ai llm模型

星环大模型运营平台
星环大模型运营平台(Sophon LLMOps)是星环科技推出的企业级大模型全生命周期运营管理平台,旨在赋能企业用户能敏捷、高效、有闭环地将大模型落地到生产和业务中去。Sophon LLMOps打通并优化了语料接入和开发、提示工程、大模型训练、知识抽取和融合、模型管理、应用和智能体构建、应用部署、运维和监控,以及业务效果对齐提升的全链路流程。

ai llm模型 更多内容

LLM模型是一个通过大量文本数据训练的深度学习模型LLM模型可以生成自然语言文本,也能够理解语言文本含义。具体来说,LLM模型可以用于处理多种自然语言任务,例如文本分类、问答以及对话等。由于其能力在自然语言处理领域的广泛应用,LLM模型被视为进一步发展人工智能的重要途径之一。LLM模型的训练过程通常使用大量的文本数据,例如互联网上的文章、新闻、社交体数据等。通过这些数据的训练,模型可以从中学习到语言的结构、语法规则、上下文信息等。这样学习使得模型能够生成符合自然语言规则的文本,并能够理解人类语言的含义。在文本生成方面,LLM可以生成各种类型的文本,如文章、评论、故事等。更进一步,LLM可以根据给定的前提或问题来生成响应,从而备对话能力。这种生成式模型的应用非常广泛,例如智能助手、自动回复系统等。除了文本生成,LLM模型还可以用于语言理解任务。通过输入一段自然语言的文本,模型可以理解文本的含义,并进行相应处理。例如,可以用于情感分析,对一段文本的积或消极情感进行分类。LLM模型的成功离不开深度学习技术的发展。深度学习模型具有强大的表达能力和泛化能力,能够从大量数据中学到更高层次的特征
LLM模型是一个通过大量文本数据训练的深度学习模型LLM模型可以生成自然语言文本,也能够理解语言文本含义。具体来说,LLM模型可以用于处理多种自然语言任务,例如文本分类、问答以及对话等。由于其能力在自然语言处理领域的广泛应用,LLM模型被视为进一步发展人工智能的重要途径之一。LLM模型的训练过程通常使用大量的文本数据,例如互联网上的文章、新闻、社交体数据等。通过这些数据的训练,模型可以从中学习到语言的结构、语法规则、上下文信息等。这样学习使得模型能够生成符合自然语言规则的文本,并能够理解人类语言的含义。在文本生成方面,LLM可以生成各种类型的文本,如文章、评论、故事等。更进一步,LLM可以根据给定的前提或问题来生成响应,从而备对话能力。这种生成式模型的应用非常广泛,例如智能助手、自动回复系统等。除了文本生成,LLM模型还可以用于语言理解任务。通过输入一段自然语言的文本,模型可以理解文本的含义,并进行相应处理。例如,可以用于情感分析,对一段文本的积或消极情感进行分类。LLM模型的成功离不开深度学习技术的发展。深度学习模型具有强大的表达能力和泛化能力,能够从大量数据中学到更高层次的特征
什么是大型语言模型LLM)?大型语言模型LLM)是一种人工智能(AI)算法,它使用深度学习技术和海量数据集来理解、总结、生成和预测新内容。生成式人工智能一词也与LLM密切相关,事实上,LLM是用于自然语言处理(NLP)应用中,即用户输入自然语言查询以生成结果。LLM是人工智能中语言模型概念的演变,它极大地扩展了用于训练和推理的数据。反过来,它也大大提高了人工智能模型的能力。虽然对于训练数据和概念之间的关系。然后,通过自监督学习的形式进行训练和微调。在这一阶段,会进行一些数据标注,帮助模型更准确地识别不同的概念。接下来,LLM会通过转换器神经网络过程进行深度学习。转换器模型架构能让LLM。通过提示询问LLM,人工智能推理模型就能生成响应,响应可以是对问题的回答、新生成的文本、摘要文本或情感分析报告。大型语言模型有哪些用途?大型语言模型越来越受欢迎,因为它们在一系列NLP任务中具有广泛的和聊天机器人:与老一代人工智能技术相比,LLM能够以一种更自然的方式与用户进行对话。大型语言模型有哪些优势?大型语言模型具有许多优势,如:可扩展性和适应性:LLM可以作为定制用例的基础。在LLM
什么是大型语言模型LLM)?大型语言模型LLM)是一种人工智能(AI)算法,它使用深度学习技术和海量数据集来理解、总结、生成和预测新内容。生成式人工智能一词也与LLM密切相关,事实上,LLM是用于自然语言处理(NLP)应用中,即用户输入自然语言查询以生成结果。LLM是人工智能中语言模型概念的演变,它极大地扩展了用于训练和推理的数据。反过来,它也大大提高了人工智能模型的能力。虽然对于训练数据和概念之间的关系。然后,通过自监督学习的形式进行训练和微调。在这一阶段,会进行一些数据标注,帮助模型更准确地识别不同的概念。接下来,LLM会通过转换器神经网络过程进行深度学习。转换器模型架构能让LLM。通过提示询问LLM,人工智能推理模型就能生成响应,响应可以是对问题的回答、新生成的文本、摘要文本或情感分析报告。大型语言模型有哪些用途?大型语言模型越来越受欢迎,因为它们在一系列NLP任务中具有广泛的和聊天机器人:与老一代人工智能技术相比,LLM能够以一种更自然的方式与用户进行对话。大型语言模型有哪些优势?大型语言模型具有许多优势,如:可扩展性和适应性:LLM可以作为定制用例的基础。在LLM
什么是大型语言模型LLM)?大型语言模型LLM)是一种人工智能(AI)算法,它使用深度学习技术和海量数据集来理解、总结、生成和预测新内容。生成式人工智能一词也与LLM密切相关,事实上,LLM是用于自然语言处理(NLP)应用中,即用户输入自然语言查询以生成结果。LLM是人工智能中语言模型概念的演变,它极大地扩展了用于训练和推理的数据。反过来,它也大大提高了人工智能模型的能力。虽然对于训练数据和概念之间的关系。然后,通过自监督学习的形式进行训练和微调。在这一阶段,会进行一些数据标注,帮助模型更准确地识别不同的概念。接下来,LLM会通过转换器神经网络过程进行深度学习。转换器模型架构能让LLM。通过提示询问LLM,人工智能推理模型就能生成响应,响应可以是对问题的回答、新生成的文本、摘要文本或情感分析报告。大型语言模型有哪些用途?大型语言模型越来越受欢迎,因为它们在一系列NLP任务中具有广泛的和聊天机器人:与老一代人工智能技术相比,LLM能够以一种更自然的方式与用户进行对话。大型语言模型有哪些优势?大型语言模型具有许多优势,如:可扩展性和适应性:LLM可以作为定制用例的基础。在LLM
大型语言模型LLM)是指采用深度学习算法训练巨型自然语言处理模型LLM的特点是能够处理大量的文本数据,从而具有很强的自然语言理解生成能力。LLM可以通过学习大规模语料库中的统计规律和模式,从而深谙企业自有专业领域知识的垂直行业大模型,从而让每个人都拥有个性化AI助理。同时星环科技还推出了无涯金融大模型Infinity、大数据分析大模型SoLar“求索”,促进金融分析和大数据分析的平民化。星实现对自然语言的理解和生成。与传统的基于规则的自然语言处理技术相比,LLM能够更好地应对自然语言的多变性和复杂性,因为它不需要事先编写冗长的规则集来处理语言的各种变体和结构。相反,LLM通过学习大量的语料库,自主地学习自然语言中的各种规律和模式,从而能够更准确地理解和生成自然语言。目前,LLM已经成为自然语言处理领域的关键技术,被广泛应用于机器翻译、本摘要、对话系统、语音识别等领域,不仅能够提高自然语言处理的效率和准确率,还能够为人工智能领域的发展提供强有力的支持。为帮助企业构建自己的大模型,星环科技推出了机器学习模型全生命周期管理的工具平台SophonLLMOps,支持从数据接入开发、提示工程
行业资讯
LLM模型
LLM模型是指基于大量数据集和复法构建的机器学习模型。这种模型通常需要使用多个参数和变量,以便追踪和分析各个数据点或输入。LLM模型可以用于各种任务,如自然语言处理、图像识别、语音识别和推荐系统等。在实际应用中,LLM模型需要高度优化的软件架构和处理能力,以处理大量数据和实现快速训练和推理。在构建LLM模型时,需要从数据的特征工程和预处理开始,并使用度学习算法进行模型的训练和优化。对于非常大的数据集,还需要使用分布式计算进行训练,并采用高效的数据并行算法实现模型的分布式推理。由于LLM模型的规模和复杂性,需要更多的注意和测试,以确保模型的准确性和效率。对于任何一项任务,构建并调整模型都需要经验丰富的机器学习专家和领域专家的合作。LLM模型作为机器学习技术的前沿应用,已经在各种行业和领域中拥有广泛的应用。为帮助企业构建自己的大模型,星环科技推出了机器学习模型全生命周期管理的工具“长期记忆”,打破通用大模型的时空限制,用户可以快速便捷地构建深谙企业自有专业领域知识的垂直行业大模型,从而让每个人都拥有个性化AI助理。同时星环科技还推出了无涯金融大模型Infinity、大数据分析大
行业资讯
LLM模型
LLM模型是指基于大量数据集和复法构建的机器学习模型。这种模型通常需要使用多个参数和变量,以便追踪和分析各个数据点或输入。LLM模型可以用于各种任务,如自然语言处理、图像识别、语音识别和推荐系统等。在实际应用中,LLM模型需要高度优化的软件架构和处理能力,以处理大量数据和实现快速训练和推理。在构建LLM模型时,需要从数据的特征工程和预处理开始,并使用度学习算法进行模型的训练和优化。对于非常大的数据集,还需要使用分布式计算进行训练,并采用高效的数据并行算法实现模型的分布式推理。由于LLM模型的规模和复杂性,需要更多的注意和测试,以确保模型的准确性和效率。对于任何一项任务,构建并调整模型都需要经验丰富的机器学习专家和领域专家的合作。LLM模型作为机器学习技术的前沿应用,已经在各种行业和领域中拥有广泛的应用。为帮助企业构建自己的大模型,星环科技推出了机器学习模型全生命周期管理的工具“长期记忆”,打破通用大模型的时空限制,用户可以快速便捷地构建深谙企业自有专业领域知识的垂直行业大模型,从而让每个人都拥有个性化AI助理。同时星环科技还推出了无涯金融大模型Infinity、大数据分析大
行业资讯
LLM模型
LLM模型是指基于大量数据集和复法构建的机器学习模型。这种模型通常需要使用多个参数和变量,以便追踪和分析各个数据点或输入。LLM模型可以用于各种任务,如自然语言处理、图像识别、语音识别和推荐系统等。在实际应用中,LLM模型需要高度优化的软件架构和处理能力,以处理大量数据和实现快速训练和推理。在构建LLM模型时,需要从数据的特征工程和预处理开始,并使用度学习算法进行模型的训练和优化。对于非常大的数据集,还需要使用分布式计算进行训练,并采用高效的数据并行算法实现模型的分布式推理。由于LLM模型的规模和复杂性,需要更多的注意和测试,以确保模型的准确性和效率。对于任何一项任务,构建并调整模型都需要经验丰富的机器学习专家和领域专家的合作。LLM模型作为机器学习技术的前沿应用,已经在各种行业和领域中拥有广泛的应用。为帮助企业构建自己的大模型,星环科技推出了机器学习模型全生命周期管理的工具“长期记忆”,打破通用大模型的时空限制,用户可以快速便捷地构建深谙企业自有专业领域知识的垂直行业大模型,从而让每个人都拥有个性化AI助理。同时星环科技还推出了无涯金融大模型Infinity、大数据分析大
产品文档
3.3 Cluster
OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...
查看Master节点通过以下命令,查看集群Master节点信息:curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果:epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址,支持以*通配,支持指定多个pattern,多个pattern以逗号分割返回结果:
产品文档
10 Hippo 运维
运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息,包括:Masterstatus:当前的ActiveMaster,MasterGroup,MasterAddress,Master的健康状态TabletServerStatus:TabletServerAddress,健康状态,逻辑机架和数据中心信息,容量使用以及Tablet个数TabletNum:当前集群表的个数Version:Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息:库名库创建时间库内各类表的信息:点击某个库,可以看到库下所有表的信息,主要包括:••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...
产品文档
5.18 全文检索
Hippo在1.2版本提供了全文索引能力,兼容ElasticSearch6.7.2语法,在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性,支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求,通过该能力的支持,可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回,可以降低漏检和误检的概率,能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时,一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外,均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。
产品文档
5.3 写入类操作
本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数,如果出现行级错误(比如主键冲突),Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...
产品文档
5.10 任务相关
在Hippo中,比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务,用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果:{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...
产品文档
1 Introduction
OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...
产品文档
5.7 查询类操作
过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式,可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and,不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符,'%'表示匹配任意字符,'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离,返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件,用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...
产品文档
8 性能分析
本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现,该份测试同样也是Hippo的基准测试,后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq),所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集,不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理,使用SIFT算法得到的图片特征向量。...
产品文档
2 Quick Start
ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...