基于大模型的文本生成软件

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数字模型
数字模型是一种基于大量数据训练人工智能模型,具有强大语言理解、文本生成、知识推理等能力。数字模型特点海量数据训练:数字模型通常需要海量数据来进行训练,这些数据涵盖了各种领域和主题,如新闻加速模型训练和推理过程,提高模型效率和响应速度。多种应用场景:数字模型具有广泛应用场景,如自然语言处理、智能客服、机器翻译、文本生成、知识图谱等。它能够为各种应用提供强大语言理解和生成能力和用户满意度。机器翻译:数字模型在机器翻译领域也有着重要应用,能够实现不同语言之间自动翻译。它能够理解源语言文本语义和语法结构,并将其准确地翻译成目标语言文本,提高翻译效率和质量。文本生成:数字模型可以用于文本生成任务,如文章写作、故事创作、诗歌生成等。它能够根据给定主题或关键词生成连贯、有逻辑文本内容,为内容创作提供新思路和方法。知识图谱:数字模型可以与知识图谱技术相结合,为、小说、论文、百科知识等。通过对大量数据学习,模型能够掌握丰富语言知识和语义信息,从而更好地理解和生成文本规模参数:为了能够处理和学习海量数据,数字模型通常具有庞大参数规模,参数量可达

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语言模型
语言模型是一种特殊类型模型,主要专注于自然语言处理任务,能够对自然语言文本进行生成、理解、翻译等多种操作,通过学习大量文本数据来掌握语言语法、语义和语用等方面的知识,并能够根据输入文本生成连贯、有意义输出。模型特点语言理解能力强:能够理解自然语言文本含义、上下文关系和语义逻辑,从而准确地回答各种问题、进行文本摘要、阅读理解等任务。文本生成能力强:可以根据给定主题、语境或提示生成各种类型文本,如文章、故事、对话、代码等,生成文本在语法和语义上具有较高质量和连贯性。多语言支持:经过多语言语料训练后,能够处理多种语言文本,实现跨语言文本生成、翻译和理解等功能。泛化能力强:能够在未见过文本数据和任务上表现出较好性能,通过少量示例或指令就能快速适应新任务和领域。模型应用场景内容创作:帮助作家、编辑等创作各种类型文本内容,如撰写新闻报道、小说、文案等,提高创作效率和质量。智能客服:理解用户咨询问题,并快速准确地生成回答,提供7*24小时在线服务,提高客户服务效率和质量。机器翻译:实现不同语言之间自动翻译,为跨语言交流和信息传播提供便利。智能助手
语言模型(LLM)可以用于各种自然语言处理任务,如文本生成文本摘要、语言翻译。大型语言模型(LLM)核心是深度学习技术,特别是自然语言处理领域神经网络模型。通过大规模训练,LLM可以学习到丰富语言知识和语言规律,并且可以灵活地运用这些知识和规律进行文本生成。与传统语言模型相比,LLM具有以下优势:LLM训练数据非常丰富:它可以在互联网上爬取大量文本数据,并利用这些数据进行训练。这样大型语言模型(LargeLanguageModel,LLM)是一种基于深度学习技术强大自然语言处理工具。是一种模仿人类言能力人工智能系统,可以根据输入上下文生成连贯、语义合理文本。大型就可以获取包括各种专业领域和各种语种文本数据,使得LLM在不同领域和语种文本生成任务上都具有更好表现。LLM利用了深度神经网络强大表达能力:深度神经网络可以从输入上下文中提取丰富义信息,包括词义、语法关系、上下文语境等。这样,LLM就能够生成更加准确、连贯文本另外,LLM还可以基于训练数据中统计规律进行概率推断。通过统计学习,LLM可以根据先前出现文本片段预测后续文本内容。这种基于
模型可以根据问题文本生成对应答案文本,实现问答系统功能。机器翻译:语言模型可以在源语言和目标语言之间进行翻译,实现跨语言沟通。文本生成语言模型可以根据特定输入,生成符合要求文本。例如,根据一段输入文本生成相应摘要、续写等。模型持续开发和训练工具为了满足企业应用语言模型需求,星环科技率先在行业中提出了行业大模型应用创新场景,并推出了相应模型持续开发和训练工具语言模型(LargeLanguageModel)是指使用大量文本数据训练深度学习模型,可以生成自然语言文本或理解语言文本含义。语言模型可以处理多种自然语言任务,如文本分类、问答、对话等,是人工智能领域非常重要应用技术。语言模型应用非常广泛,包括但不限于:文本分类:语言模型可以通过对文本内容整体把握和理解,将文本进行分类。例如,对一篇章进行主题分类、情感分类等。问答系统:语言——SophonLLMOps。这款工具旨在帮助企业构建自有的行业大模型,通过大模型基础设施打造面向未来、具备“新型人机交互”且“敏捷可持续迭代”人工智能应用。针对语言模型及其衍生数据、模型和应用方面的问题
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模型调用
模型调用通常指的是使用预训练大型人工智能模型来执行特定任务,如文本生成、语言翻译、图像识别等。以下是模型调用一些关键点和步骤:接口调用(API):大多数模型都提供了API接口,允许用户给模型文本,用于指导模型生成预期输出。模型选择:根据需求选择合适预训练模型。不同模型可能在不同任务上表现更好,例如,一些模型可能更适合文本生成,而另一些模型可能更适合对话系统。参数配置:在调用时,可能需要配置一些参数,如输入文本长度限制、输出最大令牌数、温度参数(控制输出随机性)等。安全性和合规性:确保调用模型时遵守相关数据保护法规和隐私政策,特别是当处理敏感数据时。性能考量进行微调,以适应特定业务场景或数据集。多模态能力:对于支持多模态输入模型,调用时需要处理和整合不同类型数据,如文本、图像和音频。插件和扩展:一些模型支持插件或扩展,允许用户增加新功能或自定义通过网络请求来调用模型。用户需要按照API文档提供格式发送HTTP请求,并接收模型返回结果。PromptEngineering:在调用模型时,构建合适提示(prompt)是非常重要。提示是输入
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生成模型
多种知识源,能够根据输入提示或条件生成文本内容。这类模型通过深度学习和自然语言处理技术,学习大量数据中模式,从而创造出遵循这些模式新内容。无涯模型不仅限于文本生成,还被微调为三款垂类模型,包括问答模型、数据分析等,以满足不同行业需求。在人工智能领域,生成模型以其独特创造力和灵活性,正逐渐成为研究和应用焦点。这类模型能够生成文本、图像、音频等数据,为内容创作、艺术设计和科学研究等领域带来了革命性变化。本文将深入探讨生成模型概念、工作原理及其在现实世界中广泛应用。生成模型是一种能够根据给定输入或条件,自动生成新数据深度学习模型。与仅能对输入进行分类或回归预测判别式模型不同,生成模型可以创造出前所未有的内容,如文章、诗歌、音乐或图像。星环科技无涯·问知InfinityIntelligence就是一款基于星环模型底座企业级垂直领域问答产品。它结合了个人知识库、企业知识库、法律法规、财经等
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LLM 语言模型
语言模型(LLM)是指使用大量文本数据训练深度学习模型,可以生成自然语言文本或理解语言文本含义。语言模型可以处理多种自然语言任务,如文本分类、问答、对话等。语言模型通常使用规模语料库自然语言任务,并且生成文本质量较高。此外,由于语言模型经过了大量文本数据训练,因此其具有很好泛化性能,可以适应多种场景和应用。LLM语言模型应用场景主要集中在自然语言处理、机器翻译、智能进行训练,这些语料库包含了大量文本数据,涵盖了各种领域和语言风格。通过训练,语言模型可以学习到文本数据内在特征和规律,从而在各种自然语言处理任务中表现出色。语言模型优势在于其能够处理复杂写作、智能客服、智能语音助手、自然语言推理等领域。自然语言处理:LLM可以用于文本生成、情感分析、语言翻译等领域,帮助人们快速生成高质量文章、简历、报告等。机器翻译:特别是在处理长文本和专业术语时效果更为显著。智能写作助手:可以利用LLM文本生成能力,帮助人们快速生成高质量文章、简历、报告等。智能客服机器人:能够帮助用户解决问题和提供相关服务。这类应用可以在电子商务、在线教育、医疗健康等领域得到
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语言模型
语言模型:开启智能服务新时代语言模型是什么语言模型基于深度学习技术构建,通过对海量文本数据进行训练,以实现对自然语言理解与生成人工智能模型语言模型训练过程主要分为预训练和微调两个阶段,针对特定任务(如文本分类、问答系统、文本生成等),使用小规模有标注数据进行有监督学习。通过微调,模型能够将预训练阶段学到通用语言知识与特定任务要求相结合,从而在具体任务上表现出更好性能。语言多样化应用形式。它可以通过微调方式,快速适应各种具体文本分类任务,如新闻分类、邮件分类等。此外,语言模型还能直接生成回复文本,实现智能对话、文本创作等功能。在智能客服场景中,语言模型能够理解用户语境,生成更加自然、准确译文。语言模型服务模式也拓展了语言服务范围。传统语言服务往往局限于特定领域和任务,如专业文档翻译、特定领域文本分类等。而语言模型具有通用性和灵活性,能够跨越模型之所以强大,在于其能够通过对规模文本数据学习,模拟人类大脑对语言关系理解。它可以从文本中挖掘出词汇之间语义相似性、上下位关系,句子之间逻辑连贯关系等。语言模型服务特点与优势(一)卓越
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LLM语言模型
需求理解、推理、各类(含多模型)结构化查询语言和OpenCypher代码生成文本生成、嵌入向量生成、知识推理等能力。借助这一领域模型,企业业务人员、数据分析人员以及业务管理者只需使用自然语言生成文本,从而为用户提供准确、高效、有用服务。LLM核心是一个深度学习模型,通常采用神经网络架构。这些模型具有强大学习和预测能力,可以处理各种自然语言任务,如文本分类、翻译、问答、文本生成等LLM,全称LargeLanguageModel,是一种大型语言模型,旨在理解和生成自然语言文本,并尝试回答各种自然语言问题、提供有关信息和建议。LLM通过对大量文本数据进行训练,学习了如何理解和。LLM应用非常广泛,它可以用于各种自然语言处理领域,如智能客服、智能助手、机器翻译、自然语言理解、文本生成等。LLM还可以用于各种领域数据分析和挖掘,如金融、医疗、法律、科技等。此外,LLM还可以为用户提供更加智能、高效、便捷服务。未来,随着技术不断发展和进步,LLM应用和性能也将不断提高和优化。模型时代到来,给软件开发行业带来了巨大变革,企业需要一个工具链来开发模型。星环科技
具备数据行业需求理解、推理、各类(含多模型)结构化查询语言和OpenCypher代码生成文本生成、嵌入向量生成、知识推理等能力。借助这一领域模型,企业业务人员、数据分析人员以及业务管理者只需学习到语言结构、语法规则、上下文信息等。这样学习使得模型能够生成符合自然语言规则文本,并能够理解人类语言含义。在文本生成方面,LLM可以生成各种类型文本,如文章、评论、故事等。更进一步,LLM可以根据给定前提或问题来生成响应,从而备对话能力。这种生成模型应用非常广泛,例如智能助手、自动回复系统等。除了文本生成,LLM模型还可以用于语言理解任务。通过输入一段自然语言文本模型可以理解文本LLM模型是一个通过大量文本数据训练深度学习模型。LLM模型可以生成自然语言文本,也能够理解语言文本含义。具体来说,LLM模型可以用于处理多种自然语言任务,例如文本分类、问答以及对话等。由于其能力在自然语言处理领域广泛应用,LLM模型被视为进一步发展人工智能重要途径之一。LLM模型训练过程通常使用大量文本数据,例如互联网上文章、新闻、社交体数据等。通过这些数据训练,模型可以从中
新时代需要新技术,企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展,已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库,演进到分布式、多模型、云原生的形态,并在很多场景应用落地,带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展,国产软件加速发展,国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心,同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此,应该抓住国产化改造的机遇,用新技术去替代老技术,实现自主可控的同时,完成旧系统的改造升级,这也是信创的主旨。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,在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品;提出了创新的多模型统一技术架构,支持业内主流的10种数据模型,Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例,论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等,星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...
数据要素是数字经济发展的关键生产要素,是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作,对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。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。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累,星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术,从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力,助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层,星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS,它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描,还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术,从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境,外部的服务未经授权无...
时空数据库(Spacial-temporaldatabase)是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统,它是传统关系型数据库的一个扩展,可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据,例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此,时空数据库可以用于多种应用程序,如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是,它提供了额外的功能和数据类型,例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外,时空数据库还支持空间查询和时空查询,例如常见的缓冲区查询,使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析,并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture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。
垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求,通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前,知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践,被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景,并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期,集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性,平台还从业务场景出发,沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型,可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前,星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地,在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中,也获得了多项荣誉和权威认可:入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...
星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库,采用分布式架构和原生图计算引擎,支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点:原生图存储:StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构,优化查询性能,通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略,图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能:存储引擎和计算引擎结合,使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能,拥有卓越的数据读写能力,支持大规模并行处理,毫秒级的查询响应。高扩展性:完全的分布式架构,具有良好的可扩展性,支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力,支持数据多副本,提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式:计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher,拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持,多模场景灵活切换。深度分析能力:支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库:内置丰富的算法库,几十种图算法开箱即用,优化的分布式并行图算法,千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能:支持用户权限认证、集群状态监控、日...
星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累,研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展,融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视,为进一步规范数据出境活动,保护个人信息权益,维护国家安全和社会公共利益,促进数据跨境安全,国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企(尤其是零售、化工等)、新能源汽车以及生态企业(含自动驾驶等)、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难,主要体现在:错综复杂的数据如何分类分级,如何识别重要数据;重要数据如何存储和管理,才能达到相关法律法规的...
银行图数据库的应用场景:反洗钱:图数据库可以将可疑交易数据存储于其中,帮助银行更快速地提取、分析与关系,识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理:银行图数据库可以将客户的不同信息(如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等)进行整合,并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求,提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理:银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据,图数据库可以找出潜在的风险点,提前控制风险。数字化转型:图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来,并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域,图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销:银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等,这样可以更加精确地预测客户习惯,对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景,可以在多个角度上支持银行的业务发展,提高服务的质量和效率。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...
星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能,为隐私计算提供完整的解决方案,以隐私保护为前提,解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能;性能方面,联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量,助力数据要素安全流通和价值迸发,实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景,为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景,SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据,生成群租房预测名单。在联合建模过程中,全程明文数据不出,有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上,赋能政务决策高效的处理分析能力,为政府有效排查群租房,消除群租房造成的消防、安全隐患,打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献,为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景,通过纵向联邦学习,车企安全引入了多方数据,丰富用户特征维度,对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中,全程明文数据...
图数据库是现代数据库系统中的一种,它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理,而图数据库则是构建了节点和边的图形结构,可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点:1.基于图形结构:图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式,使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析:图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图,传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法,图数据库更能够快速地获得结果,提高查询速度。3.可扩展性:由于采用了分布式的技术设计,使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时,图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且,图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作,提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量:图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...
图数据库有许多适用场景,常见的应用场景有:社交媒体:社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据,可以实现更精确的社交关系分析。金融:在金融领域中,图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如,通过在图中存储和分析不同实体(如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等)之间的关系,可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输:物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如,通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息,可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学:在生命科学领域,图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据,帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏:游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据,实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。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,自主研发了分布式图数据...