大模型 代码生成

具有多方面特点及影响，具体如下：大模型写代码优势提升效率：能快速根据自然语言描述生成代码片段甚至完整的代码文件，比如开发人员只需用自然语言描述想要实现的功能，大大节省编写基础代码结构的时间，让开发人员将代码注释来解释其逻辑，有助于初学者更快掌握编程技能。多语言支持：能够涵盖多种主流编程语言，开发人员无论从事何种项目、使用哪种语言开发，都有机会借助大模型获得代码生成或优化方面的帮助。大模型写代码局限调整完善。知识更新滞后：大模型的知识截止到其训练时的数据，如果编程语言有了新的版本更新、推出了新的特性或标准库函数有变化，它可能无法及时知晓并运用，导致生成的代码采用了过时的写法。大模型写代码应用场景快速原型开发：在项目初期需要快速搭建起一个可运行的代码原型来验证想法、展示功能时，大模型可凭借其快速生成代码的能力，帮助开发团队快速产出雏形，例如开发一个简单的移动端应用原型，大模型可以生成相应的前端页面，实现无缝的代码生成、代码检查、错误提示等功能，让开发人员在熟悉的开发环境中更便捷地利用大模型的能力。针对特定领域优化：会针对不同的行业领域开发出更具针对性的代码生成能力，贴合这些领域独特的业务逻辑和

大模型生成通常指的是利用大型语言模型（LargeLanguageModels，简称LLMs）来生成文本、图像、音频或其他类型的数据的过程。以下是关于大模型生成的详细介绍：大模型生成的原理基于概率分布自回归的生成方式，即按顺序逐个生成文本元素。以生成一段文章为例，先输出开头的字词，然后基于已生成的内容继续预测后续字词，如此循环，直至达到设定的文本长度或者生成合理的结束标识。大模型生成的常见应用预测：大模型在经过大规模文本数据的预训练后，掌握了语言的统计规律和语义关系。当接收到输入提示时，它会依据学习到的知识，对下一个可能出现的词汇或字符等元素基于概率分布进行预测。自回归机制：多数大模型采用创作、儿童故事编写等领域，为创作者提供灵感启发。智能问答：针对用户提出的各类问题，生成准确详细的答案，应用在客服系统、在线教育问答平台等场景中，快速响应并满足用户的信息需求。代码生成：根据自然语言描述的功能需求，生成相应的代码片段，辅助程序员提高编程效率，适用于多种编程语言。场景文本创作：文章写作：帮助创作者快速生成文章初稿，涵盖各种主题，如科技评论、文化赏析、生活指南等，创作者可在此基础上进行修改润色，提高创作效率。故事创作：生成情节有趣、人物形象鲜明的故事内容，可用于小说

在人工智能领域，生成式大模型以其独特的创造力和灵活性，正逐渐成为研究和应用的焦点。这类模型能够生成新的文本、图像、音频等数据，为内容创作、艺术设计和科学研究等领域带来了革命性的变化。本文将深入探讨生成式大模型的概念、工作原理及其在现实世界中的广泛应用。生成式大模型是一种能够根据给定的输入或条件，自动生成新数据的深度学习模型。与仅能对输入进行分类或回归预测的判别式模型不同，生成式模型可以创造出多种知识源，能够根据输入的提示或条件生成新的文本内容。这类模型通过深度学习和自然语言处理技术，学习大量数据中的模式，从而创造出遵循这些模式的新内容。无涯大模型不仅限于文本生成，还被微调为三款垂类大模型，包括问答大模型、数据分析等，以满足不同行业的需求。前所未有的内容，如文章、诗歌、音乐或图像。星环科技的无涯·问知InfinityIntelligence就是一款基于星环大模型底座的企业级垂直领域问答产品。它结合了个人知识库、企业知识库、法律法规、财经等

曲线》中低代码(Low-code)也正处于峰值。当“聪明”的GPT遇上“平民化”的低代码，两大热门技术的融合能否在真正意义上变革传统开发?大模型能通过自然语言理解自动生成需求文档及代码供给低代码开发者要的是，通过大模型对于文档、模版、业务流程、样例、源码的自学习能力，融合低代码的设计编排和逻辑优化能力，使得低代码定位形态升级、开发边界扩大，价值范围打开，可以预见，融合大模型能力的低代码开发平台有望成为GPT2B应用落地的加速器。因此，我们需要重新定义低代码开发平台。GPT的横空出世，全球软件厂商掀起一股智能化开发热潮。据Gartner新发布的《2023年新兴技术成熟度曲线》显示，生成式AI正位于顶峰，同样在Gartner发布的《2023年中国ICT技术成熟度使用，也具备自动检测和修复代码错误、自动优化代码、找出冗余并提供高效方案等自动化能力，为开发者带来需求模式、设计模式、开发模式的变化，节省时间成本、代码质量更优、进一步降低开发者的门槛和学习成本。更重

大语言模型推理近年来，人工智能领域引人注目的进展之一便是大语言模型的崛起。这些模型能够生成流畅的文本、回答复杂问题，甚至创作诗歌和代码。然而，这些令人惊叹的能力背后，隐藏着一个关键的技术过程——推理。本文将用通俗易懂的方式，解析大语言模型如何进行推理，以及这一过程背后的科学原理。首先，我们需要理解什么是语言模型的推理。简单来说，推理就是模型根据输入的提示（prompt）生成合理输出的过程。当用户向模型提出一个问题时，模型并非直接从数据库中调取答案，而是通过复杂的计算"思考"出最合适的回应。这个过程类似于人类在回答问题时的思维活动，只不过模型使用的是数学和统计学方法。大语言模型的推理建立在深度，它会根据输入文本，激活相关的参数网络，预测下一个最可能出现的词语。具体来说，推理过程可以分为几个步骤。首先，模型将输入文本分解为更小的单元（通常是词或子词），并为每个单元生成一个数学表示（称为嵌入下一个输出什么词合适。理解大语言模型的推理机制，不仅有助于我们更好地利用这些工具，也能让我们对其能力和局限有更清醒的认识。

和上下文适宜性上与人类创造的文本相似。这些模型能够根据给定的提示或输入生成类人文本，它们使用深度学习技术。生成式AI大模型的应用范围非常广泛，它们不仅可以用于内容创作，如文章生成、代码编写、食谱创作等生成式人工智能大模型（GenerativeAI）是人工智能的一个分支，它使机器能够从大量数据集中学习模式，然后自主地基于这些模式产生新的内容。这些内容可以包括文本、图像、视频和音频等多种形式。生成式AI的关键在于其能够创造出全新的、从未见过的数据实例，而不仅仅是对现有数据进行分类或预测。生成式AI大模型通常基于深度学习技术，如神经网络，来分析和理解数据中的模式，然后生成新的文本，这些文本在连贯性，还可以用于数据增强，为机器学习模型提供额外的训练实例，以提高其有效性。此外，生成式AI还可以用于计算机视觉应用，如对象识别或图像合成，通过添加逼真的图形来扩充数据集。

大模型推理系统在人工智能技术飞速发展的今天，大模型已成为推动科技进步的重要力量。从聊天机器人到内容创作，从代码生成到科学研究，大模型的广泛应用离不开一个关键环节——推理系统。本文将深入浅出地介绍大写作和设计。特别值得一提的是实时翻译系统，它利用大模型推理能力打破了语言障碍；还有代码补全工具，提高了开发者的工作效率。这些应用背后都离不开有效、稳定的推理系统支持。未来展望随着技术的进步，大模型推理模型推理系统的基本概念、工作原理及其在现实世界中的应用。什么是大模型推理系统大模型推理系统是指专门用于运行和部署大型人工智能模型的计算架构和软件框架。与训练阶段不同，推理阶段关注的是如何有效地使用已经训练好的模型来处理实际任务。可以将其比作一座已经建好的工厂：训练阶段相当于设计和建造工厂，而推理阶段则是工厂投入生产，将原材料（输入数据）转化为产品（输出结果）。推理系统的工作原理大模型推理系统的核心提高硬件利用率；动态加载技术则可以根据需求灵活分配计算资源。这些技术的综合运用使得大模型能够在合理的时间内响应请求，即使模型参数量达到数百亿甚至数千亿级别。推理系统的应用场景大模型推理系统已渗透到

大模型推理部署近年来，人工智能领域取得了显著进展，尤其是大语言模型的出现，为自然语言处理带来了革命性的变化。这些模型能够理解和生成人类语言，广泛应用于对话系统、内容创作、代码生成等领域。然而，将训练好的模型实际部署到生产环境中，使其能够有效、稳定地提供服务，这一过程被称为推理部署，面临着诸多挑战。大模型推理部署的首要挑战是计算资源的需求。即使是一次简单的推理操作，也需要大量的计算资源。这对硬件服务质量，又控制成本。在实际部署中，工程师还需要考虑模型更新的策略。大模型往往需要定期更新以提升性能或修复问题，但直接替换可能导致服务中断。常见的解决方案包括蓝绿部署和金丝雀发布。蓝绿部署维护两套环境，交替使用以实现无缝切换；金丝雀发布则先向小部分用户推送新版本，验证无误后再全面推广。大模型推理部署是一个复杂的系统工程，涉及计算优化、服务质量保障、成本控制和安全防护等多个方面。随着技术的不断发展，新的解决方案不断涌现，如专用推理芯片、更有效的模型架构等，正在推动大模型应用进入更广泛的领域。提出了高要求，通常需要高性能的GPU或TPU集群来支持。为了优化资源使用，工程师们采用了多种技术，如模型并行化，将模型分割到多个设备上运行；以及量化技术，通过降低参数精度来减少内存占用和计算量，同时尽量

大模型推理服务在人工智能技术飞速发展的今天，大模型已经成为推动科技进步的重要力量。从聊天机器人到内容生成，从代码编写到科学研究，大模型的广泛应用正在改变我们的生活和工作方式。然而，这些强大功能的背后，离不开一个关键环节——大模型推理服务。本文将用通俗易懂的语言，介绍这项技术的原理、应用和未来发展趋势。什么是大模型推理服务？简单来说，它就像是一个专门为大型人工智能模型搭建的"计算厨房"。当用户提出一个问题或请求时，这个服务就会调动庞大的计算资源，让训练好的大模型进行思考并给出回答。与训练阶段不同，推理服务关注的是如何有效、稳定地运行已经训练好的模型，为用户提供实时响应。这项技术的核心在于处理看似简单，实则涉及海量的矩阵运算和数据处理。大模型推理服务的实现面临着多重技术挑战。首先是计算资源的有效利用。一个大型语言模型可能包含数千亿个参数，每次推理都需要调动这些参数参与运算。工程师们开发了各种领域，它能够同时处理成千上万的用户咨询；在教育行业，它可以为学生提供个性化的学习辅导；在创意领域，它能够协助人类进行内容创作。这些应用场景的共同特点是都需要模型快速理解需求并生成合适的回应。

集中进行搜索和提取信息。当用户使用中文在包含英文、法文、德文等多语言文献的数据库中搜索信息时，大语言模型可以理解用户的中文查询意图，在多语言文献中找到相关内容并返回。（四）代码生成与编程辅助在代码补全大语言模型：开启智能服务新时代大语言模型是什么大语言模型是基于深度学习技术构建，通过对海量文本数据进行训练，以实现对自然语言理解与生成的人工智能模型。大语言模型的训练过程主要分为预训练和微调两个阶段，针对特定任务（如文本分类、问答系统、文本生成等），使用小规模的有标注数据进行有监督学习。通过微调，模型能够将预训练阶段学到的通用语言知识与特定任务的要求相结合，从而在具体任务上表现出更好的性能。大语言多样化的应用形式。它可以通过微调的方式，快速适应各种具体的文本分类任务，如新闻分类、邮件分类等。此外，大语言模型还能直接生成回复文本，实现智能对话、文本创作等功能。在智能客服场景中，大语言模型能够理解用户的问题，并生成合适的回答，提供有效的解决方案。多样化的应用形式使得大语言模型能够灵活地融入到各种实际应用中，满足不同用户的需求。（二）多维度优势突出价值从技术支持维度来看，大语言模型为语言服务质量带来

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...

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。

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...

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...

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...

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...

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...