大模型和法律

法律大模型是专门针对法律行业设计的大型预训练人工智能模型，这类模型基于海量的法律文本数据进行训练，包括法律法规、司法案例、专业文献等，旨在理解和处理复杂的法律问题。它们通过微调以提高在处理法律问答、文本生成、案例分析等任务时的专业性和准确性。大模型的应用有助于加速司法决策过程，提高判决的一致性和公正性，并为非专业人士提供易于理解的法律信息。在实际操作中，法律大模型可以辅助进行法规查询、案例分析、合同审查等工作，从而减轻专业人员的工作负担，并促进法治社会的发展。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。

法律大模型是一种专门设计用于处理法律领域的人工智能模型。它利用大量的法律文本、案例和法规进行训练，能帮助解决法律问题、进行法律分析、生成法律文书和提供相关建议。法律大模型主要应用包括：法律研究：快速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。查找相关法律条文和案例。合同审查：自动检查合同中的法律风险。法律咨询：提供初步的法律意见和建议。案件分析：分析案件材料，预测案件结果。星环科技无涯·问知星环科技无涯·问知

、学术论文等专业资料，形成了能够理解、分析和生成法律内容的"数字法律专家"。这种设备通常以硬件形式呈现，既保障了数据安全，又提供了强大的计算能力。在法律文书处理方面，法律大模型一体机展现出惊人的能力法律大模型一体机：当人工智能遇上法律专业法律大模型一体机是一种集成了人工智能大模型技术的专业法律设备。它不同于普通的法律数据库或检索系统，而是通过深度学习技术，吸收了海量法律条文、司法解释、裁判文书需要专业人士构建精确的检索式，而法律大模型一体机支持自然语言查询，能够理解"这种情况下法院通常会怎么判"这样的模糊问题，并从数百万判例中找出最相关的参考案例。更令人惊叹的是，它能够分析不同法院的裁判倾向，预测案件可能的走向，为诉讼策略提供数据支持。在法律咨询与普法领域，法律大模型一体机同样大显身手。它能够以通俗易懂的语言解释法律概念，回答"邻居装修影响到我该怎么办"等日常法律问题。边远地区的基层。它可以在几分钟内完成合同审查，准确识别潜在风险条款；能够自动生成起诉状、答辩状等法律文书初稿；还可以对复杂的证据材料进行智能分析，提取关键信息。法律检索与研究也因这项技术发生了质的变化。传统的法律检索

大模型内容安全是指确保大模型生成的内容符合法律法规、道德伦理以及社会价值观，不会对个人、社会和国家造成危害，主要包括以下方面：面临的风险与挑战有害信息生成：大模型可能会生成包含黄赌毒、涉恐涉暴、仇恨、反讽、歧视、刻板印象等不良价值导向的内容，对社会风气和个人心理产生负面影响。隐私泄露：在训练和使用过程中，大模型可能会接触到大量的个人数据，如果这些数据被泄露或滥用，将侵犯个人隐私。虚假信息传播：大训练算法、增加训练数据的多样性等方式，提高模型对有害信息的识别和抵御能力。例如，采用对抗训练、强化学习等技术，让模型学会识别和拒绝生成不良内容。内容审核机制：建立实时的内容审核系统，对大模型生成的内容进行自动检测和过滤，及时发现并阻止有害信息的传播。审核系统可以基于关键词匹配、语义分析、图像识别等技术，对文本、图像、视频等多种类型的内容进行审核。安全评估与监控：定期对大模型进行安全评估，检测模型是否存在安全漏洞和风险。同时，建立监控机制，实时监测模型的运行状态和生成内容，及时发现并处理异常情况。技术创新与研究：加强对大模型安全技术的研究和创新，探索新的安全机制和方法。

，垂直大模型更具针对性，性能上往往更为优化。垂直大模型的优势相比于通用大模型，垂直大模型在几个方面有其独特的优势：数据专注性：专注于特定领域的数据，训练过程中可以更好地捕捉领域特性和细微差异。性能优化：利用领域知识进行模型和算法的优化，提高准确性和效率。实用性强：直接应用于特定行业的具体问题，提供更高效的解决方案。法规和合规性：在受规管行业，如医疗和金融，更容易满足行业特定的法规和合规要求。垂直大模型在实际应用中，通过利用海量的行业数据和专业知识，实现了更精确、更高效的任务处理能力。垂直大模型的应用场景有哪些？垂直大模型在不同领域的应用广泛，如：医疗领域：疾病诊断：通过分析医学影像、电子病历和垂直大模型是特定领域或行业中应用的大规模机器学习模型，专注于处理该领域内的特定任务或数据。例如，在医疗、生物信息学、金融等垂直行业，垂直大模型可以用于疾病预测、金融风险评估等任务。与通用大模型相比：通过分析设备运行数据，预测设备故障，减少停机时间。质量控制：在生产过程中实时监控产品质量，提高生产效率和产品合格率。法律领域：法律检索：快速检索相关法律文献，辅助律师进行案件分析。合同审查：自动化审查合同条款，减少人为错误和工作量。

大模型和小模型是指在机器学习和深度学习中模型的规模和复杂度的不同。大模型通常指参数数量较多、层级较深、具有较高的复杂度的模型。这些模型通常需要大量的计算资源和存储空间来进行训练和推断，并且在某些任务中能够取得更好的性能和效果。大模型拥有更多的自由度和表达能力，能够更好地拟合、捕捉复杂的数据模式和规律。小模型则对于大模型而言，参数数量较少、层级较浅、复杂度较低。这些模型通常需要较少的计算资源和存储空间，可以在资源有限的环境下进行训练和推断。尽管小模型可能无法达到大模型的性能水平，但它们通常具有更快的推理速度和更低的存储要。小模型适用于资源受限的设备和场景，并可以在较短的时间内迭代和训练。大模型和小模型的选择取决于具体的应用场景和需求。如果需要更高的性能和精度且有足够的计算资源和存储空间，那么大模型可能是更好的选择。如果资源有限，但仍需要一定的功能和性能，那么可以使用小模型来满足需求。在现实应用中，也可以根据实际情况进行灵活的选择，例如使用大模型进行预训练，然后通过微调和模型压缩等技术将其转化为小模型。大模型和小模型都有其适用的场景和优势，选择合适的模型有助于提高效率和性能。

符合相关的法律法规、伦理道德标准以及行业规范。通过评测结果为大模型的改进、优化和安全策略的制定提供依据。重要性随着大模型在众多关键领域如医疗、金融、政务等的广泛应用，安全评测能够保障这些领域的信息安全和稳定运行。有助于建立用户对大模型的信任，避免因安全问题导致的社会负面影响和法律责任。评测的主要内容（一）数据安全数据收集阶段评估数据来源是否合法合规，是否获得了数据所有者的明确授权，避免数据侵权问题、法律专家、领域专家等，对大模型进行人工审查。他们可以凭借专业知识和经验，发现自动化工具难以检测到的安全问题，如复杂的合规性问题和潜在的伦理风险。进行用户测试，收集用户对大模型安全方面的反馈和意见，因为大模型安全评测是确保大模型可靠、合规和安全应用的关键环节。评测的目标与重要性目标评估大模型在各种应用场景下可能带来的安全风险，包括数据隐私泄露、生成有害内容、被恶意利用等方面的风险。确定大模型是否敏感数据进行了特殊的保护处理，如加密存储或脱敏处理。数据使用阶段检查在大模型训练和推理过程中是否会泄露数据隐私，例如是否会通过生成的内容反向推测出训练数据中的敏感信息。（二）内容安全有害内容生成检测大

行业大模型是指在特定行业领域应用的大型语言模型。与通用的大型语言模型相比，行业大模型更加专注于某个特定的行业，例如金融、医疗、法律等。行业大模型通过在该行业的领域数据上进行训练和优化，可以更好地理解和处理该行业的专业术语、规范和语义。行业大模型的发展得益于大数据和深度学习等技术的进步，以及对各个行业特定需求的理解。通过训练行业大模型，企业和从业者可以利用模型的语言理解和生成能力来解决该行业中的各种问题。然而，行业大模型的训练和应用也面临一些挑战。其中包括获取足够的行业数据进行模型训练、解决数据质量和隐私保护的问题，以及不断更新和优化模型以适应行业发展的需求。星环科技提供大模型训练工具，帮助/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”。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

大模型和大语言模型是人工智能领域中两个重要的概念，各自有不同的特点和应用场景。大模型：通常指的是具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型，这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能，能够处理更加复杂的任务和数据。大模型在各种领域都有广泛的应用，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等。大模型通过训练海量数据来学习复杂的模式和特征，具有更强大的泛化能力，可以对未见过的数据做出准确的预测。大语言模型：（LargeLanguageModels，简称LLMs）是大模型的一个子集，专注于处理自然语言，能够理解、生成和处理大规模文本数据。大语言模型在机器翻译、文本生成、对话系统等任务上取得显著成果。这些模型通过在大型文本语料库上进行训练，学会理解语言的结构、语义、语境和语用等方面。大语言模型的特点是规模庞大，包含数十亿的参数，帮助它们学习语言数据中的复杂模式。大模型是一个更广泛的概念，包括了大语言模型在内的多种类型的模型，而大语言模型则是专门针对自然语言处理任务的大模型。大模型可以应用于多种不同的领域，而大语言模型主要应用于自然语言相关的任务。

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。...

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。

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...

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...

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...

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...