大模型开发与微调

大模型高效微调是通过参数高效微调技术，如加性微调、选择性微调、重参数化微调及混合微调等方法，在减少计算成本和训练时间的同时，提升模型在下游任务中的性能表现，使其能更好地适应各种特定应用场景。高效微调的优势节省计算资源：传统全参数微调计算成本高，而高效微调只调整小部分参数，降低了对计算资源的需求。缩短训练时间：减少了需训练的参数数量，从而加快模型训练速度，让研究人员和开发者能更快速地进行实验和迭代单个预训练模型适应多种任务，无需为每个任务训练多个模型，提高了模型的通用性和可扩展性。应用案例自然语言处理：如情感分析、文本分类、机器翻译等任务，通过高效微调可使大模型在特定领域的文本数据上表现更优，为用户提供更准确的情感倾向判断、文本类别划分和语言翻译服务。图像分类：将高效微调技术应用于图像领域，可帮助模型更好地识别和分类不同的图像类别，在医学图像分析、自动驾驶等场景中发挥重要作用。智能客服与聊天机器人：针对特定行业或领域的知识和问题，对大模型进行微调，使其能够更准确地理解用户咨询并提供专业的解答和建议，提高智能客服和聊天机器人的服务质量和效率。

为降低客户训练及微调大模型的门槛，星环科技发布了大模型开发和训练工具SophonLLMOps，为用户打通了从数据接入和开发、提示工程、大模型微调、大模型上架部署到大模型应用编排和业务效果对齐的全链路等方式来完成数据标注任务。支持监控、更新和维护数据集，以保证数据质量和时效性。可通过数据质量检查、数据版本控制、自动化维护等方式来实现训练和推理数据管理。高度工程化及封装的流程，让大模型训练和微调变得简单易上手：依托于内置的大模型训练模板，为业务用户提供更方便快捷的大模型训练和微调流程。业务用户只需少量必要的操作，如选择基础模型、配置训练数据集路径、设定学习率等，即可快速启动训练和微调任务。此外，还提供智能化配置工具，避免资源错配、计算产生NaN值等典型微调失败引起的损失。多版本多种大模型，都可以在一个平台上统一纳管：在大模型上架、体验和部署方面，SophonLLMOps加强了对预训练大模型和微调后大模型的兼容性和性能表现的优化，以确保用户能够获得无缝、高效的使用体验；支持不同模型之间和模型版本之间的分叉树的维护和展示，从而提高模型的可维护性和可操作性，也可以有效防止版本混乱和误操作的发生

大模型全流程平台：从开发到监控大模型开发平台：开启智能之旅的大门在大模型的发展历程中，开发平台扮演着至关重要的角色，它是连接创意与实现的桥梁，是推动大模型技术不断进步的关键力量。训练平台：赋予大模型“智慧”的熔炉大模型的训练，堪称一场对算力和算法有着极致要求的“超级工程”。随着模型规模的不断扩大，参数数量呈指数级增长，训练所需的计算量也变得极为庞大。微调平台：让大模型“因材施教”大模型微调，是在通用大模型的基础上，利用特定领域的数据和任务进行训练，让模型更擅长处理特定领域的问题。简单来说，就像是一个学生已经掌握了很多基础知识，通过微调，就可以让他在某个专业领域更精通，比如从“全科生”变成“特长生”。部署平台：大模型走向应用的桥梁大模型的部署，是将训练好的模型应用到实际业务中的关键环节，它就像是将生产好的产品推向市场的过程。在这个过程中，有多种部署方式可供选择，每种方式都有其独特的优缺点方式具有很强的灵活性和可扩展性，用户可以根据业务需求随时调整计算资源，降低了硬件投入成本。但同时，云端部署也面临着数据安全和隐私保护的挑战，网络不稳定时还可能影响服务的稳定性。监控平台：保障大模型稳定

大模型微调流程包含明确任务与目标、选基底大模型、准备数据集、选目标函数、微调模型、迭代调整与更新、评估性能以及应用部署这几个主要步骤。大模型微调一般可分为以下步骤：1.明确任务与目标确定具体的应用是否满足实际应用的要求，若不满足，则返回前面的步骤进行调整和优化，如重新选择数据集、调整超参数、修改模型架构等。8.模型应用与部署当微调后的模型性能达到满意的效果后，可将其应用于实际的业务场景中，进行场景和任务需求，例如是进行文本分类、情感分析、机器翻译，还是其他自然语言处理任务等，以便后续选择合适的数据集和评估指标。2.选择基底大模型综合考虑模型的性能、可扩展性、部署成本及任务适应性等因素，选择一个合适的预训练大模型作为基底模型。3.准备数据集收集数据：根据任务需求收集相关的数据，如对于文本分类任务，需要收集带有分类标签的文本数据；对于机器翻译任务，需要收集源语言和目标语言对应的文本数据等。数据预处理：对收集到的数据进行清洗、去噪、重复数据删除等操作，确保数据的质量。然后根据所选大模型的要求，对文本进行分词、编码等预处理操作，并将数据划分为训练集、验证集和测试集。4.选择目标函数根据监督

大模型的微调是一个关键步骤，用于将预训练模型适应于特定任务或领域。这一过程通常涉及以下步骤：准备阶段选择合适的预训练模型：需综合考量模型的架构、参数量以及与目标任务的适配性等因素。准备训练数据集能力。设定微调目标与参数调整：明确微调的具体目标，如提高模型在某一特定任务上的准确率、召回率等。同时，确定要调整的参数，包括学习率、优化器、正则化参数等。执行微调：在训练循环中依次进行前向传播、计算损失模型参数更新，包括只更新一部分参数或通过对参数进行结构化约束，如稀疏化或低秩近似来降低微调的参数数量。提示微调、指令微调、有监督微调：指令微调是通过在由（指令，输出）对组成的数据集上进一步训练大语言模型的过程，有助于弥合模型的下一个词预测目标与遵循人类指令目标之间的差距，可视为有监督微调的一种特殊形式。出文本的情感倾向。数据预处理：对数据进行清洗，去除噪声、重复数据以及无关信息；进行文本标准化、编码等操作，将数据转换为模型可接受的格式。搭建环境与安装工具：安装深度学习框架，并根据需要配置GPU环境以

大模型预训练+微调是一种先利用大量无监督数据进行预训练，然后再根据有标注的数据进行微调的机器学习方法。目的是提高模型在训练数据上的表现，从而在复杂任务中获得更好的性能。预训练是指在大量无标注数据上对模型进行训练。这种方法利用了大规模数据的特点，学习了模型中诸如词汇表达、句法结构和上下文信息等普遍规律。同时，预训练还可以为后续的微调任务提供有用的初始化参数，使得模型的表现更加出色。预训练通常有两种数据来调整模型的参数。该方法通常采用反向传播算法，使得模型能够根据有标注数据的训练样本进行反向优化微调的目的是让模型更好地适应目标任务，例如文本分类、情感分析和语音识别等。大模型预训练+微调的主要优点在于能够节省大量人力和时间成本。相较于传统的深度学习方法需要大量的标注数据和训练时间，使用大模型预训练+微调方法可以大大提高模型的训练效率和准确性，并使得模型能够在更广泛的应领域中发挥作用。在自然语言处理领域中，大模型预训练+微调已经被用于很多任务，例如语言模型、机器翻译、问答系统和文本分类等。星环大语言模型运营平台-SophonLLMOps为了帮助企业用户基于大模型构建未来应用，星环科技推出了大

大模型微调是指在预训练好的大模型基础上，使用特定领域的数据进行进一步训练，以适应特定任务或场景的过程。这种微调可以优化模型在特定任务上的表现，使其更加精准和专业。微调的作用在于调整模型的参数，使其更好地理解并处理特定领域的知识和语言模式。指令微调与使用特定领域数据进行的微调有联系也有区别。指令微调更多关注于调整模型对特定指令的理解和执行能力，而领域数据微调则侧重于让模型适应某一领域的语言风格和专业术语。两者都可以看作是大模型个性化和专业化的过程。在星环科技的大模型中，如果用户希望在金融分析领域使用该模型，可以通过提供金融相关的文本数据进行微调，使模型更好地理解和生成金融相关的报告或分析。星环大语言模型运营平台-SophonLLMOps为了帮助企业用户基于大模型构建未来应用，，星环科技推出了大模型持续提升和开发工具SophonLLMOps，实现领域大模型的训练、上架和选代。SophonLLMOps服务于大模型开发者，帮助企业快捷地构建自己的行业大模型，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。

，开发者可以轻松地选择合适的微调策略并配置训练流程。这可能涉及全量微调或参数高效方法，并结合各种优化技术以提高效率和性能。模型评估与调整通过标准指标对微调后的模型进行评估，并根据表现调整超参数或采用不同的策略。持续监控损失函数并应用早停规则以防止过拟合。大模型微调是基于预训练的基础模型进行的针对性优化过程。通过针对特定任务的数据进行少量参数的训练，可以显著提升模型在该领域的性能。算法概览微调通常涉及使用不同的技术来更新基础模型的部分参数，这些方法要求进行格式化。训练数据预处理预处理步骤包括对原始文本进行分词、标记化和编码为适合于大模型输入的形式。这可能涉及到去除无关信息、标准化文本以及生成合适的prompt结构。模型训练与优化利用低代码框架允许在保持大部分预训练权重不变的同时改进特定任务的性能。数据集选择与准备选择合适的数据集是微调过程的关键。这可能包括领域相关的文本数据或专门构建的任务特定样本。数据需要经过清洗、标注，并根据所选框架的

大模型微调技术是针对预训练的大模型进行进一步训练以适应特定任务或领域的一种方法。全连接层微调：在预训练模型的基础上添加一个或多个全连接层，然后使用目标任务的数据集对整个网络进行微调，重点调整新增的全避免过拟合。分层微调：根据任务需求和计算资源限制，选择性地微调模型的部分层。例如，在资源有限的情况下，可能只微调最后几层。领域适应：当目标领域的数据分布与预训练数据不同（即存在领域差异）时，可以采用领域为了帮助企业用户基于大模型构建未来应用，星环科技推出了大模型持续提升和开发工具SophonLLMOps，实现领域大模型的训练、上架和迭代。SophonLLMOps服务于大模型开发者，帮助企业快捷地构建自己的行业大模型，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。连接层参数。迁移学习：利用预训练模型的特征提取能力，将其作为固定特征提取器，仅对分类器部分进行训练。这种方法在数据量有限的情况下特别有效。适应性学习率：在微调过程中使用自适应学习率策略，以加速收敛并学习新知识。这对于处理非静态环境和持续更新的数据集特别重要。知识蒸馏：将大型预训练模型的知识“蒸馏”到较小的模型中，后者可以在保持性能的同时减少计算成本。星环大语言模型运营平台-SophonLLMOps

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...

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。...

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...

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...

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...