如何体验中国的大模型

随着人工智能的不断发展，大模型的应用逐渐渗透到各个行业。那么，如何选择适合企业的大模型？考虑大模的类型：目前，大模型主要分为两类：通用型和定制型。通用型大模型适用于各种应用场景，但在性能上可能不如定制型。而定制型大模型可根据具体需求进行优化，但需要大量的时间和资源进行开发。因此，企业在选择时要综合考虑使用场景、资源投入等因素。考虑大模型的基础和领域能力：大模型的基础能力包括语言理解、图像识别等方面，领域能力则是指在某个特定领域内的表现。企业在选择大模型时需要根据自身需求考虑这两方面的能力，以确保大模型能够符合自身的业务需求。提示工程和微调：提示工程是指为大模型提供足够的数据量进行训练，确保其准确性和鲁棒性。而微调则是指根据需求进行适当的调整，以满足特定应用场景的需求。企业在选择大模型时需要考虑这两个因素，以确保大模型能够在实际应用中表现出佳的效果。大模型生态：大模型生态包括大模型的社区支持、开发者文档、模型更新周期等方面。企业在选择大模型时需要考虑这些因素，以便在使用时能够得到充分的支持和帮助。对于企业来说，选择适合的大模型要综合考虑大模型的类型、基础和领域能力、提示工程、微调以及大

大模型运营：开启智能时代的新引擎大模型运营：从认知到实践大模型运营，绝非简单的技术运维，而是一个综合性、系统性的工程。它涵盖了从模型训练优化、性能监控管理，到应用场景拓展、用户体验提升等多个方面，旨在充分发挥大模型的潜力，为企业和用户创造更大的价值。随着大模型技术的飞速发展，市场竞争日益激烈，如何在众多的大模型中脱颖而出，实现可持续发展，成为每一个从业者都必须深入思考的问题。这就需要我们深入参数设置会对模型的性能产生很大影响，因此需要通过实验来寻找最优的超参数组合。可以使用网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等方法来进行超参数调优。（三）用户体验在大模型的实际应用中，用户体验是衡量其成功与否的重要标准。一个性能强大但用户体验不佳的大模型，很难得到广泛的应用和认可。因此，通过优化交互设计、提供个性化服务等方式来提升用户体验，成为大模型运营的关键任务之一。优化交互设计可以让用户更方便、更自然地与大服务是提升用户体验的重要手段。大模型可以根据用户的历史行为、兴趣偏好等数据，为用户提供个性化的服务。在推荐系统中，大模型可以根据用户的浏览历史、购买记录等数据，为用户推荐个性化的商品、新闻、视频等内容。

大模型可以帮助企业实现更高级的数据分析，并更深入地理解业务。这些模型通常被称为深度学习模型，大模型使用大量的数据进行训练，并通过自然语言处理、图像识别等技术理解和解释现实世界的数据。大型模型如何帮助、预测天气变化或改进医疗诊断。个性化体验:通过理解用户的行为和偏好，大模型可以帮助企业提供更个性化的服务。例如，推荐系统可以使用深度学习模型来理解用户的历史购买行为，并为其提供更准确的商品推荐。风险和企业实现智能化数据分析？数据分类和聚类:大模型可以自动对大量数据进行分类和聚类。例如，一个电子商务网站可以使用这些技术来理解其用户群体的不同类型，并根据其购买行为和偏好进行市场细分。预测分析:大模型理解大量的文本数据，例如客户反馈、社交媒体帖子或产品评论。图像和视频分析:大模型也可以处理图像和视频数据。这使得企业可以对产品照片、卫星图像、医疗扫描等进行分析。例如，可以帮助企业更准确地识别产品缺陷欺诈检测:大模型可以处理大量数据并识别出异常模式，可用于风险和欺诈检测。例如，一个银行可以使用这些技术扫描大量的交易记录，以识别出可能的欺诈行为。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

个性化推荐引擎到自动化客服，大模型的应用无处不在，展现出巨大的潜力和影响力。随着大模型在各个领域的广泛应用，其管理与运维的重要性日益凸显。大模型的训练和部署需要消耗大量的计算资源和时间，如何确保模型的高效运行、稳定可靠以及安全可控，成为了摆在我们面前的重要课题。良好的管理与运维能够保障大模型的性能，提高其准确性和效率，同时降低成本，为用户提供更好的体验。大模型管理与运维的核心环节（一）模型训练管理模型解锁大模型管理与运维：通往高效智能的密钥大模型：重塑数字世界的新引擎在当今数字化浪潮中，大模型已成为驱动创新和发展的核心力量，正深刻地改变着我们的生活与工作方式。从智能语音助手到图像识别系统，从训练是大模型开发的核心阶段，其管理涉及多个关键要点。在资源调配方面，由于大模型训练需要消耗大量的计算资源，如GPU、CPU等，合理分配这些资源至关重要。参数设置则直接影响模型的性能和训练效果。以学习率多样性和代表性，涵盖各种不同的场景和情况，以避免模型出现偏差。（二）模型部署策略模型部署是将训练好的大模型应用到实际生产环境的关键步骤，不同的部署方式各有优缺点及适用场景。云端部署是目前较为常见的方式

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数据处理等技术，有效降低企业构建自有大模型应用的门槛，并不断促进我国大模型生态的持续繁荣。目前星环科技大模型产品已经在政府、金融、运营商、制造、能源等多个行业有诸多落地案例。凭借在大模型领域的深耕布局和产品

语言和文本，与用户进行更加自然、智能的交互。无论是智能客服、语音助手还是聊天机器人等应用，大模型都可以为用户提供更加个性化、精准和高效的服务，提升用户的使用体验。满足多样化需求：通过对不同类型数据的学习大模型（LargeLanguageModels,LLM）的主要优势：强大的性能表现高精度与泛化能力：大模型拥有大量参数，能够更精确地拟合复杂的数据分布，从而在处理各种复杂任务时，如自然语言处理、语音识别、图像生成等，展现出更高的准确性和泛化能力。高预测能力：大模型通常能够在大数据集上捕捉更多细节和模式，进而提供更准确的预测和决策支持。比如在金融领域，通过对海量金融数据的学习和分析，大模型可以更精准地预测市场趋势、风险评估等，帮助投资者做出更明智的决策。丰富的应用场景广泛适用性：大模型具有很强的通用性和可扩展性，可以根据不同的需求和应用场景进行定制和改造，从而适用于众多领域。赋能行业升级：能够更新，大模型能够持续提升其性能和表现，更好地适应不断变化的环境和需求。快速迭代优化：借助强大的计算资源和先进的算法，大模型能够快速进行迭代优化，不断改进和提升模型的性能。研究人员可以通过调整模型的结构

开箱即用！DeepSeek大模型一体机引领AI新变革人工智能技术正在以前所未有的速度改变着我们的工作和生活方式。在这个大模型技术蓬勃发展的时代，企业如何快速、安全地部署和应用这些先进技术成为了关键问题。DeepSeek大模型一体机的出现，为解决这一难题提供了创新方案，真正实现了"开箱即用"的AI应用体验。大模型应用的痛点与挑战尽管大模型技术展现出惊人的潜力，但企业在实际应用中仍面临诸多困难。首先是高昂的硬件投入，训练和部署大模型需要强大的计算资源，这对许多中小企业而言是难以承受的负担。其次是复杂的技术门槛，从模型选择、环境配置到性能优化，每一步都需要专业人才。此外，数据安全和隐私保护问题也让许多企业对云端大模型服务持谨慎态度。这些挑战导致大量企业虽然看到了大模型的价值，却无法真正将其转化为生产力。正是在这样的背景下，DeepSeek大模型一体机应运而生，为企业提供了一条快速拥抱AI技术的捷径。一体机设计的创新价值DeepSeek大模型一体机的核心创新在于将硬件、软件和预训练模型完美整合。这种一体化设计免去了企业自行搭建AI基础设施的繁琐过程，用户只需简单的物理连接和基础配置，就能

不同类型的数据输入，进而提供更全面和准确的预测与生成能力。多态大模型能够整合和理解多种不同类型的数据输入。它们通过大规模的数据训练，学习如何联合理解和生成跨多种模式的信息。多模态大模型的关键特性包括跨多态大模型（MultimodalLargeModels，简称MLLMs）是指能够同时处理并融合多种模态数据（如文本、图像、音频等）的大型神经网络模型。这类模型通过深度学习技术，使得机器能够理解和处理模态学习和统一表示，能够在不同模态之间建立联系，并提供无缝处理不同模态的能力。它们通过统一的编码库和联合嵌入空间，实现了多模态数据的集成表示。多态大模型应用领域办公：文档处理、会议记录，自动生成会议纪要和文档摘要。电商：商品推荐、智能客服，提供个性化推荐和客服服务。娱乐：游戏开发、虚拟偶像，创造沉浸式游戏体验和支持虚拟偶像实时交互。教育：智能教学、学习辅助，提供生动的学习资源和个性化学习建议，识别金融风险和欺诈行为。人机交互：智能语音助手、智能机器人，实现自然、智能的交互方式。虚拟现实与增强现实：结合多模态数据，提供沉浸式体验。

训练大模型是一个复杂的过程，涉及多个步骤和技术。以下是训练大模型的一般步骤和关键技术：数据收集与预处理：首先需要收集大量的无标签数据，这些数据可以来自互联网上的文本资源，如网页、新闻、博客、社交媒体能够更好地适应特定任务的文本数据，从而提高在任务上的性能。并行策略：在大模型训练的过程中，通常会使用数据并行、张量并行和流水线并行等并行策略，以提高训练效率和扩展性。有监督学习（SFT）、奖励模型训练（RW）与强化学习（PPO）：大模型的训练过程通常包括有监督学习、奖励模型训练和强化学习三个阶段。有监督学习阶段包括无监督学习和有监督训练，以训练出语言模型的基座和对话能力。使用开源工具和框架：可以使用开源的大模型训练工具，它支持对主流的大模型进行预训练、指令微调和DPO。训练参数配置：配置训练参数，如批处理大小、学习率、优化器、学习率调度器等，以优化模型训练过程。模型保存与测试：训练完成后，保存模型，并进行测试以验证模型性能。完整代码与环境配置：可以参考完整的训练代码和环境配置，以实现从零开始训练大模型

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...

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...

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...

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...

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...

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。

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...

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...

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。...