务包括语言建模、掩码语言建模、下一句预测等，通过预测文本中的下一个单词、填补掩码位置的单词或判断两句话的先后顺序等方式，让模型学习语言的语法和语义规则。强化学习：近端策略优化（PPO）是一种强化学习算法，可用于训练智能代理程序以执行任务和决策，通过与环境互动，收集观测值、采取的动作和获得的奖励，估计优势函数，并使用PPO的目标函数来更新策略，以增加优势函数，从而使模型学习到最优的行为策略.人类反馈强化学习（RLHF）：将强化学习与人类反馈相结合，让人类训练师对模型的

AI大模型训练是先收集和预处理数据，接着选择并搭建模型架构，然后进行无监督预训练，再通过有监督微调或指令微调让模型适应具体任务，过程中进行优化与调参，最后对模型评估与监控。以下是一般的训练步骤：数据、组织机构名标注等，用于监督学习。数据划分：将数据划分为训练集、验证集和测试集，训练集用于模型的训练，验证集用于调整模型的超参数和评估模型的性能，防止过拟合，测试集用于最终评估模型在未见过数据上的泛化能力。模型预训练无监督学习：使用大量的无监督数据进行预训练，让模型自动学习数据中的语言模式、语义关系和知识结构。常见的无监督学习任务包括语言建模、掩码语言建模、下一句预测等，通过预测文本中的下一个单词、填补掩码位置的单词或判断两句话的先后顺序等方式，让模型学习语言的语法和语义规则。强化学习：近端策略优化（PPO）是一种强化学习算法，可用于训练智能代理程序以执行任务和决策，通过与环境互动，收集观测值、采取的动作和获得的奖励，估计优势函数，并使用PPO的目标函数来更新策略，以增加优势函数，从而使模型学习到最优的行为策略.人类反馈强化学习（RLHF）：将强化学习与人类反馈相结合，让人类训练师对模型的

AI大模型训练是先收集和预处理数据，接着选择并搭建模型架构，然后进行无监督预训练，再通过有监督微调或指令微调让模型适应具体任务，过程中进行优化与调参，最后对模型评估与监控。以下是一般的训练步骤：数据、组织机构名标注等，用于监督学习。数据划分：将数据划分为训练集、验证集和测试集，训练集用于模型的训练，验证集用于调整模型的超参数和评估模型的性能，防止过拟合，测试集用于最终评估模型在未见过数据上的泛化能力。模型预训练无监督学习：使用大量的无监督数据进行预训练，让模型自动学习数据中的语言模式、语义关系和知识结构。常见的无监督学习任务包括语言建模、掩码语言建模、下一句预测等，通过预测文本中的下一个单词、填补掩码位置的单词或判断两句话的先后顺序等方式，让模型学习语言的语法和语义规则。强化学习：近端策略优化（PPO）是一种强化学习算法，可用于训练智能代理程序以执行任务和决策，通过与环境互动，收集观测值、采取的动作和获得的奖励，估计优势函数，并使用PPO的目标函数来更新策略，以增加优势函数，从而使模型学习到最优的行为策略.人类反馈强化学习（RLHF）：将强化学习与人类反馈相结合，让人类训练师对模型的

大模型和大语言模型是人工智能领域中两个重要的概念，各自有不同的特点和应用场景。大模型：通常指的是具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型，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。大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能，能够处理更加复杂的任务和数据。大模型在各种领域都有广泛的应用，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等。大模型通过训练海量数据来学习复杂的模式和特征，具有更强大的泛化能力，可以对未见过的数据做出准确的预测。大语言模型：（LargeLanguageModels，简称LLMs）是大模型的一个子集，专注于处理自然语言，能够理解、生成和处理大规模文本数据。大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，学会理解语言的结构、语义、语境和语用等方面。大语言模型的特点是规模庞大，包含数十亿的参数，帮助它们学习语言数据中的复杂模式。大模型是一个更广泛的概念，包括了大语言模型在内的多种类型的模型，而大语言模型则是专门针对自然语言处理任务的大模型。大模型可以应用于多种不同的领域，而大语言模型主要应用于自然语言相关的任务。

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

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•...

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

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。...

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

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...

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":...