大模型的开发和训练方法

AI大模型训练方法涉及数据预处理、模型构建、分布式训练、优化技术应用、正则化、学习率调整和迁移学习等关键步骤，以提升模型性能和加速训练过程。AI大模型的训练方法主要包括以下几个关键步骤：数据预处理：对原始数据进行清洗、整理和标注，以符合训练AI大模型的标准和要求。模型构建：设计和调整模型架构，可能需要对基础大模型进行微调或者迁移学习。模型训练：利用准备好的数据集对模型进行训练，评估模型在特定任务上的性能表现，并进行多轮迭代优化，直到模型达到预定的性能指标和精度要求。模型评估：对训练好的模型进行评估，以了解其在训练集和验证集上的表现，并根据评估结果对模型进行调整，如调整模型结构、参数设置等，以提高模型性能。分布式训练：为了加速模型训练，采用数据并行和模型并行等分布式训练技术，以提高计算效率。优化技术：优化算法，在训练过程中自适应地调整学习率，提高模型的收敛速度。正则化和学习率调整：通过引入正则化项降低模型过拟合的风险，并在训练过程中调整学习率以适应模型的表现。迁移学习：利用预训练模型在相关任务上的知识，提高模型在新任务上的表现。

大模型训练方法包括预训练、指令微调、强化学习、模型并行与分布式训练、优化器与学习率调整以及模型压缩与量化等，各环节协同助力大模型训练与优化。以下是一些常见的大模型训练方法：预训练数据收集与预处理：当模型规模过大，单个设备无法容纳整个模型时，将模型的不同层或部分分配到不同的设备上进行计算，设备之间需要进行通信以传递中间结果，从而实现对大规模模型的训练。混合并行：结合数据并行和模型并行的方法强化学习（RLHF）：让人类对模型生成的结果进行评价和打分，基于这些反馈信息训练一个奖励模型。奖励模型学习预测生成结果的评分，然后在强化学习过程中，利用奖励模型的输出作为奖励信号，引导大模型生成更符合，设计一系列具有多样性的指令和对应的反馈，引导模型学习更符合用户期望的生成内容。这些指令可以涵盖各种任务场景，如对话生成、代码生成、文本摘要等，使模型能够更好地适应特定任务的要求。微调训练：使用构建人类期望的高质量响应，不断优化模型的策略和参数。迭代优化：通过多次迭代的生成、评估、调整和优化过程，使模型逐渐收敛到更好的性能状态。在每次迭代中，根据奖励模型的反馈，对大模型的参数进行更新，以提高其生

大模型训练平台是一个为开发者提供定制化大模型解决方案的平台，它汇集了行业内知名的大模型，通过轻量级的训练和丰富的训练方法，帮助开发者快速构建专属的大模型。以下是大模型训练平台的详细定义、功能和应用场景：定义大模型训练平台是面向AI开发者的一站式大模型开发及服务运行平台，基于云管基座平台和算力平台，为用户提供从数据管理、模型训练、模型管理到模型服务的全流程开发支持。功能数据工程：提供数据导入、数据清洗、数据增强、数据管理等功能，并支持开源已处理的数据集。用户可以根据实际需求，依照平台数据格式要求上传数据信息或使用平台内的开源数据集，为后续训练、评估、编译等流程提供支撑。模型开发：提供模型训练、模型调优、模型评测、模型量化编译等功能。平台提供丰富的预训练大模型，用户可在平台上采用不同的训练方式（预训练、监督微调SFT）进行模型训练，不断调优迭代模型效果，从而提升模型性能。服务部署：提供模型完整Prompt。还支持对Prompt语料进行内容质量和结构上的优化，便于获得更符合期望的大模型推理结果。应用场景自然语言处理：大模型在自然语言处理领域的应用尤为突出。它们能够创作出高质量、流畅的文本，广泛应用

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，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

，正在改变我们与机器交互的方式。什么是大模型推理训练大模型推理训练是指在大型预训练语言模型基础上，通过特定方法进一步提升其逻辑推理和问题解决能力的训练过程。与传统的监督学习不同，这种训练更加注重模型对复杂信息的理解和分析能力，而不仅仅是模式识别。这类训练通常分为两个阶段：首先是通过海量数据进行预训练，使模型掌握语言的基本规律和世界知识；然后通过专门的推理训练方法，如思维链提示、指令微调等，提高模型自洽性训练，通过让模型生成多个可能答案，然后选择一致和合理的解决方案，减少模型输出中的矛盾和不合理结论。这种方法特别适合开放领域的复杂问题。应用场景经过良好推理训练的大模型，在多个领域展现出实用价值。在教大模型推理训练在人工智能领域，大模型已经成为推动技术进步的重要力量。这些拥有数十亿甚至数千亿参数的神经网络模型，展现出惊人的语言理解、生成和推理能力。而"大模型推理训练"作为这一领域的核心技术之一解决数学问题、逻辑谜题和复杂决策的能力。主要技术方法目前，提升大模型推理能力的主要方法包括几种。思维链技术鼓励模型展示其思考过程，通过"让我们一步步思考"等提示，引导模型分解问题并逐步解决。这种方法显著

大模型训练是一种机器学习的方法，通过训练大规模的模型来提高训练速度和减少训练时间。在训练过程中，通常使用并行计算的方法来加速训练。同时，为了处理大规模的数据和模型，需要使用更高效的算法和优化技术，例如数据并行、模型并行、流水线并行和张量并行等。此外，大模型训练还需要考虑存储和网络通信的问题，例如如何有效地存储和传输大规模的数据和模型。在训练过程中，需要使用更多的计算资源和存储资源，因此需要更高效地管理和调度这些资源。随着深度学习和大数据技术的发展，大模型训练已经成为机器学习领域的重要研究方向之一。星环科技大模型训练工具，帮助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了SophonLLMOps，帮助企业构建自己的行业大模型。具体来看，它解决了客户三个核心痛点：第一，提供一站式工具链，帮助客户从“通用大语言模型”训练/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”。

为了满足企业应用大语言模型的需求，星环科技率先在行业中提出了行业大模型应用创新场景，并推出了相应的大模型持续开发和训练工具——SophonLLMOps。这款工具旨在帮助企业构建自有的行业大模型，通过微调、模型上架到模型持续运营及提升迭代的全流程任务，从而成功构建满足企业自身业务特点的领域大语言模型。在模型训练微调阶段，SophonLLMOps工具链需要覆盖训练数据开发、推理数据开发和数据维护等工作大模型基础设施打造面向未来的、具备“新型人机交互”且“敏捷可持续迭代”的人工智能应用。针对大语言模型及其衍生数据、模型和应用方面的问题，SophonLLMOps工具链需要完成从通用大语言模型的训练和，对大语言模型所涉及的原始数据、样本数据和提示词数据进行清洗、探索、增强、评估和管理。在模型运维管理阶段，除了传统MLOps的六大统一，即统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估和统一解释外，还需要提供计算框架、工具以及计算、存储、通信的调度和优化支持，以满足大语言模型的微调、持续提升、评估和对齐等方面的需求。在模型和其他任务的编排和调度上线阶段，SophonLLMOps工具链还需提供

模型训练无监督预训练（可选）：许多大模型采用无监督预训练方法，使用大量的无监督数据让模型自动学习数据中的一般特征和模式。例如，在语言模型预训练中，通过预测句子中的下一个单词、掩盖单词的恢复或对文本进行损失函数来调整模型的参数。分布式训练：由于大模型训练数据量和计算量巨大，通常需要采用分布式训练策略，如数据并行、模型并行或混合并行。数据并行是将数据分割成多个子集，在多个计算设备上同时训练；模型并行是将大模型开发需明确目标与需求，历经数据收集与预处理、选择合适架构、进行模型训练、评估优化以及部署维护等步骤，各环节紧密关联且需精细操作以打造出符合应用场景、性能达标的大模型。1.明确目标与需求定义应用场景：确定大模型的用途，例如是用于自然语言处理（如机器翻译、问答系统）、计算机视觉（如图像分类、目标检测）还是其他领域（如语音识别、推荐系统）。不同的应用场景对模型架构、数据类型和性能指标有着不同的的规模和质量对大模型的性能至关重要，因此要尽量收集大量且具有代表性的数据。数据清洗：对收集到的数据进行清理，去除噪声、重复、错误或无关的数据。标注数据（如有需要）：根据具体任务，对部分数据进行标注3.

计算资源，同时需要采用一些特殊的技术和方法。训练大模型需要大量的数据：这些数据应该来自多个来源，包括公开的数据集、公司内部的数据以及用户生成的数据。在收集数据后，需要对其进行预处理和清理，以确保数据的资源来处理数据、更新模型参数和进行反向传播。因此，训练大模型需要一个高效的计算框架和一个优化的算法，以大限度地提高计算效率和准确性。训练大模型需要采用一些特殊的技术和方法：其中常用的是深度学习算法。深度得到更准确的模型。训练大模型需要一个高效的团队合作：这包括数据科学家、机器学习工程师和开发人员等。数据科学家负责设计和实施算法，而机器学习工程师则负责构建和优化模型。开发人员则负责开发和维护相应的软件大模型是指包含超大规模参数（通常在十亿个以上）的神经网络模型，这些模型在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域得到广泛应用。训练大模型是人工智能领域中非常重要的一部分，训练大模型需要大量的数据和准确性和一致性。此外，数据可能需要被标注和分类，以便在训练过程中提供正确的标签和反馈。训练大模型需要强大的计算资源：这包括高性能的计算机、大容量的内存和高速的存储设备。在训练过程中，需要使用大量的计算

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、...

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...

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...

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。

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...