通用大语言模型有哪些

什么是通用模型通用模型是指能够处理多领域、多任务的规模预训练模型。这些模型通过在丰富的数据集上进行预训练,能够学习到更广泛的知识和语言表示能力,通常具有更好的语义理解和生成能力。通用模型模型构建未来应用,星环科技推出了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“通用语言模型”训练/微调,得到“满足自身业务特点的领域语言模型”;第二,帮助客户将原型的语言模型应用,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语言模型模型的持续提升。除此之外,星环科技在行业首先推出了两行业大模型:服务于金融行业的星环金融模型无涯,以及数据分析模型SoLar“求索”。设计旨在解决传统模型面临的领域依赖性、规模限制和任务特定训练需求等问题。它们可以用于多领域的文本分类、命名实体识别、句子关系识别、情感分析等任务。星环科技提供模型训练工具,帮助企业打造自己的专属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,推出相应的工具,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

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语言模型快速发展的今天,语言模型能够更好地帮助计算机了解人类的意图。但是企业在实际使用中会发现,由于通用语言模型缺乏领域知识和知识推演能力,无法实际完成许多专业任务。在通用语言模型和企业应用之间,存在着巨大的差距,需要通过LLMOps工具链来改造和优化现有的通用模型,形成真正能够在某个行业内专精的领域模型,真正让语言模型技术更好地服务企业。为了帮助企业用户基于模型构建未来应用、传统机器学习、其他流程等编排成符合用户实际领域和业务需求的任务,并为客户提供服务。星环科技SophonLLMOps解决了客户三个核心痛点:首先,提供一站式工具链,帮助客户完成“通用语言模型”的训练数据开发、数据维护等工作,对语言模型涉及的原始数据、样本数据、提示词数据做清洗、探索、增强、评估和管理等。第二,SophonLLMOps具有模型运维管理能力。除了传统MLOps的六统一——统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释外,针对语言模型的微调、持续提升、评估、对齐等提供从计算框架、工具到计算、存储、通信的调度和优化支持。第三,SophonLLMOps具有语言模型
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通用模型
模型是指参数量巨大的模型,是一个包含超过十亿个参数的模型。目前,一些模型在自然语言处理、图像识别、语音识别等领域取得了很好的效果。通用模型(GeneralPurposeLargeModel)是一种模型,旨在在多个任务和领域中都取得良好的效果,而不仅仅是在特定任务或领域中。通用模型通常包含大量的知识储备,并且能够自适应不同领域和不同任务,从而能够提高语言理解、文本生成、对话生成自然语言处理领域,通用模型还可以应用于其他领域,例如图像识别、语音识别、机器翻译、自动驾驶、智能家居等。通用模型可以作为一个通用的基础模型,通过微调等方法,适应不同的应用场景和任务需求。然而,通用模型构建未来应用,星环科技推出了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“通用语言模型”训练/微调,得到“满足自身业务、机器翻译等多个方面的能力。通用模型的研究和应用,将有助于提高人工智能系统的性能,使其更加智能化、自适应和可靠。同时,通用模型也需要巨大的计算资源和数据支持,因此需要强大的计算能力和大量的数据。除了
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通用模型
展现出色的表现。跨领域能力:通用模型可以处理自然语言理解、图像识别、语音识别等多种类型的任务。高效迁移学习:由于预训练阶段积累了丰富的知识,微调过程往往只需要少量的数据和计算资源。灵活性:同一模型可以通用模型是一种能够适应广泛任务的深度学习模型,通过预训练阶段从大量无标注数据中学习到丰富的知识表示,然后在下游任务中进行微调以适应特定需求。这种“预训练+微调”的范式使得通用模型能够在多个领域结构使得模型决策过程难以解释。通用模型不仅提高了AI系统的效率和灵活性,还为解决跨领域的复杂问题提供了新的思路。星环科技无涯·问知星环科技无涯·问知(InfinityIntelligence),是一款基于星环模型底座,结合个人知识库企业知识库、法律法规、财经等多种知识源的企业级垂直领域问答产品。应用于不同的场景,降低了开发新任务专用模型的成本。泛化能力:虽然在多个任务上表现良好,但在某些特定场景下可能需要进一步优化。资源消耗:预训练阶段需要大量的计算资源和存储空间。解释性问题:复杂的神经网络
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语言模型
,针对特定任务(如文本分类、问答系统、文本生成等),使用小规模的标注数据进行监督学习。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。语言迁移学习能力,在预训练阶段学习到的通用语言知识和模式,具有很强的普适性。这意味着模型可以将这些知识迁移到不同的下游任务中,即使在新任务的数据量相对较少的情况下,也能取得不错的效果。语言模型还呈现出语境,生成更加自然、准确的译文。语言模型服务模式也拓展了语言服务的范围。传统的语言服务往往局限于特定的领域和任务,如专业文档翻译、特定领域的文本分类等。而语言模型具有通用性和灵活性,能够跨越语言模型:开启智能服务新时代语言模型是什么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语言模型的训练过程主要分为预训练和微调两个阶段。在预训练阶段,模型会在包含互联网文本、书籍、新闻报道等丰富领域的规模语料库上进行无监督学习,从海量文本中自动学习语言的语法规则、语义表达、知识常识等一般性特征。微调阶段则是在预训练模型的基础上
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语言模型
语言模型(LargeLanguageModel,简称LLM)是然语言处理领域的一种重要技术,语言模型可以为人工智能提供更为精准和自然的语言处理能力。LLM的核心思想是利用机器学习算法学习规模语料库中的语言模型,并通过对学到的模型进行概率推断来构建对应的文本生成模型语言模型有助于提高机器的语言理解和生成能力。通常来说,人类的语言表达和理解非常灵活和多样化。我们可以使用不同的语言风格、词汇语料库,可以在高效的情况下生成基于人类语言的文本,从而提高机器的语言达和理解能力。语言模型可以用于各种语言处理任务。由于LLM可以生成自然而然的文本,因此它可以用于各种语言处理任务,如问答系统、文本摘要、机器翻译、语音合成等,在这些任务中,LLM可以将大量的语言特征、语法规则、词汇义项等信息嵌到它的内部模型中,然后通过模型概率推断的方式,生成相应的文本结果。语言模型是构建人工智能的重要组成部分的全链路流程,结合自研向量数据库Hippo和分布式图数据库StellarDB,能够赋予模型“长期记忆”,打破通用模型的时空限制,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
,SophonLLMOps工具链需要完成从通用语言模型的训练和微调、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语言模型。在模型训练微调阶段语言模型(LargeLanguageModel)是指使用大量文本数据训练的深度学习模型,可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。语言模型可以处理多种自然语言任务,如文本分类、问答、对话等,是人工智能领域非常重要的应用技术。语言模型的应用非常广泛,包括但不限于:文本分类:语言模型可以通过对文本内容的整体把握和理解,将文本进行分类。例如,对一篇文章进行主题分类、情感分类等。问答系统:语言模型可以根据问题文本生成对应的答案文本,实现问答系统的功能。机器翻译:语言模型可以在源语言和目标语言之间进行翻译,实现跨语言沟通。文本生成:语言模型可以根据特定的输入,生成符合要求的文本。例如,根据一段输入文本生成相应的摘要、续写等。模型持续开发和训练工具为了满足企业应用语言模型的需求,星环科技率先在行业中提出了行业大模型应用创新场景,并推出了相应的模型持续开发和训练工具
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语言模型的训练和微调、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TranswarpInfinity是一款面向金融量化领域、超大规模参数量的生成式语言模型,融合了舆情、资金、人物、空间、上下游等多模态信息,具备强大的理解和生成能力,支持股票、债券、基金、商品等市场事件的全面复盘、总结及新范式。星环科技无涯金融模型的核心优势:一是利用海量金融专业语料和舆情工商产业链大宗卫星等多源数据进行训练,使其具备领域通用性。二是构建了可溯因的标准化因子和归因解释体系,为投资决策提供支持。三是具备高精准、强逻辑的事理分析与推断力,并能够对股票、债券、基金、商品等各类市场事件进行全面的复盘和推演。四是专门设计针对金融行业的语言模型架构,具备准确理解和合理分析金融领域的专业能力。五是背靠数据领域模型。它可以衍生出许多子领域子任务微调模型。“求索”模型具备数据行业需求理解、推理、各类(含多模型)结构化查询语言和代码生成、文本生成、嵌入向量生成、知识推理等能力;用户只需使用
,SophonLLMOps工具链需要完成从通用语言模型的训练和微调、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语言模型。在模型训练微调阶段,SophonLLMOps工具语言模型训练是指使用规模数据对语言模型进行训练,以捕捉更丰富的语义和语法结,生成更高质量的文本。语言模型训练需要大量的文本进行训练。传统的语言模型训练往往使用小规模数据集,如数百万个句子或几十个GB的文本。而语言模型训练则使用更大规模的数据集,如数十亿个句子或数百GB的文本。这些数据包括各种类型的文本,如新闻、百科、小说、社交媒体等,以便涵盖尽可能多的语言特征和应用场景。语言模型训练技术和工具的不断发展为语言模型训练提供了坚实的基础。语言模型训练还需要合适的模型结构和超参数设置。常用的模型结构包括循环神经网络和变种以及自注意力机制。同时,还需要调整模型的超参数,如层数、隐藏单元数、学习率等,以取得佳的性能和效果。语言模型训练在自然语言处理和人工智能领域有着广泛的应用。例如,可以用于机器翻译、文本摘要、对话生成和智能问答等任务。此外,语言模的训练还可以用于生成文本,如自动
:先在规模的通用数据集上进行无监督的预训练,让模型学习到广泛的语言知识和数据中的一般模式与结构。之后在特定任务的小规模监督数据上进行微调,使模型能够更好地适应具体任务的要求,从而在特定领域内表现更优AI模型的特点是参数规模通用性和泛化能力强,采用预训练和微调结合的方式,高效的推理和生成能力、多任务适应性。规模参数:通常包含数亿到数千亿个参数。这些大量的参数使模型具备强大的表征能力,能够捕捉数据中的复杂模式和细微差异,从而可以从数据中学到更复杂的知识结构,以应对各种复杂任务。强大的通用性和泛化能力:预训练后的AI模型具有广泛的适用性,能胜任多种不同类型的任务,如文本生成、翻译异,实现从通用任务到专业任务的良好迁移。高效的推理与生成能力:基于自注意力机制等技术,AI模型在生成文本时能够参考输入文本中的每个词,并根据词的相关性生成合理的后续词语,从而生成连贯、具有逻辑性的文本、对话、情感分析、命名实体识别等自然语言处理任务,以及图像识别、语音识别等其他领域的任务,无需针对每个具体任务进行规模的重新训练,通过少量的微调甚至无需微调即可应用于新的任务和场景。预训练与微调结合
AquilaInsight是星环科技推出的一款多模数据平台监控软件,为企业运维团队提供了一套统一、完整、便捷的智能化运维解决方案。通过丰富的仪表盘管理、告警与通知管理、实时和历史查询语句运行分析、计算和存储引擎的统一监控、完整的日志收集过滤与检索等功能,实现高效智能运维的目标,充分保证集群稳定高效的运作。业务痛点企业在应对业务部门的扩张以及数据融合创新时,通常会针对不同的项目场景引入不同的数据模型以及大数据产品。这些产品和模型为企业解决了海量多源异构数据的存储管理难题,但与此同时,产品服务的可靠性问题也为企业带来了挑战。服务需要持续高效、稳定、可靠的运作,对于企业运维团队来说需要做到有问题及时发现,资源不够及时扩容,出现故障迅速修复,以防止出现服务器长时间宕机、业务长时间中断、数据丢失等问题。企业如果采用了大量分布式架构的大数据组件,那么运维人员需要掌握每一款大数据产品的相关知识,极大的增加了企业的运维成本以及运维人员的学习成本。并且由于缺乏统一的运维入口,传统的查询运维难以完成指标数据的可视化,极易缺乏或遗漏关键监测指标。在数据碎片化、监控对象粒度庞大的情况下,自动化监控难以实现,无...
数字经济时代,边缘计算作为行业数字转型的核心能力底座,正在快速崛起。星环科技也在边缘计算领域进行了诸多探索,研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台,支持标准的视频和物联网协议接入,低代码的业务流程构建,高性能的数据处理和分析,企业级的云-边数据、服务治理,以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值:降低长尾应用的实施人力,降低从数据到模型,模型到应用的构建成本;改变长尾应用的落地模式,从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括:边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。设备数据管理:平台支持超过20种标准的设备协议,用户只需要进行简单配置便可快速将物联网设备或视频设备接入平台,并进行设备数据实时预览和统一管理。边缘模型部署:平台支持多种框架训练的深度学习模型的上架,通...
星环科技凭借自身在大数据、人工智能等领域多年来积累的技术优势和实践经验,能够为水电行业打造基于国产基础软件的新一代数据底座,实现海量数据实时接入及应用。在方案中,所有时序数据通过实时接口统一接入星环科技分布式时序数据库TranswarpTimelyre,关系型数据接入关系型分析引擎TranswarpInceptor关系库,非结构化数据接入对象存储平台。然后对时序数据、关系数据进行主题建模和维度建模,将建模结果直接写星环科技分布式数据库入ArgoDB中,形成DWD和DWS层。并在ArogDB中,面向应用分析,构建数据指标宽表、应用主题数据等数据集市层。这里有几个很关键的联合分析技术,一个是“序关分析”,举个例子,我们在做故障预警算法开发的过程中,需要提取故障特征,通过历史设备台账数据(一般存在关系型数据库),把所有设备的故障开始时间、故障结束时间,故障类型等拿出来,关联时序数据库找到设备故障时刻的测点值,这些值要提取出来,作为样本进行AI模型训练。另外一个是流上机器学习与流批一体,按照上面的例子,训练完模型后,需要部署在实时计算引擎上,与离线库中的档案数据表等,构建实时故障预警模型,对同...
分布式图数据库是一种用于存储、管理和查询图数据的数据库,适用于处理海量复杂数据、实现多跳关系查询和图算法计算。通过分布式存储和计算,实现对大规模图数据的高效管理和查询。分布式图数据库使用图结构存储数据,节点和边可以拥有自定义的属性,支持多种查询语言和图算法。它通常由多个节点组成,每个节点负责存储和处理一部分数据,互相协作完成任务。分布式图数据库适用于金融、社交媒体、医疗等领域的数据分析和挖掘。TranswarpStellarDB是由星环科技自主研发的一款分布式图数据库,兼容开放Cypher查询语言。它支持原生图存储结构,提供PB级别的海量图数据的存储和分析能力。同时,在易用性、安全性、运维管理以及开放性方面也有着不错的表现。TranswarpStellarDB4.0性能在多跳查询和图算法方面实现了数倍升级,并且在易用性、安全性、运维管理和开放性等方面都进行了全面升级,可以帮助企业用户更快、更高效地挖掘海量数据互联的价值。通过采用分布式集群存储的方式,TranswarpStellarDB克服了海量关联图数据存储的难题,并通过集群化存储和丰富的算法来实现低延迟的多层关系查询。已经在金融、政...
星环科技自主研发的数据安全管理平台TranswarpDefensor,基于Defensor的五大核心能力和星环科技全局数据安全策略,可以帮助企业建设以数据为中心的数据安全防护。Defensor能够帮助企业了解内部数据敏感信息的资产地图,发现潜在风险,并监控企业重要数据的合规使用;同时,也能对企业敏感数据进行分类分级,通过数据脱敏、水印等方式对数据进行事前事后的保护,防止数据泄露或能够在数据泄露后做到可以溯源追踪。五大核心能力:分类分级、数据脱敏、操作监测、操作审计、个人信息去标识第一,敏感数据识别与分类分级,帮助企业全面梳理敏感资产,并绘制分类分级资产地图。Defensor内置的分类分级标准参照,涵盖了多个行业法律法规,并与律师深度合作探讨,共同落实了大量规则;基于正则表达式、关键字内容、算法匹配、字典匹配等方式,自动扫描全局敏感数据,提供定时敏感识别扫描任务。第二,提供数据脱敏和水印等能力,让敏感数据可以脱敏后服务业务,并在发生泄露后可以追踪溯源。平台预置多种脱敏算法,开箱即用,满足不同场景,不同安全等级的脱敏要求。当敏感数据需要对外流通时,支持在数据集中嵌入水印,当数据发生泄漏后,...
图数据库是一种特殊的数据库管理系统,可以高效地存储和查询各种复杂数据间的关系。一般而言,图数据库是基于图形理论和图形模型而建立的,相比于传统的关系数据库(RDBMS),图数据库能够很好的解决复杂数据之间的连接问题,有着优越的效率和性能。图数据库可以看作一个由节点(节点表示具体的数据)和边(边表示节点之间的生物关系)组成的图,这种图称为图形数据。这些节点和边都具有特定的属性,这些属性包含了数据的详细信息,比如名称,性别,地址等内容。这种数据呈现了一个更加真实和可视的方式,具有更加完整的信息和语义,可以用于多种领域,如社交网络,交通规划,生物医学等,因此有着极其广泛的应用前景。相比于其他数据库系统,图数据库拥有以下优点:应对复杂性:图数据库可以轻松处理各种形式的复杂数据,可以通过在图形结构中表示数据之间的联系,从而实现更好的查询和可视化。相比于传统的关系型数据库,图形数据的可视化更加清晰有条理,能够更加方便的进行复杂数据的关系分析。高效性:图数据库能够高效地处理大量的数据连接操作,而且查询时不需要太多的连接,所以具有更高的查询效率。例如,在社交网络中,图数据库能够高效的搜索出用户之间的关系...
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图数据库技术
图数据库技术是一种应对处理网络、社交网络、金融、物流、人力资源等领域大规模图数据的数据库技术。它的核心思想是将数据以节点和边(或关系)的形式表示为图结构,并且使用图论算法来处理和分析图数据。与传统关系型数据库相比,图数据库具有以下独有的优势:高效处理复杂关系:图数据库能够更加高效和便利地处理网络关系的复杂性,而关系型数据库则需要多表关联,从而开销比较大。更加贴合业务需求:图数据库建立的业务图模型更能够贴合实际业务需求,更好的反映业务中的关系复杂性,同时也更加容易维护和解决问题。易于拓展:作为新型数据库,图数据库基于跨平台开源软件,并且基于标准语言,可以并行处理,易于拓展。更好的查询性能:图数据库采用以图形方式存储的数据,查询性能快,即使在数据量较大时,图查询语言效果也良好。更好的原型应用程序:图数据库的特性,同时也增加了更多的应用程序,这些程序在传统关系型数据库中往往比较困难。图数据库技术在社交网络分析、推荐系统、物流、金融、人工智能等领域有广泛的应用前景。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...
图数据库相对于其他传统的数据库有很多优势,以下是几点常见的优势:灵活的数据模型:图数据库支持灵活的数据模型,可以存储复杂的实体类型和其之间的关系,如社交网络、地图路线等复杂模型。强大的关系查询能力:图数据库通过树状遍历方式遍历关系,使用广度优先搜索和深度优先搜索算法,提供更快速、更精确的关系查询和分析。高效的数据处理能力:图数据库处理大规模图数据的效率更高,能够对图数据进行快速存储、索引和查询,降低了大数据量和高并发访问时的数据处理成本和时间成本。聚焦场景:图数据库适用于需要对关系进行建模和分析的应用场景,更加专注于应用场景的需求,为用户提供更好的数据处理能力和建模分析能力。多语言支持:图数据库支持多种语言,为多类开发者和企业提供了更便利的操作性和接口。图数据库具有灵活性高、查询性能强、数据处理能力优异、聚焦场景和多语言支持等优势。这些优势使得图数据库在现代大数据场景下的应用越来越广泛化。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服务,在图计算领域深耕多年,自主研发了分布式...
近年来,图数据库的价值逐渐得到了大家的关注。作为一家专注于图数据库研发的企业,星环科技成为了行业内备受关注的图数据库公司之一。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,旨在为用户提供数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等全生命周期的基础软件和服务。同时,作为一家深入图计算领域多年的公司,星环科技自主研发了分布式图数据库StellarDB,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。另外,StellarDB还具备毫秒级的点边查询能力、10+层深度链路分析能力和近40种的图分析算法,同时还可提供数据2D和3D展示能力。星环科技进一步推出的StellarDB4.0版本,在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级,同时在易用性、安全性、运维管理和开放性方面也全面升级。这些升级内容均有利于帮助企业用户更高效地挖掘海量数据互联价值。星环科技已经成功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。广泛应用于金融、政府、交通等多个行业的反洗钱、风...
TranswarpDataStudio(简称TDS)是星环科技自研的一站式大数据开发工具,提供数据集成、存储、治理、服务和共享等数据处理全生命周期的企业级管理能力。结合星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub简称TDH)业界创新的多模态的大数据处理能力,能够提升企业构建数据中台、数据仓库、数据湖等系统的效率,更高效地实现数据资产化和数据业务化数据开发套件,助力企业完成数据统一化数据开发套件包含了大数据整合工具Transporter、数据库在线开发与协同工具SQLBook和任务调度软件Workflow,该套件作为星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub的生态开发应用工具,针对数据开发场景,提供数据集成、SQL开发和任务调度的能力,帮助企业将数据归集到数据湖仓,完成数据统一化的过程。数据开发套件的三大核心优势:分布式架构设计,可支持PB级别的数据平台建设,支持日均十万级任务调度,性能可扩展;支持SQL关键词和SQL片段推荐,数据开发知识积累,智能化持续优化开发体验和开发效率;基于大数据平台计算能力提供数据转换能力,避免传统ETL工具本身的计算瓶颈。数据治理套件,...