大模型的模型构建

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模型构建
解锁模型构建:从0到1AI进阶之路构建基石:数据力量数据收集:广撒网,多捞鱼数据,作为模型构建基石,其重要性不言而喻。就如同建造高楼大厦需要坚实地基一样,模型强大能力离不开海量预处理:精挑细选,去伪存真收集到原始数据往往存在各种问题,如噪声数据、格式错误、缺失值等,这些问题会严重影响模型训练效果和性能。因此,数据预处理就成为了构建模型过程中不可或缺重要环节。数据清洗是、高质量数据支撑。收集数据来源丰富多样,网络文本是其中极为重要一部分,它涵盖了新闻资讯、社交媒体、博客文章等各个方面。图像库则是图像相关模型数据源泉,包含了数百万张标注好图像,涵盖了数千个不同类别,从动物、植物到日常用品、交通工具等,为图像识别、分类、生成等任务提供了丰富样本。这些图像数据可以帮助模型学习不同物体特征、形状、颜色等,从而实现准确图像理解和处理。音频数据库同样不可或缺,在语音识别、语音合成等领域发挥着关键作用。数据多样性对于模型泛化能力至关重要。一个模型如果仅在单一类型数据上进行训练,那么它在面对其他类型数据或实际应用中复杂情况时,往往会表现不佳。数据

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2023年作为模型元年,AI行业重新洗牌,各行业应用+模型模式纷纷落地,行业主管部门也纷纷牵头大模型语料组建,聚焦高质量语料积累、开放共享及安全治理,逐步完善模型生态构建,确保模型更好工具,帮助企业打造自己专属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“人工智能应用。为了帮助企业用户基于模型构建未来应用,星环科技推出了SophonLLMOps,帮助企业构建自己行业大模型。除此之外,星环科技在行业首先推出了两行业大模型:服务于金融行业星环金融模型无涯,以及数据分析模型SoLar“求索”。地应用落地。针对垂直类专家型应用场景,仅用思维链、微调及外挂行业知识库方式是无法满足实际业务需求,企业至少需要对通用模型做二次预训练及微调,才能实现一款专家级别的语言模型。星环科技模型训练
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模型底座
模型底座是支撑模型训练和应用基础设施和技术框架,是构建模型基础支撑部分。AI底座作为模型时代基础设施,不仅提供从数据管理到模型部署全方位服务,还在各个行业中展现出广泛应用潜力。作用与意义提供基础架构支持:模型底座为整个大模型构建提供了底层技术框架和基础设施,包括硬件架构、软件架构、通信机制等,确保模型能够高效地运行和处理规模数据。承载和预处理数据:负责数据收集模型训练过程,提高训练效率,同时通过各种优化手段,如调整参数、改进架构等,不断提升模型性能和表现。实现模型通用性和扩展性:一个好模型底座能够使模型具备较强通用性,适用于多种不同应用场景和和共享。算力层:硬件设备:包括高性能、计算芯片,以及规模存储设备和高速网络设备,为模型训练和推理提供强大计算能力和数据传输能力。算力调度与管理:通过分布式计算、云计算等技术,实现对计算资源灵活调度和管理,提高资源利用率和任务并行处理能力,确保模型训练能够在高效、稳定算力环境下进行。算法层:基础模型架构:设计和选择适合模型基础架构,为模型学习和表示能力提供保障。训练与优化算法:采用
模型语料训练是语言模型构建和优化过程中关键环节,以下是其具体介绍:训练前准备数据收集:从多种来源广泛收集数据,如互联网新闻、博客、论坛,学术文献库,书籍,以及特定行业专业数据库等。收集。根据评估结果,对模型进行优化和调整,如调整超参数、增加或减少训练数据、改进模型架构等,以提高模型性能和泛化能力。训练后处理模型压缩和优化:训练好模型通常具有庞大参数和较高计算复杂度,为了编码等。数据标注:对于一些需要特定任务训练模型,如情感分类、命名实体识别等,需要对数据进行标注。标注可以由人工完成,也可以采用半自动化方式,利用一些预训练模型和工具进行辅助标注。标注质量和准确性对模型训练效果至关重要。训练过程选择训练框架和算法:根据模型特点和需求选择合适框架。同时,选择适合训练算法,以优化模型参数。将语料向量化:把清洗和标注好文本语料转化为模型能够处理向量形式,通常采用词嵌入技术,将单词映射到低维向量空间中。模型训练:将向量化语料输入到选定模型架构中,通过大量计算和迭代,不断调整模型参数,使模型能够学习到语料中语言知识、语义理解和语言生成能力
模型数据集构建包括从多渠道收集海量数据,进行清洗、分词、标注等预处理,划分训练集、验证集和测试集,通过回译等方式增强数据,构建指令、对话、长文本等特定数据集,还涉及质量评估、优化、更新和维护。以下领域模型,需收集该领域专业数据。数据规模:模型通常需要海量数据来学习,一般要收集数十亿甚至上百亿文本数据,以保证模型能够学习到足够语言知识和语义信息。数据预处理清洗数据:去除数据中噪声和任务和模型需求,对数据进行标注,如分类任务中类别标注、问答任务中问题与答案标注等。标注工作可由专业人员或众包平台完成,但需保证标注一致性和准确性。数据集划分训练集:用于训练模型,使其学习对应输入输出对,让模型学习根据不同指令生成相应文本。多轮对话数据集:收集或构建多轮对话文本数据,使模型能够学习到对话逻辑和上下文理解能力,如聊天记录、客服对话等。长文本数据集:针对处理长文无效信息,如广告、重复内容、格式错误、低质量或不完整文本等,提高数据质量和纯净度.分词与标记化:将文本切分为便于模型处理序列,并根据需要扩充词表,以适应特定语言或领域词汇.数据标注:根据具体
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模型平台
模型平台是指基于规模参数机器学习模型构建平台,这些平台通常提供模型训练、部署、推理等服务,支持多种应用场景。以下是对模型平台详细阐述:定义模型平台是基于具有规模参数和复杂计算结构机器学习模型构建平台。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。模型平台设计目的是为了提高模型表达能力和预测性能,能够处理更加复杂任务和数据。特点巨大规模:模型包含数十亿个参数,模型小可以达到数百GB甚至更大。涌现能力:当模型训练数据突破一定规模时,模型会涌现出之前小模型所没有的复杂能力和特性。更好性能和泛化能力:模型通常具有更强大学习能力和泛化能力,能够在各种任务上表现出色。多任务学习:模型通常会一起学习多种不同任务,如自然语言处理中机器翻译、文本摘要、问答系统等。数据训练:模型需要海量数据来训练,通常在TB以上甚至PB级别的数据集。强大计算资源:训练模型通常需要数百甚至上千个GPU,以及大量时间。应用场景自然语言处理:语言模型(LLM)是模型子分类,专门通过处理大量文本数据来理解和生成人类语言,执行各种自然语言处理任务
模型语料库构建涵盖语料收集(含多渠道来源)、语料清洗、语料标注、语料分类与筛选以及语料更新与维护等多方面工作,各环节相互配合助力模型训练与应用。一、语料收集互联网数据采集利用网络爬虫从各种网页包含一些未被数据库收录学术资料,如学位论文、内部研究报告等。书籍数字化内容将经典著作、畅销书等书籍内容进行数字化处理后加入语料库。这些书籍内容丰富、语言规范,可以为模型提供深度知识和良好语言表达实体。比如在新闻报道中,准确标注出国家领导人名字、城市名称、企业名称等。通过命名实体识别标注,模型可以更好地理解文本中实体关系,为知识图谱构建等应用提供基础。情感标注根据文本表达情感倾向进行标注,如新闻报道,选择来自权威媒体新闻。领域适配筛选根据模型应用领域进行语料筛选。如果模型是用于医疗领域,那么就重点筛选医疗文献、医院病历、医学科普文章等相关语料,确保语料与应用领域紧密相关,以提高模型在特定可以使模型保持对新知识学习能力,适应时代变化。数据验证与修复在更新过程中,对新加入语料进行验证,检查是否存在错误或不符合要求内容。同时,对已有的语料进行检查,修复可能出现问题,如由于数据源更新导致链接失效、文本内容变化等情况。
剖析模型,全称规模预训练模型,是基于深度学习框架构建、拥有海量参数神经网络模型。其核心原理在于模拟人类脑神经元工作方式,通过构建多层神经网络,让模型能够自动学习数据中复杂模式和特征。在这解锁模型应用开发:开启智能时代新大门模型应用开发:崭新时代科技浪潮在科技飞速发展今天,模型应用开发无疑是最耀眼浪潮之一,正以前所未有的速度改变着我们生活和工作方式。从智能语音助手到图像识别技术,从医疗诊断辅助到金融风险预测,模型身影无处不在,展现出强大影响力与潜力。回顾科技发展历程,每一次重大技术突破都深刻地改变了人类社会。模型作为人工智能领域关键技术,被视为开启下一个时代钥匙。它是基于深度学习框架,通过对海量数据学习,从而具备理解、生成、判断等多种能力模型。这些能力赋予了模型广泛应用空间,使其成为各行业创新发展重要驱动力。模型:概念与基石定义与原理个过程中,模型利用大量文本、图像、音频等数据进行训练,从而学习到丰富语言知识、视觉信息和语义理解能力。与传统模型差异对比大模型与传统模型在多个方面存在显著差异。在参数规模上,模型通常拥有
模型语言模型是人工智能领域中两个重要概念,各自有不同特点和应用场景。模型:通常指的是具有规模参数和复杂计算结构机器学习模型,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。模型设计目的是为了提高模型表达能力和预测性能,能够处理更加复杂任务和数据。模型在各种领域都有广泛应用,包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等。模型通过训练海量数据来学习复杂模式和特征,具有更强大泛化能力,可以对未见过数据做出准确预测。语言模型:(LargeLanguageModels,简称LLMs)是模型一个子集,专注于处理自然语言,能够理解、生成和处理规模文本数据。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,学会理解语言结构、语义、语境和语用等方面。语言模型特点是规模庞大,包含数十亿参数,帮助它们学习语言数据中复杂模式。模型是一个更广泛概念,包括了语言模型在内多种类型模型,而语言模型则是专门针对自然语言处理任务模型模型可以应用于多种不同领域,而语言模型主要应用于自然语言相关任务。
构建企业级模型:解锁AI新潜能在人工智能技术快速发展今天,模型已成为推动企业数字化转型核心引擎。企业级模型不同于普通AI模型,它是专为企业场景定制开发,具有行业知识深度、业务理解能力和等技术手段,确保模型使用过程中数据安全和隐私保护。同时,模型具备自我监控和预警能力,能够及时发现并处理异常情况。二、构建路径与方法构建企业级模型需要科学路径规划。首先进行需求分析,明确模型要解决。需要收集整理企业历史数据,进行清洗和标注,构建高质量训练数据集。训练过程中采用迁移学习、增量学习等技术,不断提高模型性能。最后通过严格测试评估,确保模型达到预期效果。企业级模型构建是一个持续安全可控性大型人工智能系统。一、企业级模型核心特征企业级模型具备三核心特征:强大行业知识库、精准业务理解能力和可靠安全保障体系。以金融行业为例,一个合格企业级模型不仅要理解通用金融知识,还要掌握特定银行业务流程、产品体系和风控要求。这种深度定制使得模型能够准确理解业务场景,提供可靠决策支持。在安全性和可靠性方面,企业级模型采用多重防护机制。通过数据加密、访问控制、行为审计
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...
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...
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...
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...
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...