大模型横向对比

大模型训练是一个复杂且系统性的工程，以语言大模型为例，通常包括以下关键步骤2：预训练阶段模型准备：确定模型架构，随机初始化模型的参数。数据收集：采集海量数据，构建具有多样性的内容。数据预处理：对：采用有监督微调训练好的模型，训练奖励模型时，冻结该模型的参数。数据集准备训练任务：构建一个文本质量对比模型，通过二分类模型等对输入的两个结果之间的优劣进行判断，其本质是一个排序学习任务。强化学习阶段模型与环境交互：将大模型作为智能体，使其与环境进行交互。环境会根据智能体的输出给出相应的反馈，即奖励信号。策略优化：根据奖励信号，利用强化学习算法如PPO等，调整模型的参数，使得模型在后续的交互中能够原始数据进行清洗，去除噪声、重复和错误数据；将文本数据转化为整数序列。有监督微调阶段模型准备：使用预训练阶段得到的基础模型。数据集准备：收集少量高质量的包含用户输入提示词和对应理想输出结果的数据集合，这些数据更具针对性和专业性，用于让模型学习特定任务的模式和规则。微调训练：将准备好的数据集输入到基础模型中，通过调整模型的参数，使模型能够更好地适应特定任务，具备遵循指令的能力。奖励模型训练阶段模型准备

大模型测试通常是指对基于大规模语言模型的人工智能系统进行的一系列评估，以验证其性能、准确性和适用性。测试过程可能包括以下几个方面：功能测试：检查大模型是否能够正确理解和执行各种指令，如文本生成、语法检查、内容优化等。性能测试：评估模型在处理大量数据或复杂任务时的响应速度和资源消耗。准确性测试：通过对比模型输出与预期结果，评估模型生成内容的准确性和合理性。稳定性测试：确保模型在不同环境和条件下都能保持一致的表现。用户反馈测试：收集真实用户使用后的反馈，了解模型的实际效果和用户体验。安全性与隐私保护测试：确保模型在处理敏感信息时遵守相关法规，保护用户隐私。

。内容真实性和准确性对于大模型生成的知识类、新闻类等内容，验证其真实性和准确性，避免传播错误信息。例如，通过与权威知识源进行对比来检查生成内容的可靠性。（三）鲁棒性和抗攻击能力对抗攻击进行对抗攻击测试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

大模型管理的定义大模型管理是指对大规模机器学习模型全生命周期的管理，涵盖模型的训练、存储、部署、监控、评估、优化以及安全管理等各个环节。其目的是帮助企业或研究机构更高效地开发、管理和应用大模型，充分发挥大模型的价值，提升业务效率和创新能力。大模型管理的核心功能模型训练管理：协助数据准备与预处理工作，支持配置训练参数，并监控训练过程中的指标。模型存储与版本控制：安全存储模型，记录不同版本及其变更历史，便于回溯和对比。模型部署与集成：将模型部署到不同环境，并与各类应用系统集成。模型监控与评估：实时监控模型性能指标，定期用新数据进行评估，及时发现并解决问题。安全与权限管理：设置用户权限，限制访问和操作权限，对模型数据进行加密处理。大模型管理的应用场景医疗保健：用于医学影像分析、疾病诊断预测、药物研发等。金融领域：进行风险评估、投资决策、客户服务等。教育行业：实现个性化学习、智能辅导、教育资源推荐等。制造业：应用于产品质量检测、故障预测、生产过程优化等。政府与公共服务：在政务服务、城市管理、公共政策制定等方面发挥作用。大模型管理的发展趋势智能化管理：平台更加智能化，能自动分析模型训练和运行

的效果对比评估，通过评估对齐和校准持续训练模型的召回和精度。敏捷的应用链编排，让大模型真正生产可用：SophonLLMOps提供了应用和服务编排工具，使用户可以以低代码的方式结合知识库、智能分析和工具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流程，从而实现针对大模型的“数据和分析的持续提升。便利且规范化的提示工程和数据管理，保障训练数据质量：支持提示模版管理、提示验证评估、提示数据标注以及数据质量控制。可通过人工标注、半自动标注、自动标注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

大模型管理平台是一种用于管理大规模机器学习模型全生命周期的工具和系统，涵盖模型的训练、存储、部署、监控、评估、优化以及安全管理等各个环节，旨在帮助企业和研究机构更高效地开发、管理和应用大模型，充分发挥大模型的价值，提升业务效率和创新能力。大模型管理平台核心功能模型训练管理：协助数据准备与预处理工作，如清洗、标注和划分数据等；支持配置训练参数，如学习率、批次大小等，并监控训练过程中的指标，以便及时调整策略。模型存储与版本控制：安全存储模型，并记录不同版本及其变更历史，方便回溯和对比不同版本的性能差异，利于模型的迭代开发与审计。模型部署与集成：将训练好的模型部署到不同环境，如云端服务器、边缘设备。安全与权限管理：通过设置用户权限，限制不同用户对模型的访问、修改和部署权限，对模型数据加密处理，防止数据泄露和恶意攻击，保障模型资产安全。大模型管理平台应用领域医疗保健：用于医学影像分析、疾病诊断预测的效率和质量。大模型管理平台发展趋势智能化管理：平台更加智能化，能自动分析模型训练和运行数据，提供智能优化建议，如自动调整训练参数、根据应用场景选择最佳模型版本部署。融合多种技术：与边缘计算、区块链等

个过程中，模型利用大量的文本、图像、音频等数据进行训练，从而学习到丰富的语言知识、视觉信息和语义理解能力。与传统模型的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，大模型通常拥有解锁大模型应用开发：开启智能时代新大门大模型应用开发：崭新时代的科技浪潮在科技飞速发展的今天，大模型应用开发无疑是最耀眼的浪潮之一，正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。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，大模型的身影无处不在，展现出强大的影响力与潜力。回顾科技发展历程，每一次重大的技术突破都深刻地改变了人类社会。大模型作为人工智能领域的关键技术，被视为开启下一个时代的钥匙。它是基于深度学习框架，通过对海量数据的学习，从而具备理解、生成、判断等多种能力的模型。这些能力赋予了大模型广泛的应用空间，使其成为各行业创新发展的重要驱动力。大模型：概念与基石定义与原理剖析大模型，全称大规模预训练模型，是基于深度学习框架构建的、拥有海量参数的神经网络模型。其核心原理在于模拟人类大脑神经元的工作方式，通过构建多层神经网络，让模型能够自动学习数据中的复杂模式和特征。在这

大模型服务是利用大型预训练模型提供的一项服务，在多个领域和应用场景中发挥着重要作用。1.模型训练服务预训练模型提供：一些大模型服务提供商提供预训练好的基础模型，这些模型已经在海量的数据上进行了无监督学习。企业和开发者可以直接获取这些模型，避免从头开始训练模型所需的巨大计算资源和漫长时间。定制化训练支持：根据用户的特定需求和数据，对大模型进行定制化训练。比如，金融机构可以利用自己的金融数据，结合大方法：提供微调工具，通过仅调整模型的部分参数，在不改变模型整体架构的情况下，快速将预训练模型适配到具体的下游任务。领域适配微调：帮助用户将通用的大模型微调至特定的应用领域，如医疗、法律、教育等。在医疗API，让用户可以通过网络请求的方式调用大模型进行推理。例如，一个内容生成应用可以通过API将用户输入的主题和要求发送给大模型服务端，服务端返回生成的文本内容，这样应用开发者无需在本地部署复杂的模型计算提供实时推理服务，确保用户能够快速得到回答。4.数据处理与管理服务数据清洗和标注：大模型服务通常包括对数据的预处理服务，因为高质量的数据是模型性能的关键。例如，对文本数据进行拼写纠正、格式统一、去除

随着人工智能技术的快速发展，大模型已经成为AI领域的核心组成部分。这些模型需要海量的数据进行训练，以提升其性能和泛化能力。1.数据来源互联网文本数据：这是大模型训练数据的主要来源之一。书籍和学术文献：通过扫描和数字化的书籍以及各种学术数据库中的研究论文、报告等也是重要的数据。对于自然语言处理的大模型，学术文献提供了专业、严谨的语言表达方式和深入的知识体系。企业内部数据：企业在运营过程中积累了大量的数据，如客户数据、交易记录、产品信息等。这些数据可以用于构建企业专用的大模型，以提升企业在客户服务、产品推荐、供应链管理等方面的智能化水平。政府数据：政府部门发布的数据，如统计数据、政策文件、法律法规等也可以作为训练数据。这些数据在构建涉及公共事务、经济分析、政策解读等方面的大模型时非常有用。多媒体数据的文本化：对于图像、音频、视频等多媒体数据，通常会通过技术手段（如图像字幕提取、音频转文字）将其转换为文本信息后纳入训练数据。2.数据规模与多样性要求规模要求：大模型需要海量的数据来训练，以学习到足够复杂的模式和丰富的知识。一般来说，参数数量较多的大模型需要与之相匹配的大规模数据。例如，一些

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...

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...

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...

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...

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...

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。

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...

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...