超大规模预训练模型

大模型语料准备大模型语料准备是为训练百亿级以上参数量的AI模型而进行的专业化数据工程，通过科学的数据采集、清洗和预处理方法，构建高质量、多样化的超大规模训练集。优秀的语料准备能显著提升模型性能，降低、偏见、侵权等内容。格式标准化统一编码、分段等基础属性。这些步骤提升语料整体质量。预处理技术优化训练效率。文档分块适应模型上下文长度。语言识别分类多语种内容。文本规范化处理拼写、标点等差异。元数据标注记录训练成本。数据规划是成功基础。设计全面的数据覆盖矩阵，平衡领域、体裁、语言等维度。评估现有数据缺口，针对性补充稀缺类型。制定清晰的质量标准，如准确性、多样性、无害性等指标。规划合理的规模梯度，支持分阶段训练策略。这种系统性规划避免后期重大调整。采集技术面临规模挑战。分布式爬虫集群实现日均亿级网页抓取，配置智能限流规避反爬。API集成对接权威数据源，获取结构化内容。众包平台生产特定场景数据，如指令来源、质量等信息。这些处理为训练做好最后准备。质量评估确保准备成效。统计分析检查数据分布是否符合预期。人工审核验证抽样质量。探针任务测试语料的训练有效性。基线模型快速验证数据改进。这些评估指导持续优化。

大模型是近年来人工智能领域的一个重要发展方向，拥有超大规模参数和复杂的计算结构，能够处理多样化的机器学习任务。以下是一些关于大模型的关键特点和进展：巨大的规模与涌现能力：大模型包含数十亿甚至更多参数更广泛和泛化的语言理解能力。大数据训练与强大的计算资源：大模型需要海量的数据来训练，通常在TB以上甚至PB级别的数据集，以及数百甚至上千个GPU的计算资源。迁移学习和预训练：大模型可以通过在大规模，模型大小可以达到数百GB甚至更大。这种规模赋予了大模型强大的表达能力和学习能力。当模型的训练数据突破一定规模时，它们会展现出意料之外的复杂能力和特性，类似于人类的思维和智能。更好的性能和泛化能力：大数据上进行预训练，然后在特定任务上进行微调，提高模型在新任务上的性能。多模态大模型：这类模型能够处理多种不同类型的数据，如文本、图像、音频等，结合了自然语言处理和计算机视觉的能力，以实现对多模态信息的综合到通用的发展历程。多模态大模型的挑战与未来研究方向：多模态大模型需要大量跨模态数据进行训练、跨模态数据的对齐和融合，以及计算成本的增加，预计未来将得到更加广泛的应用和发展。

星环无涯金融大模型Infinity是一款面向金融智能投研领域、超大规模参数量的生成式大语言模型，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、商品详细标注引用来源，实现了大模型回答的可控、可考、可溯源。准确性方面，星环无涯从专业语料、时间窗口及向量化增强检索三方面下了功夫，使得输出的结果更加准确及专业。语料方面，星环无涯在预训练时采用了海量的一系列工具产品，包括大模型外挂存储分布式向量数据库Hippo、大模型预训练微调工具SophonLLMOps及自动化知识库构建工具TKS、数据分析大模型星环求索（SoLar）。用户可以通过星环科技自动化知识工程、多模态数据处理等技术，有效降低企业构建自有大模型应用的门槛，并不断促进我国大模型生态的持续繁荣。行业的降本增效与科技创新。目前星环无涯金融大模型Infinity支持私有化部署，允许员工上传自有文档到企业的私有向量数据库，无涯大模型也支持部署在企业IT管理的AIPC上运行，可以确保在使用大模型应用时，企业自身数据和信息不出域，极大增强了企业的数据安全保护。同时，星环无涯大模型支持文档自动解析，在用户完成上传和解析后，会自动生成推荐问题供用户点击，用户也可根据上传的文档自行撰写问题。生成的回答均会

多模态大模型语料库多模态大模型语料库是为训练跨模态理解生成模型而构建的超大规模数据集，通过精心设计的采集、清洗、对齐流程，打造覆盖文本、图像、音频等多种形态的高质量训练资源。这类语料库是培养通用人工智能的重要"营养基"。数据采集策略需科学规划。规模方面瞄准亿级样本量，确保模型容量充足。多样性覆盖主流模态组合，如文本-图像对、视频-音频对等。质量实施严格过滤，移除低清晰度、强水印等内容。平衡性注意长尾分布，避免常见类型过度代表。伦理审核排除侵权、偏见等问题样本。这些原则指导构建健康的训练数据生态。专业清洗流程确保数据纯净。媒体修复工具提升图像分辨率、消除音频噪声等。内容过滤模型识别并移除不当材料。去重算法检测不同来源的重复样本。标准化处理统一文件格式、编码规范等。元数据增强补充来源、许可等信息。这些预处理显著提升语料库质量。模态对齐是核心价值所在。自动对齐算法匹配多模态内容，如视频画面与字幕的时间同步。人工校验纠正机器误差，特别是专业领域内容。质量评估量化对齐准确度，如文本描述与图像的语义一致性分数。分层存储管理不同质量等级的对齐数据，支持渐进式训练策略。知识增强提升语料深度。实体链接

微调预训练模型微调预训练模型（Fine-tuningPretrainedModels）是目前人工智能领域最为主流和高效的模型开发范式之一。这种方法通过在大规模通用数据上预训练的模型基础上，针对特定任务进行二次训练，可以显著降低训练成本并提高模型性能。微调的核心价值在于迁移学习。现代预训练模型如BERT、GPT、ResNet等，已经在大规模数据集上学习了通用的特征表示能力。以自然语言处理为例模型参数。微调实践中的关键考虑因素包括：学习率设置（通常比预训练时小1-2个数量级）、数据增强策略（防止过拟合小规模数据）、正则化方法（如Dropout和WeightDecay）以及损失函数设计（可能。这些方法通常只需训练原模型1%-10%的参数，就能达到接近全参数微调的效果。最近兴起的Prompt-tuning更进一步，通过设计合适的提示词（Prompt）来激发预训练模型的能力，几乎不需要调整需要针对任务定制）。多任务学习和渐进式解冻（逐步解冻更多层）也是提升微调效果的有效技巧。值得注意的是，不同领域的预训练模型需要采用不同的微调策略，CV领域的微调通常比NLP更早解冻底层网络。实际应用中

大模型预训练是指使用大规模的数据集来训练模型，以便提高模型的泛化性能和鲁棒性。在深度学习中，预训练模型通常是一种已经过训练以执行特定任务（如图像识别或自然语言处理）的深度学习架构。在预训练模型中，一般会使用大量的数据来训练模型，以便让模型学习到各种模式和特征。这些预训练模型可以在许多不同的任务中使用，并且通常需要进行微调以适应特定的数据集和任务。例如，在自然语言处理中，可以使用预训练的语言模型来生成文本或进行文本分类等任务。大模型预训练可以加速模型的学习过程，提高模型的准确性，并减少需要手动标记的数据的需求。在某些情况下，预训练模型甚至可以完全避免使用手动标记的数据。大模型持续开发和训练工具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微调

大规模数据中发现模式和规律。常见的预训练任务包括语言模型任务，即预测文本序列中的下一个单词或字符；以及掩码语言模型任务，随机掩盖输入文本中的一些单词或字符，让模型预测这些被掩盖的内容。数据源采样与平衡大模型预训练是大模型训练过程中的关键环节。让模型学习到广泛的语言知识、语义理解能力和各种模式，以便在后续的微调或直接应用中能够更好地适应各种具体任务，如文本生成、问答、翻译等。关键步骤数据收集与预处理收集海量数据：从多种渠道收集大量的文本数据，来源涵盖互联网文章、书籍、新闻报道、学术论文、社交媒体等，以覆盖各种领域和主题，为模型提供丰富的语义信息。例如训练一个通用语言大模型，可能会收集数十亿甚至。同时，可根据需要扩充词表，如添加常见汉字等，以提高模型对特定语言或领域的适应性。模型选择与架构搭建选择合适的预训练模型基座：模型架构在自然语言处理任务中表现出色，具有高效的特征提取和表示能力，能够为预训练提供良好的基础。设计与优化模型结构：加入注意力机制的优化，如多查询注意力机制、快速注意力机制，以及位置嵌入策略，以加速训练并提高模型性能。预训练过程无监督学习：采用无监督学习的方式，让模型自动从

LLM语料管理系统LLM语料管理系统是专为大语言模型项目设计的数据治理平台，通过适应大模型训练特点的管理方法，解决超大规模语料处理中的质量、效率和合规挑战。这类系统正在成为AI实验室和企业AI团队的处理确保输入模型的数据营养均衡。版本控制满足科研需求。数据快照完整保存特定训练周期的语料状态。差异分析可视化显示版本间变化。模型关联记录每个训练运行的精确数据组成。回滚机制支持快速恢复到任意历史点。这些核心基础设施。分布式架构应对规模挑战。存储层采用对象存储加向量数据库的混合方案，平衡成本和性能。计算层实现弹性资源调度，自动扩展处理节点。索引层构建多层次检索系统，支持十亿级语料的秒级查询。这种架构可特征。模型表现关联分析定位数据质量问题。需求预测指导未来数据采集方向。资源优化建议提升计算效率。这些分析支持数据策略的持续优化。

，而开放域对话需要数十亿数据；模型容量制约信息吸收能力，小模型无法充分利用超大规模语料。某语音识别项目发现，当训练数据超过2万小时后，继续增加数据对传统GMM模型的提升微乎其微，而切换到深度学习架构后训练语料规模对AI模型性能的影响训练语料规模与模型性能的关系遵循收益递减规律：初期性能随数据量快速增长；中期进入平稳提升阶段；后期可能趋于饱和。某计算机视觉实验显示，当训练样本从1万增至10万时，准确率提升15个百分点；而从100万到1000万仅提升2个百分点，此时模型架构和训练策略成为更关键的改进方向。规模效应的理论边界受多种因素影响：任务复杂度决定数据需求上限，简单分类任务可能只需数千样本技术，使模型在20%的核心数据上就能达到85%的全量数据性能，大幅降低了训练成本。实际应用中的数据规模策略：资源有限时优先保证关键场景覆盖；长尾问题需要针对性样本扩充；持续学习机制支持渐进式数据积累。某自动驾驶系统采用"基础模型+场景模块"的架构，基础模型用海量通用数据预训练，各特定场景则用适量高质量数据微调，既保证通用性又兼顾专业表现。前沿方向包括：合成数据突破采集瓶颈；自监督学习减少标注依赖

星环无涯金融大模型-TranswarpInfinity星环无涯金融智能投研大模型TranswarpInfinity是一款面向金融量化领域、超大规模参数量的生成式大语言模型，融合了舆情、资金、人物挖掘、时序编码、异构关系图卷积传播，进而构建包含事件冲击、时序变化、截面联动和决策博弈等多个维度的智能投研新范式。星环科技无涯金融大模型的核心优势：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大语言模型架构，具备准确理解和合理分析金融领域的专业能力。五是背靠大数据全生命周期技术栈，为企业提供全套解决方案，助力金融机构实现应用创新。目前，星环科技无涯金融大模型

TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储，千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储；具备10+层的深度链路分析能力，提供丰富的图分析算法和深度图算法；支持标准图查询语言并兼容openCypher，并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。StellarDB优势：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的可扩展性，支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力，支持数据多副本，提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式：计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher，拥有丰富的图...

企业数字化转型面临跨模型开发复杂、IT架构复杂（运维复杂；运维成本高；跨平台开发成本高；容易形成数据孤岛；数据流转复杂，一致性难以保障；数据存储冗余；计算/存储资源之间存在竞争）等困难，因此需要多模型支撑，引入多模型数据库。星环科技一直致力于国产化数据库的自主研发，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB。作为一款领先的多模型数据库，ArgoDB支持关系型、搜索、文本、对象、图等10种数据模型，能够帮助用户简化系统架构、减少开发运维成本、提升用户体验和数据洞察力，满足更多复杂业务需求。ArgoDB可以替代Hadoop+MPP混合架构。支持标准SQL语法，提供多模分析、实时数据处理、存算解耦、混合负载、数据联邦、异构服务器混合部署等先进技术能力。通过一个ArgoDB数据库，就可以满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、AETP、联邦计算等各种需求。不同于传统方案为不同类型的数据单独部署和使用不同的数据库产品，基于星环科技ArgoDB的多模型统一技术架构，用户可以实现不同模型数据的统一存储管理，并且用户只需用一句SQL就能同时访问这3种存储模型进行联合分析，替代了之前3段代码...

随着全球数字化进程加速，数据资源的战略价值日益凸显，《“十四五”大数据产业发展规划》中指出：“鼓励开展数据治理相关技术、理论、工具及标准研究，培育数据治理咨询和解决方案服务能力，提升行业数据治理水平。”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，构建明日数据世界。在数据治理方面，星环科技能够从数据标准管理、数据质量管理、数据模型管理、数据架构管理、元数据管理、主数据管理、数据分级与安全管理等多方面，提供数据治理解决方案，帮助客户更好地实现数字化转型。星环科技数据治理整体解决方案框架包括了战略、机制、能力和平台四块，我们的愿景和目标，是为企业开展体系化数据治理、打造企业核心数据资产和持续赋能企业的业务价值创造。在机制层，可以为客户提供组织架构、管理制度、工作流程和成熟度评估等咨询服务，同时在每一次项目中，都为客户提供丰富的数据治理相关培训。在能力层，为企业的数据标准、数据质量、数据安全、数据生存周期、数据应用以及数据架构提供咨询和实施服务。未来星环科技还将一如既往发挥自身技术优势，赋能企业实现高效的数据治理...

图数据库是一种用于存储和管理图数据的数据库，其数据模型采用图结构，由节点和边组成，并可以存储节点和边的属性，实现复杂关系的存储和查询。图数据库广泛应用于社交媒体、金融、物流、医疗、能源等领域。以下是图数据库主要应用场景：社交媒体：图数据库可以对社交网络中的关系和行为进行建模和分析，帮助社交媒体企业更好地了解用户需求和行为，实现精准定向广告和推荐。金融：图数据库可以帮助金融机构识别和预测欺诈行为、洗钱、风险管理等，从而提高金融业务的安全性和可靠性。物流：图数据库可以管理物流中的运输网络和物流信息，实现物流运输过程的可视化、实时监控和优化。医疗：图数据库可以帮助医疗机构分析医疗记录、患者病史、药品治疗效果等数据，优化医疗服务流程，支持医疗决策和疾病预测。能源：图数据库可以帮助能源企业管理能源产业链上的复杂关系和数据，提高能源效率、降低成本、控制风险。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，自主研发了分布式图数据库StellarDB，兼容openCy...

星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能，为隐私计算提供完整的解决方案，以隐私保护为前提，解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台提供多种开箱即用的工具，方便用户在隐私场景下进行数据处理、分析、特征工程等工作，并快速建立AI模型。加密网络通信模块负责节点间大量多批次加密信息的传输，多种加密安全手段和优异的通信架构，确保平台在大数据量下也能获得卓越的性能。星环科技基于隐私计算的数据流通产品支持多方AI协作，可以提供端到端的数据安全防护、隐私保护与隐私计算技术；提供基于硬件安全防护的可信计算提供卓越的联合建模能力，保障数据可用不可见；提供基于零信任架构和TEE技术，保证企业数据的安全和合规使用的能力。支持隐私查询、隐私求交、匿踪查询、横纵向学习等多种多个参与方的隐私计算场景；内置联邦风控、联邦反欺诈、联邦推荐等通用模板，帮助企业迅速借助数据流通建立个性化业务。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景，为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景，SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水...

高性能是图数据库重要的特点之一。与传统关系型数据库相比，图数据库在处理大规模图数据时，具有更快的读写速度和更强大的查询能力。以下是一些高性能的图数据库TranswarpStellarDB的介绍：TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储，千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储；具备10+层的深度链路分析能力，提供丰富的图分析算法和深度图算法；支持标准图查询语言并兼容openCypher，并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。高性能图数据库StellarDB的优势：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的可扩...

TranswarpStellarDB是一款为企业级图应用而打造的分布式图数据库，用于快速查找数据间的关联关系，并提供强大的算法分析能力。StellarDB克服了万亿级关联图数据存储的难题，通过自定义图存储格式和集群化存储，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，在社交网络、金融领域都有巨大应用潜力。TranswarpStellarDB具有以下优势：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的可扩展性，支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力，支持数据多副本，提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式：计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher，拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持，多模场景灵活切换。深度分析能力：支持10层及以上的...

Sophon是星环科技推出的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。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。智能制造方面，星环科技联合行业专家和合作伙伴，形成“平台、经验、应用”三轮驱动的服务模式，为化工、钢铁、冶金、设备制造、风电、光伏、发电等多个领域用户，提供包括数字孪生、仪表数据管理、实...

什么是时空数据库？时空数据库（Spacial-temporaldatabase）是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统，它是传统关系型数据库的一个扩展，可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据，例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此，时空数据库可以用于多种应用程序，如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是，它提供了额外的功能和数据类型，例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外，时空数据库还支持空间查询和时空查询，例如常见的缓冲区查询，使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析，并通过插件技术集成其他地理信息数据源。时空数据库典型应用场景时空数据库具有广泛的应用场景，主要涵盖以下几个方面：交通运输领域：时空数据库可以应用于公路、铁路、航空等交通模式的时空分析和智能调度，如交通拥堵预测、路况优化、航班调度等。城市规划和管理：时空数据库可以应用于城市规划、交通规划、城市公共服务等领域，通过分析城市的时空数据，提高城市运营效率和公共服务水平，如...

TranswarpDefensor是星环科技自主研发的数据安全管理平台，具备五大核心能力，包括了：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；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；能识别敏感数据操作并进行监测，能够识别流动中的敏感数据并触发对应的管理策略；大数据平台和数据库的操作审计，避免违规操作带来的数据安全风险；基于GB/T37964-2019《信息安全技术个人信息去标识化指南》《信息安全技术个人信息去标识化效果分级评估规范》实现自动化个人信息识别、去标识化以及去标识化评级，实现企业个人信息资产保护。基于以上五大核心能力，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。目前Defensor在交通、医疗、金融、高校等多个领域有落地案例。在车联网领域，随着智能化发展，云端产生了大量个人隐私数据，为了避免个人隐私泄露，防止不...