预训练模型 微调

大模型预训练+微调是一种先利用大量无监督数据进行预训练，然后再根据有标注的数据进行微调的机器学习方法。目的是提高模型在训练数据上的表现，从而在复杂任务中获得更好的性能。预训练是指在大量无标注数据上对模型进行训练。这种方法利用了大规模数据的特点，学习了模型中诸如词汇表达、句法结构和上下文信息等普遍规律。同时，预训练还可以为后续的微调任务提供有用的初始化参数，使得模型的表现更加出色。预训练通常有两种数据，而是利用数据的结构特征进行学习。例如，通过聚类和自组织映射等技术，将数据集分割成不同的组或类别。模型可以以这些组和类别为基础，从而学习具有潜在意义的特征微调是指在预训练模型的基础上，根据有标注数据来调整模型的参数。该方法通常采用反向传播算法，使得模型能够根据有标注数据的训练样本进行反向优化微调的目的是让模型更好地适应目标任务，例如文本分类、情感分析和语音识别等。大模型预训练+微调的主要优点在于能够节省大量人力和时间成本。相较于传统的深度学习方法需要大量的标注数据和训练时间，使用大模型预训练+微调方法可以大大提高模型的训练效率和准确性，并使得模型能够在更广泛的应领域中发挥作用。在自然语言

AI大模型训练是先收集和预处理数据，接着选择并搭建模型架构，然后进行无监督预训练，再通过有监督微调或指令微调让模型适应具体任务，过程中进行优化与调参，最后对模型评估与监控。以下是一般的训练步骤：数据输出进行评价和反馈，如给予奖励或惩罚，模型根据这些反馈调整自己的行为，以生成更符合人类期望的结果。这种方法可以使模型更好地理解人类的意图和偏好，提高模型的性能和可用性.模型微调有监督微调：在预训练的基础上，使用少量的有监督数据对模型进行微调，以适应特定的任务。通过在预训练模型的基础上添加一个或多个特定任务的输出层，并使用有监督数据对这些输出层进行训练，可以使模型快速适应新的任务，提高模型在该任务上能力。模型预训练无监督学习：使用大量的无监督数据进行预训练，让模型自动学习数据中的语言模式、语义关系和知识结构。常见的无监督学习任务包括语言建模、掩码语言建模、下一句预测等，通过预测文本中的下一个单词、组织机构名标注等，用于监督学习。数据划分：将数据划分为训练集、验证集和测试集，训练集用于模型的训练，验证集用于调整模型的超参数和评估模型的性能，防止过拟合，测试集用于最终评估模型在未见过数据上的泛化

大模型的微调是一个关键步骤，用于将预训练模型适应于特定任务或领域。这一过程通常涉及以下步骤：准备阶段选择合适的预训练模型：需综合考量模型的架构、参数量以及与目标任务的适配性等因素。准备训练数据集数据增强技术增加数据的多样性，提升模型的鲁棒性。常见的微调技术全参数微调和高效参数微调：全参数微调是使用预训练模型作为初始化权重，在特定数据集上继续训练，更新全部参数。高效参数微调则期望用更少的资源完成加速训练过程。微调实施阶段数据集划分：通常将数据集按照一定比例划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型的训练，验证集用于在训练过程中调整模型的参数和评估模型的性能，测试集则用于最终评估模型的泛化能力。设定微调目标与参数调整：明确微调的具体目标，如提高模型在某一特定任务上的准确率、召回率等。同时，确定要调整的参数，包括学习率、优化器、正则化参数等。执行微调：在训练循环中依次进行前向传播、计算损失模型参数更新，包括只更新一部分参数或通过对参数进行结构化约束，如稀疏化或低秩近似来降低微调的参数数量。提示微调、指令微调、有监督微调：指令微调是通过在由（指令，输出）对组成的数据集上进一步训练大语言

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

，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、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大语言模型。在模型训练微调阶段，SophonLLMOps工具链需要覆盖训练数据开发、推理数据开发和数据维护等工作

训练语言模型已经被广泛应用于多个领域，包括自然语言生成、对话系统、翻译、信息检索等领域。预训练语言模型使用大量的未标注的文本数据来训练一个语言模型，然后再使用有标注的数据进行微调，以达到更好的效果：预训练和微调。在预训练阶段，使用大量的未标注数据来训练模型，这个过程通常采用自回归模型。自回归模型是指模型能够根据前面的上下文预测下一个单词的概率，从而生成新的句子或文章。这些预训练的模型可以以无监督什么是预训练语言模型？预训练语言模型是一种用于自然语言处理的人工智能技术，预训练语言模型可以学习大量的文本数据，然后根据这些数据生成新的文本，预测下一个单词的可能性以及计算句子的语义相似度等任务。预。这里的未标注数据是指没有被手动标注过的数据，也就是说没有进行人工干预的数据。这样做的好处是能够大幅度降低标注数据的成本，同时也能够利用更多的数据来提升模型的性能。预训练语言模型的训练过程通常分为两个阶和答案来进行有监督的微调，从而生成更加准确的答案。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

大模型微调是基于预训练的基础模型进行的针对性优化过程。通过针对特定任务的数据进行少量参数的训练，可以显著提升模型在该领域的性能。算法概览微调通常涉及使用不同的技术来更新基础模型的部分参数，这些方法允许在保持大部分预训练权重不变的同时改进特定任务的性能。数据集选择与准备选择合适的数据集是微调过程的关键。这可能包括领域相关的文本数据或专门构建的任务特定样本。数据需要经过清洗、标注，并根据所选框架的要求进行格式化。训练数据预处理预处理步骤包括对原始文本进行分词、标记化和编码为适合于大模型输入的形式。这可能涉及到去除无关信息、标准化文本以及生成合适的prompt结构。模型训练与优化利用低代码框架，开发者可以轻松地选择合适的微调策略并配置训练流程。这可能涉及全量微调或参数高效方法，并结合各种优化技术以提高效率和性能。模型评估与调整通过标准指标对微调后的模型进行评估，并根据表现调整超参数或采用不同的策略。持续监控损失函数并应用早停规则以防止过拟合。

大模型微调（Fine-tuning）是指在已经预训练好的大型语言模型基础上，使用特定的数据集进行进一步的训练，以使模型适应特定任务或领域的过程。微调的核心目的是赋予大模型更加定制化的功能，使其能够更好地适应特定领域的需求和特征。下是大模型微调的一般步骤和方法：准备工作选择合适的预训练模型：需综合考虑模型的大小、架构以及与目标任务的适配性。准备训练数据集：对数据进行收集、标注、预处理等操作，确保与调整：根据验证集的表现，对模型结构、优化参数、增加数据增强等方法进行调整和优化，以提升模型性能。常见的微调技术全参数微调和高效参数微调：全参数微调是使用预训练模型作为初始化权重，在特定数据集上继续数据的质量和多样性。数据应与目标任务相关，并进行清洗以去除噪声和重复数据。微调过程数据集分割与标记：通常将数据集划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型，验证集用于调整模型参数，测试集用于评估最终模型性能。设定微调目标与参数调整：明确微调的目标和预期结果，确定要调整的参数，如学习率、优化器、正则化参数等。执行微调：在训练循环中进行前向传播、计算损失、反向传播和参数更新等步骤。可运用早停和学习

解锁大模型：从训练到落地的进阶指南大模型微调：开启定制化智能时代在大模型的发展历程中，微调技术的出现是一个重要的里程碑。大模型微调，是指在已经训练好的大规模预训练模型的基础上，针对特定的任务或数据集、图像、语义等特征。而微调则是利用特定任务的数据，对这些已有知识进行针对性的优化和调整，让模型在保持通用性的同时，具备解决特定问题的能力。这种方式不仅大大减少了训练时间和计算资源的消耗，还能充分利用预，对模型的参数进行少量的调整和优化。它就像是为通用大模型这把万能钥匙，打造适合特定锁孔的精细齿痕，使其能精准开启特定领域的大门。技术原理上讲，大模型在预训练阶段，通过对海量数据的学习，掌握了通用的语言训练模型的强大泛化能力，实现“站在巨人的肩膀上”进行更高效的学习。探索微调训练的奥秘明确策略：全参数还是部分参数在大模型微调训练的起始阶段，选择合适的微调策略至关重要，其中全参数微调与部分参数微调是两种主要的选择，二者有着明显的差异。全参数微调，即对模型的所有参数进行更新训练。这种方式就像是对一座大厦进行全面翻新，每一个角落都不放过。它的优势在于能够充分挖掘模型的潜力，使模型在特定任务上达到最佳

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...

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...

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、...

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...

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...

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。

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...