人工智能为什么叫大模型

、图像识别等。什么是人工智能（AI）？人工智能（AI）广义上指的是使机器表现出智能行为的技术和理论，包括但不限于机器学习、大数据分析和专家系统。人工智能（AI）涵盖的范围较大，除了大模型，还包括算法设计大模型和人工智能（AI）虽然相关，但有不同的概念和作用。什么是大模型？大模型通常指的是具有庞大参数和复杂结构的机器学习模型，特别是在深度学习中。通过海量数据训练，能够处理复杂任务，如语言生成、神经网络、统计学习、自然语言处理、机器人学等多个子领域。目标是实现机器模拟和执行人类智能行为，如理解语言、学习、推理和规划。大模型与人工智能的区别简而言之，大模型是人工智能（AI）中深度学习的一部分，专注于复杂任务的高级模型。人工智能（AI）是涵盖更广的领域，包含各种实现智能行为的方法和技术。

人工智能与数据治理相互融合、相互促进，共同推动企业数字化转型和数据价值的最大化，以下是具体介绍：人工智能在数据治理中的应用数据质量管理：利用机器学习算法对数据进行自动检测和清洗，如通过聚类分析识别，为人工智能模型的训练提供准确可靠的数据，提高模型的性能和准确性。优化数据管理：通过数据治理对数据进行有效的整合、存储和管理，方便人工智能系统快速获取和处理数据，提高数据的利用效率。保障数据安全：数据治理中的数据安全措施为人工智能系统提供安全的运行环境，保护数据和模型的隐私和安全，防止数据被恶意利用。应用案例某金融企业：利用人工智能技术进行客户数据治理，通过机器学习算法对客户的交易数据、信用数据等进行分析和挖掘，自动识别客户的风险等级和信用状况。同时，通过数据治理对客户数据进行整合和优化，提高数据的质量和可用性，为人工智能模型的训练提供了有力支持。某互联网企业：在数据治理过程中引入人工智能异常数据，用自然语言处理技术解析和规范文本数据，提高数据的准确性和完整性。元数据管理：借助人工智能技术自动提取和管理元数据，通过对数据的语义理解和关联分析，构建元数据图谱，实现元数据的自动更新和维护

类写作相似且具上下文相关性的文本，为生成式人工智能在文本生成相关任务奠定基础。助力多模态生成：多模态大模型的出现，使模型能接受图像、音频等多种输入并生成对应文本，推动生成式人工智能在多模态内容生成领域协作和交互：生成式人工智能以自然语言交互为主要方式，基于大模型的聊天机器人等应用，使人机交互更自然流畅，提高交互效率和质量，实现更紧密有效的人机协作，如智能客服、虚拟助手等应用场景。大模型和生成式人工智能存在紧密的关系。大模型是生成式人工智能的重要基础和强大驱动力：提供强大的语言理解和生成能力：大模型经过海量文本数据训练，能够精准理解语言结构、语法、上下文和语义联系，生成与人发展。提升模型的泛化和适应能力：大模型具有高度通用性和泛化能力，在大规模数据集上预训练后，无需或仅需少量微调就能支撑多种应用，让生成式人工智能可快速应用于不同场景和任务，如从文本生成拓展到图像生成、视频生成等领域。生成式人工智能是大模型的重要应用方向和价值体现：拓展内容生成的边界：生成式人工智能旨在生成新颖独特内容，涵盖文本、图像、音频、视频等多种形式，大模型作为其文本生成部分，与其他生成技术结合

人工智能大模型是指在机器学习和人工智能领域中，具有大规模参数和复杂计算结构的模型。这些模型基于深度神经网络构建，参数量通常达到数十亿甚至数千亿个。它们能够处理大规模数据，执行复杂的任务，如自然语言处理、计算机视觉和语音识别等。大模型的发展历程显示了其在处理复杂问题上的优势。随着数据量的增加和模型复杂度的提高，传统的机器学习方法逐渐显得力不从心。而大模型凭借其强大的计算能力和智能决策能力，在各个领域取得了显著成果。以星环科技的无涯为例，这是一个拥有数十亿参数的大规模语言模型。通过在海量文本数据上进行无监督学习，无涯能够理解和生成人类语言，实现多种自然语言处理任务，包括但不限于文本生成、问答和翻译。星环科技无涯·问知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。

所谓人工智能大模型，即参数规模非常庞大的人工神经网络。由于其参数数量足够庞大，大模型在许多任务上表现非常优秀。由于大模型经过了大量数据的训练，学习了众多的知识，因此具有非常好的通用性。我们在日常生活中常常使用各种人工智能产品，如人脸识别和对话机器人等，这些都是基于大模型开发的。大模型的容量超大，能力强，能够将所有任务合并在一个模型中，提供多重任务的支撑。大模型展现了通用人工智能前景非常广阔的前景可持续迭代“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。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，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

软件开发商，积极应对以ChatGPT为代表的人工智能带来的新挑战，打造数据管理平台的多模态、智能化、敏捷化和平民化产品。为帮助企业构建自己的大模型，星环科技推出了机器学习模型全生命周期管理的工具平台人工智能大模型是目前人工智能领域的一个重要研究领域。大模型是指由数百亿甚至数万亿个参数组成的神经网络模型，这些模型能够通过海量数据进行训练，从而拥有强大的数据处理能力和精确的预测能力。在许多领域，如自然语言处理、计算机视觉和自动驾驶等，大模型已经成为解决各种问题的“法宝”。人工智能大模型的研究与发展伴随着计算硬件的快速进步。在过去的几十年中，计算硬件的性能不断提高，从而为大模型的训练和应用提供了强大的支持。特别是在近年来，由于深度学习技术的不断发展和计算硬件的进一步升级，大模型的规模和性能有了进一步的提升。人工智能大模型是目前人工智能领域的一个重要研究方向，其已经在各个领域展现出强大的应用潜力。未来，随着计算硬件的进一步升级和技术的不断创新，大模型的应用前景将更加广阔。大模型时代的到来，给软件开发行业带来了巨大的变革，企业需要一个工具链来开发大模型。星环科技作为国内领先的大数据基础

近日，沙丘社区发布《2023中国银行业人工智能与大数据用例分析报告》，凭借在大数据与人工智能领域的技术优势，以及深耕金融领域多年的成功经验，星环科技入选该报告《中国银行业人工智能与大数据市场图谱》“数据治理”、“反欺诈”、“风险预警”、“反洗钱”多个板块。《2023中国银行业人工智能与大数据用例分析报告》通过对50+名银行人工智能与大数据相关从业者的深度调研，以及对上百个银行人工智能与大数据应用案例的深度研究，围绕如何识别和评估人工智能与大数据技术在银行的用例、如何决定用例投入的优先级等问题展开，分析了多家银行人工智能与大数据应用案例，旨在为银行管理者提供决策参考。中国银行业人工智能与大数据市场图谱列举了各个用例下的代表供应商，这些供应商在对应用例下具备成熟的产品/解决方案以及成功的落地案例，为银行选型提供参考。报告指出，银行是早应用人工智能与大数据技术的领域之一，目前已在多个业务场景实现落地并取得不错的应用效果。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，已形成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。星环科技

为当前人工智能领域的关键发展方向之一。大模型通过海量的数据训练和强大的计算能力，能够学习到更丰富、更复杂的语言和知识模式，从而为人工智能系统提供了更强大的语言理解、文本生成、图像识别等能力，推动人工智能在更多领域实现更广泛和深入的应用，是人工智能从弱人工智能向强人工智能迈进的重要一步。大模型推动人工智能技术的突破与创新：大模型的出现促使了人工智能相关技术的快速发展和突破。例如，在自然语言处理领域，大的局限性，难以满足人工智能在实际应用中对高精度、高效率的需求。为了实现更接近人类智能水平的人工智能系统，需要能够处理大规模数据、具有更强学习能力和泛化能力的模型，大模型正是在这种需求背景下应运而生，推动了人工智能与各产业的深度融合，创造了更多的商业价值和社会价值。人工智能的研究为大模型提供了理论和技术基础：人工智能领域长期以来的理论研究和技术积累，如机器学习算法、神经网络架构、优化算法等，为大模型大模型是人工智能领域的一个重要分支，大模型的发展和应用不仅推动了AI技术的进步，也带来了新的挑战和机遇。大模型是人工智能发展的重要阶段和强大工具：随着人工智能技术的不断进步，大模型应运而生，并成

政务大模型：数字政府的智慧新引擎一、政务大模型是什么？政务大模型，作为人工智能与政务领域深度融合的结晶，是一种基于大规模数据训练和深度学习算法构建的人工智能模型。它整合、分析、处理大量政府数据，凭借政务大模型的建设与应用，推动人工智能与政务服务的深度融合。北京、上海、广东、安徽、福建和深圳、杭州、成都等地均发布了AI大模型的相关产业政策，为政务大模型的发展提供了坚实的政策保障和良好的发展环境年，《政府工作报告》不仅三次提到“人工智能”，更首次提出了开展“人工智能+”行动。同年1月，国家发改委等三部门印发《国家数据基础设施建设指引》，明确支持各地积极建设政务服务大模型，推动政务服务智能化。10月，中办、国办印发的《关于加快公共数据资源开发利用的意见》对外公布，提到支持人工智能政务服务大模型开发、训练和应用，提高公共服务和社会治理智能化水平。在政策的春风吹拂下，各地政府纷纷积极布局，加快》报告指出，政务大模型覆盖的场景主要包括这三大场景，预计到2027年，政府中生成式人工智能的应用将由任务自动化扩展到决策支持，将公民服务响应能力提高10%，公务员生产力提高15%。在政务服务领域，政务

大模型与以往的人工智能模型有很大的区别。以前的模型大都是弱人工智能，像阿尔法狗只能下围棋，而各种识别产品也只能完成一个任务。这些模型之间是隔离的不能互相支撑。而大模型则通过扩大模型的参数规模，并通过大量数据的训练，来支撑所有人工智能的任务。与以往的单一任务模型相比，大模型可以被看作是一座通用基础模型，它可以支撑多种任务。使用大模型，可以大大降低开发人工智能产品的门槛，不再需要为每个任务开发不同的模型，只需要一个基座模型就可以支撑非常多的服务。因此，大模型是新一代人工智能的代表，展现出了非常广阔的前景。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

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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、...