基于LLM的智能分析

智能分析工具
星环智能分析工具(Sophon)是一个一站式人工智能平台,包含一系列数据分析与机器学习建模工具智能分析工具软件,能够一体化地完成数据采集、数据接入、模型构建、模型测试、模型管理、知识存算和推理以及辅助决策流程,支撑各类业务数据分析、探索与服务。通过Sophon内置统计算法、机器学习算法和深度学习算法,用户能够更高效地进行大规模复杂数据分析和预测性分析,从而辅助业务决策,提供高企业数字化运营能力和智能化决策能力。

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人工智能LLM
人工智能LLM(LargeLanguageModel)是一种基于深度学习大型语言模型,有强大自然语言处理能力。通过学习海量文本数据,LLM能够理解和生成自然语言文本,实自然语言智能处理。它可以应用于自动回复、文本分类、情感分析、机器翻译等领域,为人们提供更好语言交互和理解服务。由于大型语言模型出现,LLM在自然语言处理领域备受关注,并且不断推动着人工智能技术进步。人工智能LLM支持,使其能够在相对较短时间内处理和分析大规模文本数据。人工智能LLM作为一项重要的人工智能技术,正在不断引领自然语言处理进步。随着研究不断深入和技术不发展,LLM有望进一步提升自然语言处理功能和应用不仅限于理解和生成自然语言文本,它还能够帮助进行智能问答、信息提取、摘要生成等任务。深度学习算法,LLM能够模拟人类语言处理能,从而对复杂语义和上下文进行理解和推理。人工智能LLM发展大模型基础设施,形成具备“新型人机交互”且“敏捷可持续迭代“的人工智能应用。为了帮助企业用户基于大模型构建未来应用,星环科技推出了SophonLLMOps,帮助企业构建自己行业大模型。具体来看,它解决
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大模型LLM
文本,包括摘要、翻译、创作等。同时,LLM还可以根据用户输入上下文信息,进行智能问答、情感分析等任务。LLM应用非常广泛,包括:自然语言处理:LLM被广泛应用于自然语言处理任务,如文本分类、实体大型语言模型(LLM,LargeLanguageModel)是一种基于深度学习技术语言处理模型,其核心是通过对大量语料库学习,来理解和生成自然语言文本。LLM被广泛应用于自然语言处理、语音识别、机器翻译等领域,是当前人工智能领域重要研究方向之一。LLM主要特点包括:大规模数据:LLM训练数据通常来自于互联网、文献、书籍、新闻等多种渠道,数据量达到数十亿甚至更多。通过对这些数据训练识别、关系抽取等。机器翻译:LLM可以高效地进行多语言翻译,为跨语言沟通提供便利。智能助手:LLM可以作为智能助手底层模型,实现智能问答、智能推荐等功能。创作生成:LLM可以生成高质量文本,包括人机交互”且“敏捷可持续迭代“的人工智能应用。为了帮助企业用户基于大模型构建未来应用,星环科技推出了SophonLLMOps,帮助企业构建自己行业大模型。具体来看,它解决了客户三个核心痛点:第一,提供
大型语言模型(LargeLanguageModel,简称LLM)是一种基于深度学习自然语言处理(NLP)技术,LLM大模型通常基于神经网络模型,特别适合处理大规模文本数据,可以发现语言文字中进行预训练,LLM大模型可以在源语言和目标语言之间建立起一个中间表示空间,从而实现高质量翻译。相比传统基于统计机器翻译模型,LLM大模型能够更好地处理长句子、复杂语法结构和上下文信息,从而提升翻译准确性和畅度。此外,LLM大模型还可以应用于问答系统构建。通过将问题和上下文输入到LLM大模型中,可以有效地提取上下文中答案,并生成有逻辑结构和连贯性回答。这种基于LLM大模型问答系统,具备强大理解和生成能力,支持股票、债券、基金、商品等市场事件全面复盘、总结及演绎推理,以及政策研报深度分析。将在金融投研、量化投资和智能推理领域大显身手,有力辅助分析师、研究员和投资经理规律,并根据提示自动生成符合这些规律内容。LLM模型通常拥有数十亿到数万亿个参数,能够处理各种自然语言处理任务,如自然语言生成、文本分类、文本摘要、机器翻译、语音识别等。LLM大模型应用非常泛,通过
大型语言模型(LargeLanguageModel,LLM)是一种基于深度学习技术强大自然语言处理工具。是一种模仿人类言能力的人工智能系统,可以根据输入上下文生成连贯、语义合理文本。大型词义、语法关系、上下文语境等。这样,LLM就能够生成更加准确、连贯文本另外,LLM还可以基于训练数据中统计规律进行概率推断。通过统计学习,LLM可以根据先前出现文本片段预测后续文本内容。这种基于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“的人工智能应用。为了帮助企业用户基于大模型语言模型(LLM)可以用于各种自然语言处理任务,如文本生成、文本摘要、语言翻译。大型语言模型(LLM)核心是深度学习技术,特别是自然语言处理领域神经网络模型。通过大规模训练,LLM可以学习到丰富语言知识和语言规律,并且可以灵活地运用这些知识和规律进行文本生成。与传统语言模型相比,LLM具有以下优势:LLM训练数据非常丰富:它可以在互联网上爬取大量文本数据,并利用这些数据进行训练。这样
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LLM大模型
LLM大模型是指基于大量数据集和复法构建机器学习模型。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大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金融投研、量化投资和智能推理领域大显身手,有力辅助分析师、研究员和投资经理日常工作,帮助企业更好地应对复杂市场环境和业务需求,持续促进整体行业降本增效与科技创新。求索具备大数据行业需求理解、推理等。在实际应用中,LLM大模型需要高度优化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大模型时,需要从数据特征工程和预处理开始,并使用度学习算法进行模型训练和优化。对于非常大数据集,还需要使用分布式计算进行训练,并采用高效数据并行算法实现模型分布式推理。由于LLM大模型规模和复杂性,需要更多注意和测试,以确保模型准确性和效率。对于任何一项任务,构建并调整模型都需要经验丰富机器学习专家和领域专家合作。LLM大模型作为机器学习技术前沿应用,已经在各种行业和领域中拥有广泛应用。为帮助企业构建自己大模型,星环科技推出了机器学习模型全生命周期管理工具
大型语言模型(LLM)是一种基于深度学习技术语言处理模型,其目的是理解和生成自然语言文本。LLM主要应用于自然语言处理、语音识别、机器翻译等领域。大型语言模型LLM核心是神经网络,其基本结构是训练过程中,需要不断地调整模型参数,以提高其性能。大型语言模型LLM应用非常广泛,例如在自然语言处理领域中,LLM可以用于文本分类、情感分析、命名实体识别等任务。在机器翻译领域中,LLM可以用于翻译短文本或生成翻译建议。此外,LLM还可以用于智能客服、智能推荐、语音识别等领域。星环科技大模型训练工具,帮助企业打造自己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“的人工智能应用。为了帮助企业用户基于大模型构建未来应用,星环科技推出了SophonLLMOps,帮助企业构建层次化神经网络,包括输入层、隐藏层和输出层。其中,隐藏层是神经网络核心部分,用于从输入数据中学习特征表示。在LLM中,隐藏层数量和每层神经元数量是非常重要参数,直接影响模型性能和表达能力
。通过提示询问LLM,人工智能推理模型就能生成响应,响应可以是对问题回答、新生成文本、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LLM一项有用功能。重写内容:重写部分文本也是一种能力。分类和归类:LLM能够对内容进行分类和归类。情感分析:大多数LLM可用于情感分析,帮助用户更好地理解某篇内容或某个特定回复意图。对话式人工智能生成式人工智能一种类型,专门用于帮助生成基于文本内容。千百年来,人类发展了口语来进行交流。语言是所有形式人类和技术交流核心;它提供了传达想法和概念所需词汇、语义和语法。在人工智能领域,语言模型用于自然语言处理(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演变,它极大地扩展了用于训练和推理数据。反过来,它也大大提高了人工智能模型能力。虽然对于训练数据集需要多大并没有一个公认数字,但一个LLM通常至少有10亿个或更多参数。为什么LLM对企业越来越重要?随着人工智能不断发展,它在商业环境中地位越来越重要。这体现在对LLM和机器学习工具使用
方式使得LLM模型能够在不同领和任务中具备相对较好适应性和泛化能力。LLM研究和用领域非常广泛,其中包括情感分析、机器翻译、智能问答、阅读理解和信息检索等。以语言理解为例,LLM模型可以对自然语言大型语言模型(LargeLanguageModel,LLM)是一种通过机器学习技术基于大规模语言文本数据训练而来模型,大型语言模型LLM可以对自然语言进行处理和生成,如文本自然语言生成、文本进行深入理解和分析,包括词汇、句法和语义等方面。与传统自然语言处理方法相比,LLM模型可以自主地从海量文本数据中学习和提取语言特征,避免了传统方法中需要人工定义特征缺陷,也提高了处理效率和理解和生成能力,支持股票、债券、基金、商品等市场事件全面复盘、总结及演绎推理,以及政策研报深度分析。将在金融投研、量化投资和智能推理领域大显身手,有力辅助分析师、研究员和投资经理日常工作,帮助企业自然语言理解和翻译等。通常情况下,大型语言模型LLM需要使用大规模文本数据进行预训练,以提高模型性能。在预训练完成后,LLM模型可以继续进行微调,以适应特定任务场景或应用场景。这种预训练和微调
在自然语言处理领域广泛应用,LLM模型被视为进一步发展人工智能重要途径之一。LLM模型训练过程通常使用大量文本数据,例如互联网上文章、新闻、社交体数据等。通过这些数据训练,模型可以从中根据给定前提或问题来生成响应,从而备对话能力。这种生成式模型应用非常广泛,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文本,模型可以理解文本含义,并进行相应处理。例如,可以用于情感分析,对一段文本积或消极情感进行分类。LLM模型成功离不开深度学习技术发展。深度学习模型具有强大表达能力和泛化能力,能够从大量数据中学到更高层次特征需要大量计算资源和数据,以及对数据质量处理和标注。这些都需要充分考虑和解决,以提高LLM模型性能并使其更加智能和实用。大模型时代到来,给软件开发行业带来了巨大变革,企业需要一个工具链来开发大,以及政策研报深度分析。将在金融投研、量化投资和智能推理领域大显身手,有力辅助分析师、研究员和投资经理日常工作,帮助企业更好地应对复杂市场环境和业务需求,持续促进整体行业降本增效与科技创新。求索
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...
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、...
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...
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数据中台建设
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...
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...
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...
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...
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。