中国gpt 大模型

GPT语料管理GPT是一种基于Transformer架构的自然语言处理模型，它的核心能力在于通过大规模语料库的预训练，学习语言的结构和规律，从而能够生成自然流畅的文本。GPT模型的训练过程离不开海量的语料，这些语料的收集、处理和管理是模型性能的关键因素之一。语料的来源GPT的语料主要来源于可以公开访问的互联网数据，如新闻报道、社交媒体、论坛等。此外，还包括内部人工收集的数据，例如采访调研、搜索的存储和管理。通常会使用数据库等工具来存储语料，以便于后续的检索和使用。语料管理的重要性语料的质量直接影响到GPT模型的性能。高质量的语料能够帮助模型更好地学习语言的规律，从而生成更准确、更自然的文本。此外，语料管理还可以提高模型的可解释性。由于GPT模型的复杂性，语料的规模和质量对模型的可解释性有重要影响。通过有效的语料管理，可以在一定程度上缓解模型的“算法黑箱”问题。未来的发展趋势随着GPT可以用于自动化的语料清洗和标注，从而提高语料管理的效率。总之，GPT语料管理是自然语言处理领域的重要环节。通过有效的语料管理，可以提高模型的性能和可解释性。未来，随着技术的不断发展，语料管理将在自然语言处理领域发挥更加重要的作用。

曲线》中低代码(Low-code)也正处于峰值。当“聪明”的GPT遇上“平民化”的低代码，两大热门技术的融合能否在真正意义上变革传统开发?大模型能通过自然语言理解自动生成需求文档及代码供给低代码开发者要的是，通过大模型对于文档、模版、业务流程、样例、源码的自学习能力，融合低代码的设计编排和逻辑优化能力，使得低代码定位形态升级、开发边界扩大，价值范围打开，可以预见，融合大模型能力的低代码开发平台有望成为GPT2B应用落地的加速器。因此，我们需要重新定义低代码开发平台。GPT的横空出世，全球软件厂商掀起一股智能化开发热潮。据Gartner新发布的《2023年新兴技术成熟度曲线》显示，生成式AI正位于顶峰，同样在Gartner发布的《2023年中国ICT技术成熟度

近日，国际权威IT咨询机构IDC发布《中国大模型在数字政府应用市场分析，2024》报告，。星环科技成功入选IDC“政务大模型厂商图谱”。IDC在报告中指出，大模型在政府行业的应用正逐渐展现出其巨大的技术实力，星环科技在大模型领域收获了一系列荣誉奖项：入选IDC“中国生成式AI市场生态图谱”、入选“2023中国人工智能大模型企业50强”、星环科技无涯Infinity荣获“人民匠心奖——匠心产品奖TOP100”榜单等。同时星环科技积极参与行业共建，为中国大模型生态发展贡献智慧力量：参编了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》，为标准的潜力和价值。政务大模型作为在基础大模型基础上进行微调而成的专用模型，更加贴合政府行业的需求和特性，为政府决策、公共服务、政策制定等方面提供了强大的支持。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。在大模型领域，星环科技发布了一系列工具产品供用户使用，助力企业抓住大模型时代的新机遇。工具链方面，发布了大模型外挂存储分布式向量数据库Hippo、大模型预训练微调工具

大模型在不同场景下的需求。模型层：这一层主要由大语言模型、视觉-语言模型等构成。大语言模型如GPT-4等，具备处理及生成自然语言文本的能力；视觉-语言模型则结合了视觉与语言信息，能够理解和创造跨模态大模型通常指规模巨大、参数数量众多的机器学习模型，尤其在深度学习领域，这种模型有着复杂且多层次的架构。技术架构层次大模型的技术架构可以划分为多个层次，每个层次都承担着不同的功能和任务，共同构成了大模型的完整体系：基础设施层：这是大模型技术架构的基石，包括GPU、CPU、RAM、HDD和网络等关键硬件设施。其中，GPU针对并行计算进行了优化，非常适合深度学习以及执行复杂计算任务；CPU则承担了大部分的计算任务，特别是在执行逻辑运算和控制任务时表现高效；RAM提供了计算过程中快速读写数据的临时存储空间；HDD承担着存储大量训练数据和模型文件的任务；网络则为AI大模型的预训练、微调、推理、应用访问提供分布式的通信基础设施。云原生层：基于Docker容器和K8S的弹性云原生架构，为AI大模型的预训练、微调、推理以及应用的部署提供了高扩展、高可用的云环境。这种架构能够根据访问量的情况动态伸缩，满足

国产大模型是指由中国企业研发的、具有大规模计算和数据处理能力的大型人工智能模型。这些模型旨在解决特定的问题或领域，例如自然语言处理、图像识别、智能推荐等。在国产大模型领域，一些知名的企业不仅在研发大模型方面具有丰富的经验和技术实力，同时也为其他企业提供大模型服务。随着技术的进步和应用场景的不断扩大，国产大模型有望在更多领域得到应用和发展。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。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”。

星环科技凭借在大模型领域的深耕布局和技术实力，入选IDC“中国生成式AI市场生态图谱V1.0”。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，形成了大数据与云基础平台。凭借在大模型领域的深耕布局和产品技术实力，星环科技在大模型领域收获了一系列荣誉奖项：入选“2023中国人工智能大模型企业50强”、星环科技无涯金融大模型Infinity荣获“人民匠心奖——匠心产品奖TOP100”榜单等。同时星环科技积极参与行业共建，为中国大模型生态发展贡献智慧力量：参编了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、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。在大模型领域，星环科技发布了一系列工具产品供用户使用，助力企业抓住大模型时代的新机遇。工具链方面，发布了大模型外挂存储分布式向量数据库Hippo、大模型预训练微调工具SophonLLMOps及自动化知识库构建工具TKS。预训练大模型方面，发布了金融大模型星环无涯（Infinity）和数据分析大模型星环求索（SoLar）。用户可以通过星环

国产大模型指的是由中国公司或研究机构开发的人工智能模型，这些模型通常在大规模数据集上进行训练，以实现对自然语言、图像、音频等多种模态数据的深度理解和处理。星环科技的多模态大模型就是一个典型的例子（InfinityIntelligence），是一款基于星环大模型底座，结合个人知识库企业知识库、法律法规、财经等多种知识源的企业级垂直领域问答产品。

近日，赛迪工业和信息化研究院（集团）四川有限公司发布《2023中国人工智能大模型企业综合竞争力50强研究报告》。星环科技凭借星环无涯金融大模型Infinity、星环求索大数据分析大模型SoLar成功入选人工智能大模型企业综合竞争力50强。《2023中国人工智能大模型企业综合竞争力50强研究报告》对企业在人工智能大模型领域的竞争力进行多维度评价，综合考虑企业经济实力、技术水平、技术创新、合作生态、行业影响力5个一级指标，市场营收、融资与风险、模型开放平台等19个二级指标，对我国人工智能大模型企业实力进行综合评估，终形成人工智能大模型企业综合竞争力50强评价结果。人工智能是推动科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的战略性新兴产业，大模型作为人工智能的核心组成部分，以其强大的学习能力和巨大的应用潜力，正在重塑千行百业。星环科技作为一家在大数据基础软件深耕多年的企业，在大模型的探索之路上，不断解决技术难题，发布了一系列的工具产品供用户使用。工具链方面，发布了大模型外挂存储分布式向量数据库Hippo、大模型预训练微调工具SophonLLMOps及自动化知识库构建工具TKS。预训练大模型

近日，中国领先的产业数字化研究与咨询机构爱分析发布《2023爱分析·大模型厂商全景报告》，综合考虑企业需求、关注度等因素，选取其中7个特定市场进行重点分析，通过对各特定市场的需求分析和代表厂商的能力一系列荣誉奖项：入选“2023中国人工智能大模型企业50强”、入选IDC“中国生成式AI市场生态图谱”、星环科技无涯金融大模型Infinity荣获“人民匠心奖——匠心产品奖”、入选2023年中国AIGC科技积极参与行业共建，为中国大模型生态发展贡献智慧力量：参编了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；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由上海人工智能实验室联合中央广播电视总台、人民网、国家气象中心、中国科学技术解读，为企业厂商选型提供参考。星环科技凭借在大模型领域的深耕布局和技术实力，成功入选”大模型厂商全景地图“LLMOps工具、领域大模型、湖仓一体、向量数据库多个板块。爱分析认为，大模型市场从技术架构

国产大模型推理：人工智能的新篇章近年来，人工智能领域迎来了一场前所未有的变革，其中大语言模型的出现尤为引人注目。在这场全球性的技术竞赛中，中国的科研团队和企业也交出了令人瞩目的答卷。国产大模型的崛起不仅代表着技术上的突破，更彰显了中国在人工智能领域的自主创新能力。本文将带您了解国产大模型推理的基本原理、发展现状以及应用前景。大模型推理的本质，是让计算机模拟人类的思维过程，根据输入的提示生成连贯模型能够部署到更多终端设备上。国产大模型的崛起不仅是一项技术成就，更是中国科技创新能力的体现。从跟跑到并跑，再到某些领域的领跑，中国人工智能正在书写属于自己的篇章。循环往复，形成完整的回答。在推理能力方面，国产大模型已经能够胜任多种复杂任务。从基础的问答对话，到需要多步推理的数学题解答；从文学创作到代码生成，这些模型的表现日益接近人类水平。应用场景的拓展是国产大模型发展的另一个亮点。在教育领域，大模型可以充当个性化辅导老师；在医疗行业，它能辅助医生进行诊断；在创意产业，模型可以帮助撰写文案、生成设计。更令人期待的是，随着多模态技术的发展，国产大模型开始具备处理图像

TranswarpDataStudio(简称TDS)是星环科技自研的一站式大数据开发工具，提供数据集成、存储、治理、服务和共享等数据处理全生命周期的企业级管理能力。结合星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub简称TDH)业界创新的多模态的大数据处理能力，能够提升企业构建数据中台、数据仓库、数据湖等系统的效率，更高效地实现数据资产化和数据业务化数据开发套件，助力企业完成数据统一化数据开发套件包含了大数据整合工具Transporter、数据库在线开发与协同工具SQLBook和任务调度软件Workflow，该套件作为星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub的生态开发应用工具，针对数据开发场景，提供数据集成、SQL开发和任务调度的能力，帮助企业将数据归集到数据湖仓，完成数据统一化的过程。数据开发套件的三大核心优势：分布式架构设计，可支持PB级别的数据平台建设，支持日均十万级任务调度，性能可扩展；支持SQL关键词和SQL片段推荐，数据开发知识积累，智能化持续优化开发体验和开发效率；基于大数据平台计算能力提供数据转换能力，避免传统ETL工具本身的计算瓶颈。数据治理套件，...

近年来，图数据库的价值逐渐得到了大家的关注。作为一家专注于图数据库研发的企业，星环科技成为了行业内备受关注的图数据库公司之一。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，旨在为用户提供数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等全生命周期的基础软件和服务。同时，作为一家深入图计算领域多年的公司，星环科技自主研发了分布式图数据库StellarDB，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。另外，StellarDB还具备毫秒级的点边查询能力、10+层深度链路分析能力和近40种的图分析算法，同时还可提供数据2D和3D展示能力。星环科技进一步推出的StellarDB4.0版本，在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用性、安全性、运维管理和开放性方面也全面升级。这些升级内容均有利于帮助企业用户更高效地挖掘海量数据互联价值。星环科技已经成功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。广泛应用于金融、政府、交通等多个行业的反洗钱、风...

图数据库是一种特殊的数据库管理系统，可以高效地存储和查询各种复杂数据间的关系。一般而言，图数据库是基于图形理论和图形模型而建立的，相比于传统的关系数据库（RDBMS），图数据库能够很好的解决复杂数据之间的连接问题，有着优越的效率和性能。图数据库可以看作一个由节点（节点表示具体的数据）和边（边表示节点之间的生物关系）组成的图，这种图称为图形数据。这些节点和边都具有特定的属性，这些属性包含了数据的详细信息，比如名称，性别，地址等内容。这种数据呈现了一个更加真实和可视的方式，具有更加完整的信息和语义，可以用于多种领域，如社交网络，交通规划，生物医学等，因此有着极其广泛的应用前景。相比于其他数据库系统，图数据库拥有以下优点：应对复杂性：图数据库可以轻松处理各种形式的复杂数据，可以通过在图形结构中表示数据之间的联系，从而实现更好的查询和可视化。相比于传统的关系型数据库，图形数据的可视化更加清晰有条理，能够更加方便的进行复杂数据的关系分析。高效性：图数据库能够高效地处理大量的数据连接操作，而且查询时不需要太多的连接，所以具有更高的查询效率。例如，在社交网络中，图数据库能够高效的搜索出用户之间的关系...

AquilaInsight是星环科技推出的一款多模数据平台监控软件，为企业运维团队提供了一套统一、完整、便捷的智能化运维解决方案。通过丰富的仪表盘管理、告警与通知管理、实时和历史查询语句运行分析、计算和存储引擎的统一监控、完整的日志收集过滤与检索等功能，实现高效智能运维的目标，充分保证集群稳定高效的运作。业务痛点企业在应对业务部门的扩张以及数据融合创新时，通常会针对不同的项目场景引入不同的数据模型以及大数据产品。这些产品和模型为企业解决了海量多源异构数据的存储管理难题，但与此同时，产品服务的可靠性问题也为企业带来了挑战。服务需要持续高效、稳定、可靠的运作，对于企业运维团队来说需要做到有问题及时发现，资源不够及时扩容，出现故障迅速修复，以防止出现服务器长时间宕机、业务长时间中断、数据丢失等问题。企业如果采用了大量分布式架构的大数据组件，那么运维人员需要掌握每一款大数据产品的相关知识，极大的增加了企业的运维成本以及运维人员的学习成本。并且由于缺乏统一的运维入口，传统的查询运维难以完成指标数据的可视化，极易缺乏或遗漏关键监测指标。在数据碎片化、监控对象粒度庞大的情况下，自动化监控难以实现，无...

星环科技凭借自身在大数据、人工智能等领域多年来积累的技术优势和实践经验，能够为水电行业打造基于国产基础软件的新一代数据底座，实现海量数据实时接入及应用。在方案中，所有时序数据通过实时接口统一接入星环科技分布式时序数据库TranswarpTimelyre，关系型数据接入关系型分析引擎TranswarpInceptor关系库，非结构化数据接入对象存储平台。然后对时序数据、关系数据进行主题建模和维度建模，将建模结果直接写星环科技分布式数据库入ArgoDB中，形成DWD和DWS层。并在ArogDB中，面向应用分析，构建数据指标宽表、应用主题数据等数据集市层。这里有几个很关键的联合分析技术，一个是“序关分析”，举个例子，我们在做故障预警算法开发的过程中，需要提取故障特征，通过历史设备台账数据（一般存在关系型数据库），把所有设备的故障开始时间、故障结束时间，故障类型等拿出来，关联时序数据库找到设备故障时刻的测点值，这些值要提取出来，作为样本进行AI模型训练。另外一个是流上机器学习与流批一体，按照上面的例子，训练完模型后，需要部署在实时计算引擎上，与离线库中的档案数据表等，构建实时故障预警模型，对同...

分布式图数据库是一种用于存储、管理和查询图数据的数据库，适用于处理海量复杂数据、实现多跳关系查询和图算法计算。通过分布式存储和计算，实现对大规模图数据的高效管理和查询。分布式图数据库使用图结构存储数据，节点和边可以拥有自定义的属性，支持多种查询语言和图算法。它通常由多个节点组成，每个节点负责存储和处理一部分数据，互相协作完成任务。分布式图数据库适用于金融、社交媒体、医疗等领域的数据分析和挖掘。TranswarpStellarDB是由星环科技自主研发的一款分布式图数据库，兼容开放Cypher查询语言。它支持原生图存储结构，提供PB级别的海量图数据的存储和分析能力。同时，在易用性、安全性、运维管理以及开放性方面也有着不错的表现。TranswarpStellarDB4.0性能在多跳查询和图算法方面实现了数倍升级，并且在易用性、安全性、运维管理和开放性等方面都进行了全面升级，可以帮助企业用户更快、更高效地挖掘海量数据互联的价值。通过采用分布式集群存储的方式，TranswarpStellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，并通过集群化存储和丰富的算法来实现低延迟的多层关系查询。已经在金融、政...

星环科技自主研发的数据安全管理平台TranswarpDefensor，基于Defensor的五大核心能力和星环科技全局数据安全策略，可以帮助企业建设以数据为中心的数据安全防护。Defensor能够帮助企业了解内部数据敏感信息的资产地图，发现潜在风险，并监控企业重要数据的合规使用；同时，也能对企业敏感数据进行分类分级，通过数据脱敏、水印等方式对数据进行事前事后的保护，防止数据泄露或能够在数据泄露后做到可以溯源追踪。五大核心能力：分类分级、数据脱敏、操作监测、操作审计、个人信息去标识第一，敏感数据识别与分类分级，帮助企业全面梳理敏感资产，并绘制分类分级资产地图。Defensor内置的分类分级标准参照，涵盖了多个行业法律法规，并与律师深度合作探讨，共同落实了大量规则；基于正则表达式、关键字内容、算法匹配、字典匹配等方式，自动扫描全局敏感数据，提供定时敏感识别扫描任务。第二，提供数据脱敏和水印等能力，让敏感数据可以脱敏后服务业务，并在发生泄露后可以追踪溯源。平台预置多种脱敏算法，开箱即用，满足不同场景，不同安全等级的脱敏要求。当敏感数据需要对外流通时，支持在数据集中嵌入水印，当数据发生泄漏后，...

图数据库技术是一种应对处理网络、社交网络、金融、物流、人力资源等领域大规模图数据的数据库技术。它的核心思想是将数据以节点和边(或关系)的形式表示为图结构，并且使用图论算法来处理和分析图数据。与传统关系型数据库相比，图数据库具有以下独有的优势：高效处理复杂关系：图数据库能够更加高效和便利地处理网络关系的复杂性，而关系型数据库则需要多表关联，从而开销比较大。更加贴合业务需求：图数据库建立的业务图模型更能够贴合实际业务需求，更好的反映业务中的关系复杂性，同时也更加容易维护和解决问题。易于拓展：作为新型数据库，图数据库基于跨平台开源软件，并且基于标准语言，可以并行处理，易于拓展。更好的查询性能：图数据库采用以图形方式存储的数据，查询性能快，即使在数据量较大时，图查询语言效果也良好。更好的原型应用程序：图数据库的特性，同时也增加了更多的应用程序，这些程序在传统关系型数据库中往往比较困难。图数据库技术在社交网络分析、推荐系统、物流、金融、人工智能等领域有广泛的应用前景。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...

数字经济时代，边缘计算作为行业数字转型的核心能力底座，正在快速崛起。星环科技也在边缘计算领域进行了诸多探索，研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。设备数据管理：平台支持超过20种标准的设备协议，用户只需要进行简单配置便可快速将物联网设备或视频设备接入平台，并进行设备数据实时预览和统一管理。边缘模型部署：平台支持多种框架训练的深度学习模型的上架，通...

图数据库相对于其他传统的数据库有很多优势，以下是几点常见的优势：灵活的数据模型：图数据库支持灵活的数据模型，可以存储复杂的实体类型和其之间的关系，如社交网络、地图路线等复杂模型。强大的关系查询能力：图数据库通过树状遍历方式遍历关系，使用广度优先搜索和深度优先搜索算法，提供更快速、更精确的关系查询和分析。高效的数据处理能力：图数据库处理大规模图数据的效率更高，能够对图数据进行快速存储、索引和查询，降低了大数据量和高并发访问时的数据处理成本和时间成本。聚焦场景：图数据库适用于需要对关系进行建模和分析的应用场景，更加专注于应用场景的需求，为用户提供更好的数据处理能力和建模分析能力。多语言支持：图数据库支持多种语言，为多类开发者和企业提供了更便利的操作性和接口。图数据库具有灵活性高、查询性能强、数据处理能力优异、聚焦场景和多语言支持等优势。这些优势使得图数据库在现代大数据场景下的应用越来越广泛化。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服务，在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式...