专用功能的大模型

、博客等；学术文献和研究报告；各类书籍和电子书；政府公开数据；企业内部数据等。通用语料与专用语料结合：通用语料如百科知识、文学作品等，能为模型提供广泛的基础知识和语言表达能力。专用语料则是针对特定领域或大模型训练语料是指用于训练大模型的大量文本、语音、图像等多模态数据，其规模、质量和多样性对大模型的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、社交媒体行业的专业数据，如医疗领域的病历、医学文献，金融领域的财务报告、交易数据等，可使模型在特定领域表现更出色。特点与要求大规模：通常需要数十亿甚至更多的数据单元，以让模型学习到足够丰富的语言模式和知识，但也化能力和鲁棒性，使其能更好地适应各种不同的输入和任务需求。时效性：需要及时更新，以反映最新的语言用法、知识和社会现象，使模型能够生成符合当前实际情况的输出。作用与意义知识储备：为大模型提供丰富的词汇、语法、语义等语言知识，以及各个领域的专业知识和常识，帮助模型理解和处理输入文本。提升性能：直接影响大模型的性能和泛化能力，高质量、全面、多样的语料库能够训练出在各种任务和场景中表现出色的模型。塑造风格

一体机应运而生，为企业提供了一种软硬件深度融合的解决方案。什么是AI大模型一体机AI大模型一体机是一种将大型人工智能模型与专用计算硬件深度集成的设备。它将模型训练、推理优化、算力调度等软件功能与高性能。技术架构与核心优势AI大模型一体机的技术架构通常包含三个关键层次：基础算力层、模型优化层和应用接口层。基础算力层由高性能GPU或专用AI加速芯片组成，提供强大的并行计算能力；模型优化层包括模型压缩AI大模型一体机：企业级大模型软硬一体解决方案在人工智能技术飞速发展的今天，大型语言模型已成为企业数字化转型的重要工具。然而，如何有效、安全地部署和应用这些大模型，成为许多企业面临的挑战。AI大模型计算硬件相结合，形成一个开箱即用的整体系统。这种设计避免了企业在部署大模型时需要分别采购硬件、安装软件、调试系统的复杂过程，大大降低了技术门槛。与传统的云计算服务不同，大模型一体机通常部署在企业本地、量化、蒸馏等技术，确保大模型能够在有限硬件资源下有效运行；应用接口层则提供标准化的API和开发工具，方便企业快速集成到现有业务系统中。企业级应用场景AI大模型一体机在企业中有广泛的应用前景。在金融领域

，支持事前、事中、事后的数据质量体系，确保数据的准确性和一致性。元数据管理：平台收集和管理关于数据的描述信息，以支持更好的数据理解和使用，提供集中、统一、规范的元数据信息访问、查询和调用功能。数据安全与合数据治理平台是一个综合性软件平台，它整合了多种技术和工具，为企业提供数据治理的全流程功能支撑。以下是数据治理平台的一些核心功能：数据质量管理：数据治理平台提供数据质量监控规则配置、告警管理等功能创建到退役的整个生命周期。数据集成管理：支持数据集成任务的创建、管理和实例查看，具备依赖检测、数据计算和数据导入任务创建等功能。数据资产管理：提供面向用户的场景化搜索，提供全景数据资产地图，方便快速查找资产和资产分析。数据建模：支持将数据模型物化到数据库和将数据库扫描到数据模型；支持构建归集层数据模型。数据采集：支持API到数据库、数据库到数据库、文件到数据的数据采集，支持采集任务调度，可自定义采集任务分组管理、采集日志查看、采集周期等，支持增量采集、全量采集模式。数据加工：支持加工任务调度，可以自定义任务周期；支持数据加工任务的分类管理，实现数据从归集层到专题库的ETL，并在ETL过程中

理解和分析。大模型的应用领域：大模型正在加速赋能千行百业，包括医疗、金融、农业、环境监管等多个领域，通过提供智能支持，实现降本增效。技术进展：大模型技术经历了从小数据到大数据，从小模型到大模型，从专用大模型是近年来人工智能领域的一个重要发展方向，拥有超大规模参数和复杂的计算结构，能够处理多样化的机器学习任务。以下是一些关于大模型的关键特点和进展：巨大的规模与涌现能力：大模型包含数十亿甚至更多参数，模型大小可以达到数百GB甚至更大。这种规模赋予了大模型强大的表达能力和学习能力。当模型的训练数据突破一定规模时，它们会展现出意料之外的复杂能力和特性，类似于人类的思维和智能。更好的性能和泛化能力：大模型通常在各种任务上表现出色，包括自然语言处理、图像识别、语音识别等，具有更强大的学习能力和泛化能力。多任务学习：大模型能够同时学习多种不同的任务，如机器翻译、文本摘要、问答系统等，这有助于模型学习到更广泛和泛化的语言理解能力。大数据训练与强大的计算资源：大模型需要海量的数据来训练，通常在TB以上甚至PB级别的数据集，以及数百甚至上千个GPU的计算资源。迁移学习和预训练：大模型可以通过在大

对海量金融数据的学习和分析，能够实现对金融市场的精准预测、风险评估以及智能投资决策等功能。金融大模型的核心功能智能客服，提升服务效率在金融服务中，客户咨询与服务需求的响应速度和质量，直接影响着客户体验金融大模型：开启金融领域的智能新时代金融大模型，究竟是什么？在当今数字化的金融时代，金融大模型正逐渐崭露头角，成为金融领域变革的重要力量。简单来说，金融大模型是一种基于人工智能技术的复杂系统，它通过与忠诚度。金融大模型凭借先进的自然语言处理技术，为智能客服带来了质的飞跃。以往，客户咨询金融产品或服务时，常面临人工客服繁忙、等待时间长的问题，且不同客服人员的专业水平和回答口径存在差异。而现在，大模型赋能的智能客服能迅速理解客户问题，快速准确地给出答案。精准风控，筑牢安全防线金融风险的有效管理是金融机构稳健运营的基石。金融大模型在风险管理领域展现出强大的实力，通过对海量金融数据的深度分析，能够精准识别潜在风险点，为金融机构提供及时、准确的风险预警。智能投顾，助力投资决策投资决策是一个复杂的过程，需要综合考虑市场趋势、资产配置、风险偏好等诸多因素。金融大模型能够整合宏观经济数据、行业动态

模型一体机"应运而生，它将主流开源大模型预置在专用硬件设备中，为用户提供了一种有效便捷的AI解决方案。大模型一体机本质上是一种集成了硬件、软件和预训练模型的综合系统。与传统的云计算服务不同，它将层面则集成了模型推理框架、API接口和管理工具。更重要的是，许多产品还提供了模型微调功能，允许用户使用自己的数据对预置模型进行定制化训练，使其更贴合特定业务需求。在实际应用场景中，大模型一体机展现出大模型一体机：预置主流开源大模型在人工智能技术飞速发展的今天，大型语言模型已成为推动行业变革的重要力量。然而，对于许多企业和开发者来说，部署和使用这些先进模型仍面临诸多挑战。正是在这样的背景下，"大计算能力直接部署在用户本地，同时避免了从零开始配置环境的复杂过程。这种"开箱即用"的特性特别适合那些希望快速应用AI技术但又缺乏专业技术团队的组织机构。目前市场上主流的大模型一体机通常会预装多个知名的开源大模型。这些模型经过优化后，能够在一体机硬件上有效运行，平衡了性能与资源消耗之间的关系。从技术架构来看，大模型一体机通常采用模块化设计。硬件部分包含高性能GPU或TPU加速器、大容量内存和存储系统；软件

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

将大模型融入千行百业，让企业的AI应用从早期直接调用通用大模型，发展到建立自己的AI基础设施，打造行业或特定领域、任务的专用大模型，助力生产力革新和产业升级，已经成为目前企业关注的核心。星环科技中心、中国科学技术信息研究所、上海报业集团、上海文广集团等10家单位联合发起的中国大模型语料数据联盟，致力于做好数据资源“开发者”；参编国内首个金融行业大模型标准——《面向行业的大规模预训练模型技术和应用评估方法第1部分：金融大模型》，为标准的完善做出了重要贡献；成为大模型责任联盟首批成员单位，积极携手各联盟伙伴，共建大模型良性发展生态等。不断完善AI从基础设施到应用的产业链条，打造从语料处理、模型训练、知识库建设等的一整套的工具链，帮助企业快速建立行业大模型，快速使用AIGC。星环科技拥有从语料到模型再到应用的完整的AIInfra工具集，覆盖语料开发和管理、大模型训练与持续提升、多模态知识工程、多模知识存储与服务、原生AI应用构建编排和应用服务等重要阶段，提供提示词工程、检索增强、智能体构建等大模型应用快速构建和提升、模型推理优化

AI大模型一体机到底是什么AI大模型一体机，简单来说就是将大型人工智能模型与专用硬件设备整合在一起的综合性解决方案。这种设备通常包含高性能计算硬件、预训练好的大型AI模型以及配套的软件系统，所有组件都经过优化设计，能够协同工作。与传统AI部署方式不同，一体机采用"开箱即用"的设计理念，用户无需自行搭建复杂的技术栈，大大降低了AI应用的门槛。从技术构成来看，AI大模型一体机通常包含三个核心部分：首先是计算硬件，包括高性能GPU或TPU等专门为AI计算优化的处理器；其次是软件系统，包含操作系统、驱动程序和AI框架等基础软件；重要的是预装的大规模预训练模型，这些模型可能专注于自然语言处理、计算机视觉或多模态任务。产品特点与优势AI大模型一体机的显著特点是即插即用的便捷性。传统AI模型部署需要企业具备专业的技术团队，解决从硬件选型到软件配置的一系列复杂问题。而一体机将这些工作提前完成，用户只需。与将数据上传至公有云AI服务不同，一体机可以在企业本地运行，敏感数据无需离开组织内部网络。这一特点对政府机构、医疗机构和金融机构等对数据安全要求严格的用户尤为重要。典型应用场景AI大模型一体机已经在

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...

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...

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...

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。

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...

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...

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...

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...