gpt大模型智能

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模型的不断发展，语料管理也将面临新的挑战和机遇。一方面，模型对语料的需求将越来越大，这要求我们更加高效地收集和处理语料。另一方面，随着技术的进步，语料管理的工具和方法也将不断更新。例如，人工智能

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

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提供智能化的服务和体验。神经网络架构神经网络架构是大模型基础架构中的关键部分，主要包括以下几种：前馈神经网络（FNN）：多层感知器（MLP）是最基础的前馈神经网络形式，数据从输入层经过一系列隐藏层直至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

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。

大模型智能体（AIAgent）是一种基于大型语言模型（LLM）构建的智能实体，具备环境感知能力、自主理解、决策制定及执行行动的能力。智能体能够模拟独立思考过程，灵活调用各类工具，逐步达成预设目标。在体可以看作是扩展了对象概念的更复杂、更智能的实体，不仅能够像对象那样响应外部请求，还能够主动探索和应对环境中的挑战。智能体与大模型的关系大模型是智能体的核心组件，智能体是大模型的未来方向。智能体将是大模型在各领域应用的主体形式，大模型的开发应用将围绕智能体，并以智能工具或助手的形式出现。智能体需要给定一个明确目标，就能够自动完成任务，而大模型与用户的交互是基于提示词实现的，且提示词是否清晰明确直接影响回答的效果。技术架构上，智能体从面向过程的架构转变为面向目标的架构，旨在通过感知、思考与行动的紧密结合，完成复杂任务。智能体的设计通常涉及感知、推理和行动的循环过程，而对象则更多用于封装数据和实现特定的功能。智能

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

大模型赋能智能运维大模型在智能运维中的应用，为运维领域带来了显著的自动化和智能化提升。大模型成为智能运维的指挥大脑，与其他智能体协同工作，提高运维效率和自动化水平，为企业带来巨大的经济效益。具体应用机器人将大模型作为“大脑”，结合可观测工具作为“感官”，感知环境并做出相应决策。基于大模型的智能运维实践智能运维体系通过利用大模型进行智能运维，提高运维效率和准确性。具体实施包括以下几个方面：数据采集与，提高运维决策的科学性和高效性。例如，通过大模型分析海量运维数据，智能识别潜在问题。大模型性能调优大模型训练性能调优需要同时考虑多维混合并行策略配置与内存限制。具体步骤包括：分析profiling数据，大模型拆解任务，生成开发任务步骤和流程，自动生成代码函数片段，并进行代码审查。大模型在运维领域的应用大模型在运维领域的具体应用包括：智能日志分析：大模型自动解析海量日志，识别异常模式，生成易于理解的包括：终端用户交互：用户通过与运维机器人的交互，实现对系统的实时监控和故障排查。大模型分析用户行为和反馈，预测和诊断潜在问题，直接反馈业务需求到SRE角色。SRE系统优化：SRE结合大模型能力，对系统

大模型多智能体技术是指利用大型语言模型（LLMs）来驱动多个智能体，以实现更高级的协作和决策能力。大模型多智能体系统是指利用规模庞大、训练数据丰富的语言模型或多模态模型作为核心组件的智能体系统。这些系统具备高度的自然语言处理和全面的知识，能够理解和生成类似人类的指令，促进在广泛的情境中的复杂交互和决策。大模型应用大模型多智能体技术在多个领域有广泛的应用，包括但不限于：经济与金融：利用多智能体模型应用。大模型技术进展具身智能（EAI）：推动通用人工智能（AGI）发展的关键技术，涵盖计算机视觉、自然语言处理和机器人技术，尤其在具身感知和交互方面表现突出。多模态大模型：助力企业数字化转型，通过跨多样化的智能体之间进行互动，以有效地模拟复杂的现实世界环境。通用人工智能基于AI大模型的推理功能，结合了RAG（检索增强生成）、智能体（Agent）、知识库、向量数据库、知识图谱等先进技术，我们向实现真正的AGI（通用人工智能）迈出了重要一步。数字化转型多模态大模型如何助力企业数字化转型，利用数字技术彻底改造原有的商业模式、运营模式和生产/服务模式，实现能力的全面升级。

大模型智能客服是一种基于大型机器学习模型构建的客户服务系统，它利用深度学习、自然语言处理等先进技术，实现了对海量数据的高效处理与精准分析，从而能够在实时交互中准确理解用户需求，提供个性化的服务响应。强大的语言理解能力：大模型智能客服能够深度理解客户提出的问题和需求，准确把握语境，从而提供精准的解决方案。自然流畅的对话交流：这类系统具有自然的语言生成能力，能够进行流畅、连贯的对话交流，给客户带来更加真实和舒适的体验。个性化服务能力：大模型智能客服可以根据客户的历史记录和偏好，提供个性化的服务和推荐，增强客户的满意度和忠诚度。智能学习与优化：大模型智能客服能够不断学习和优化自身的算法和模型，提高服务质量和效率，适应不断变化的客户需求和市场环境。自动化客户服务：大模型智能客服能够实现自动化的客户服务，24小时不间断地提供服务，大幅度提高响应速度和服务效率，同时降低企业的人力成本。多模态交互：大模型智能客服不仅能理解文本，还能处理语音、图像等多种形式的信息，提供更加丰富和直观的多模态输出内容。情感智能：系统将具备更强的情感理解和表达能力，可以与用户进行富有同理心的交互。知识增强：知识图谱等

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、...

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...

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...

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...

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...

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。

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...

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...