语言ai预训练模型

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。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：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

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。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：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

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。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：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

大模型预训练是指在大量未标注的文本数据上进行的初始训练过程，旨在使模型学习到丰富的语言结构和模式。这一过程对于大模型（如LLM）很重要，能够帮助模型构建起对语言的理解基础，从而在后续的微调或特定任务中表现更佳。从零预训练一个自己的大模型：这通常涉及使用大规模文本数据集，通过自监督学习方法让模型学习到语言的内在规律。预训练的目标是使模型能够理解语义、语法以及上下文关系。大模型训练流程：包括了数据准备、模型架构设计、损失函数定义、优化算法选择等多个环节。预训练阶段会使用诸如掩码语言建模（MaskedLanguageModeling,MLM）、预测下文（NextSentencePrediction,NSP）等任务来指导模型学习。高效训练技术：为了加速大模型的预训练过程并提高其性能，研究者们开发了一系列技术，如分布式计算、混合精度训练、梯度累积等策略。大模型预训练是一个复杂且重要的步骤，它奠定了模型后续应用的基础。通过在海量数据上的无监督学习，大模型能够掌握广泛的语言知识，并为解决各种自然语言处理任务做好准备。

大模型预训练是指在大量未标注的文本数据上进行的初始训练过程，旨在使模型学习到丰富的语言结构和模式。这一过程对于大模型（如LLM）很重要，能够帮助模型构建起对语言的理解基础，从而在后续的微调或特定任务中表现更佳。从零预训练一个自己的大模型：这通常涉及使用大规模文本数据集，通过自监督学习方法让模型学习到语言的内在规律。预训练的目标是使模型能够理解语义、语法以及上下文关系。大模型训练流程：包括了数据准备、模型架构设计、损失函数定义、优化算法选择等多个环节。预训练阶段会使用诸如掩码语言建模（MaskedLanguageModeling,MLM）、预测下文（NextSentencePrediction,NSP）等任务来指导模型学习。高效训练技术：为了加速大模型的预训练过程并提高其性能，研究者们开发了一系列技术，如分布式计算、混合精度训练、梯度累积等策略。大模型预训练是一个复杂且重要的步骤，它奠定了模型后续应用的基础。通过在海量数据上的无监督学习，大模型能够掌握广泛的语言知识，并为解决各种自然语言处理任务做好准备。

大模型预训练是指在大量未标注的文本数据上进行的初始训练过程，旨在使模型学习到丰富的语言结构和模式。这一过程对于大模型（如LLM）很重要，能够帮助模型构建起对语言的理解基础，从而在后续的微调或特定任务中表现更佳。从零预训练一个自己的大模型：这通常涉及使用大规模文本数据集，通过自监督学习方法让模型学习到语言的内在规律。预训练的目标是使模型能够理解语义、语法以及上下文关系。大模型训练流程：包括了数据准备、模型架构设计、损失函数定义、优化算法选择等多个环节。预训练阶段会使用诸如掩码语言建模（MaskedLanguageModeling,MLM）、预测下文（NextSentencePrediction,NSP）等任务来指导模型学习。高效训练技术：为了加速大模型的预训练过程并提高其性能，研究者们开发了一系列技术，如分布式计算、混合精度训练、梯度累积等策略。大模型预训练是一个复杂且重要的步骤，它奠定了模型后续应用的基础。通过在海量数据上的无监督学习，大模型能够掌握广泛的语言知识，并为解决各种自然语言处理任务做好准备。

大模型预训练是指在大量未标注的文本数据上进行的初始训练过程，旨在使模型学习到丰富的语言结构和模式。这一过程对于大模型（如LLM）很重要，能够帮助模型构建起对语言的理解基础，从而在后续的微调或特定任务中表现更佳。从零预训练一个自己的大模型：这通常涉及使用大规模文本数据集，通过自监督学习方法让模型学习到语言的内在规律。预训练的目标是使模型能够理解语义、语法以及上下文关系。大模型训练流程：包括了数据准备、模型架构设计、损失函数定义、优化算法选择等多个环节。预训练阶段会使用诸如掩码语言建模（MaskedLanguageModeling,MLM）、预测下文（NextSentencePrediction,NSP）等任务来指导模型学习。高效训练技术：为了加速大模型的预训练过程并提高其性能，研究者们开发了一系列技术，如分布式计算、混合精度训练、梯度累积等策略。大模型预训练是一个复杂且重要的步骤，它奠定了模型后续应用的基础。通过在海量数据上的无监督学习，大模型能够掌握广泛的语言知识，并为解决各种自然语言处理任务做好准备。

大模型预训练是指在大量未标注的文本数据上进行的初始训练过程，旨在使模型学习到丰富的语言结构和模式。这一过程对于大模型（如LLM）很重要，能够帮助模型构建起对语言的理解基础，从而在后续的微调或特定任务中表现更佳。从零预训练一个自己的大模型：这通常涉及使用大规模文本数据集，通过自监督学习方法让模型学习到语言的内在规律。预训练的目标是使模型能够理解语义、语法以及上下文关系。大模型训练流程：包括了数据准备、模型架构设计、损失函数定义、优化算法选择等多个环节。预训练阶段会使用诸如掩码语言建模（MaskedLanguageModeling,MLM）、预测下文（NextSentencePrediction,NSP）等任务来指导模型学习。高效训练技术：为了加速大模型的预训练过程并提高其性能，研究者们开发了一系列技术，如分布式计算、混合精度训练、梯度累积等策略。大模型预训练是一个复杂且重要的步骤，它奠定了模型后续应用的基础。通过在海量数据上的无监督学习，大模型能够掌握广泛的语言知识，并为解决各种自然语言处理任务做好准备。

大模型预训练是指在大量未标注的文本数据上进行的初始训练过程，旨在使模型学习到丰富的语言结构和模式。这一过程对于大模型（如LLM）很重要，能够帮助模型构建起对语言的理解基础，从而在后续的微调或特定任务中表现更佳。从零预训练一个自己的大模型：这通常涉及使用大规模文本数据集，通过自监督学习方法让模型学习到语言的内在规律。预训练的目标是使模型能够理解语义、语法以及上下文关系。大模型训练流程：包括了数据准备、模型架构设计、损失函数定义、优化算法选择等多个环节。预训练阶段会使用诸如掩码语言建模（MaskedLanguageModeling,MLM）、预测下文（NextSentencePrediction,NSP）等任务来指导模型学习。高效训练技术：为了加速大模型的预训练过程并提高其性能，研究者们开发了一系列技术，如分布式计算、混合精度训练、梯度累积等策略。大模型预训练是一个复杂且重要的步骤，它奠定了模型后续应用的基础。通过在海量数据上的无监督学习，大模型能够掌握广泛的语言知识，并为解决各种自然语言处理任务做好准备。

大模型预训练是指在大量未标注的文本数据上进行的初始训练过程，旨在使模型学习到丰富的语言结构和模式。这一过程对于大模型（如LLM）很重要，能够帮助模型构建起对语言的理解基础，从而在后续的微调或特定任务中表现更佳。从零预训练一个自己的大模型：这通常涉及使用大规模文本数据集，通过自监督学习方法让模型学习到语言的内在规律。预训练的目标是使模型能够理解语义、语法以及上下文关系。大模型训练流程：包括了数据准备、模型架构设计、损失函数定义、优化算法选择等多个环节。预训练阶段会使用诸如掩码语言建模（MaskedLanguageModeling,MLM）、预测下文（NextSentencePrediction,NSP）等任务来指导模型学习。高效训练技术：为了加速大模型的预训练过程并提高其性能，研究者们开发了一系列技术，如分布式计算、混合精度训练、梯度累积等策略。大模型预训练是一个复杂且重要的步骤，它奠定了模型后续应用的基础。通过在海量数据上的无监督学习，大模型能够掌握广泛的语言知识，并为解决各种自然语言处理任务做好准备。

表10.Hyperbase在Zookeeper上的znode节点及作用说明节点分类作用/hyperbase1(zookeeper.znode.parent)Operation节点根节点，包含所有被Hyperbase创建或使用的节点/hyperbase1/hbaseid(zookeeper.znode.clusterId)Operation节点HBaseMaster用UUID标示一个集群。这个clusterId也保存在HDFS上：hdfs:/<namenode>:<port>/hyperbase1/hbase./hyperbase1/rs(zookeeper.znode.rs)Operation节点RegionServer在启动的时候，会创建一个子节点(例如：/hbase/rs/m1.host)，以标示RegionServer的在线状态。HbaseMaster监控这个节点，以获取所有OnlineRegionServer，用于Assignment/Balancing。/hyperbase1/master(zookeeper.znode.master)Operatio...

为了方便您接下来的安装使用，社区版团队为您准备了视频教程，可以搭配手册内容一起查看：https://transwarp-ce-1253207870.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/TDH-CE-2024-5/%E8%A7%86%E9%A2%91/%E5%BC%80%E5%8F%91%E7%89%88StellarDB%E5%AE%89%E8%A3%85%E8%A7%86%E9%A2%912024.5.mp4安装教程在安装启动StellarDB社区开发版容器之前，请务必执行dockerps确保环境当前无其他正在运行的开发版容器，如果有，请及时停止以防止后续端口冲突。请务必确保您的安装环境已经配置好了hostname以及/etc/hosts文件，否则hostname和IP地址将无法映射，最终导致安装失败。具体配置方式详见安装前系统配置改动安装流程步骤一将从官网下载下来的产品包上传至安装环境产品包名称：TDH-Stellardb-Standalone-Community-Transwarp-2024.5-X86_64-final.tar.gz步骤二执行下述命令进行解...

QuarkGateway是连接客户端与QuarkServer服务器的一个中间件，是客户请求QuarkServer服务的总入口，它严格按照用户预定义的配置文件，根据用户的不同需求来提供负载均衡、SQL规则路由、高可用（包括超时转发和宕机转发）、Web运维、Inceptor安全（LDAP,KERBEROS）等各项功能。QuarkGateway可以在多个QuarkServer间平衡业务流量，能够有效地为客户端屏蔽掉集群细节，能将不同的SQL类型路由到不同的QuarkServer，并且解决了QuarkServer超时或宕机后无法执行任务的问题，提高了产品的可用性。QuarkGateway的主要功能包括：负载均衡在这种情景下QuarkGateway可以将特定的业务分担给多个QuarkServer，从而实现多个InceptorServer平衡业务流量的功能，完成此项功能的前提是QuarkServer的TAG属性一致。SQL规则路由QuarkGateway基于特定规则，可将不同类型的SQL路由到不同的QuarkServer。高可用性包括超时转发和宕机转发等，QuarkGateway可将超时或者宕机的...

技术支持感谢你使用星环信息科技（上海）股份有限公司的产品和服务。如您在产品使用或服务中有任何技术问题，可以通过以下途径找到我们的技术人员给予解答。email：support@transwarp.io技术支持热线电话：4007-676-098官方网址：http://www.transwarp.cn/论坛支持：http://support.transwarp.cn/意见反馈如果你在系统安装，配置和使用中发现任何产品问题，可以通过以下方式反馈：email：support@transwarp.io感谢你的支持和反馈，我们一直在努力！

表9.Hyperbase在HDFS中的目录结构简介目录作用有无清理机制or如何清理/hyperbase1根目录/hyperbase1/.tmp临时目录，用于存储临时文件和写入过程中的临时数据。这些临时文件可能包括数据块的临时副本、临时索引文件或其他中间结果文件。写入过程中的临时数据：在hyperbase1中，数据的写入是通过WAL（Write-AheadLog）进行的，WAL用于记录数据变更操作。在写入过程中，hyperbase1会将数据写入到WAL中，同时也会将数据写入到对应的数据文件中。/hyperbase1/.tmp目录用于存储在写入过程中尚未完全写入数据文件的临时数据。这样做是为了确保数据写入的原子性和可靠性。hyperbase1会定期清理/hyperbase1/.tmp目录中的过期临时文件和数据，以避免该目录占用过多的磁盘空间。清理策略可以通过hyperbase1的配置进行调整和设置。/hyperbase1/archive归档目录，用于存储已归档的hyperbase1数据。表数据经过一段时间的存储后，可能会变得不再频繁访问或需要长期保存。为了节省存储空间和提高性能，hyper...

JSON配置操作简介表数据VS表的扩展数据索引是Hyperbase的核心功能之一，我们在使用Hyperbase时，常常会为表建各类索引，包括全局索引、局部索引和LOB索引，利用索引中的数据提高查询效率。索引中的数据不属于表数据，但是从表数据而来，和表密不可分，所以我们将表数据和它所有索引中的数据合称为表的扩展数据，也就是说，我们做如下定义：表的扩展数据=表数据＋全局索引数据＋局部索引数据＋LOB索引数据表的元数据VS表的扩展元数据Hyperbase表的元数据包括表名、列族名、DATA_BLOCK_ENCODING、TTL、BLOCKSIZE等等。一张Hyperbase表的各个索引也有自己的元数据，和索引数据一样，索引的元数据和表的关系也十分紧密，所以我们将表的元数据和它所有索引的元数据合称为表的扩展元数据：表的扩展元数据=表的元数据＋全局索引元数据＋局部索引元数据＋LOB索引元数据我们有时也会将表的元数据称为基础元数据或者Base元数据。JSON配置的命令行指令为操作表的扩展数据和扩展元数据服务，Hyperbase提供了扩展的命令行指令：describeInJson、alterUseJ...

HyperbaseWeb管理页面主要用于Hyperbase服务的各种数据和信息的查看，下面我们将介绍管理页面的一些简单操作。HMaster管理页面打开HyperbaseActiveMaster管理页面的方法有两种：根据集群的ActiveMaster的IP地址打开:http://master_node_ip:60010。如下图：图25.ActiveMasterWeb页面通过TDH管理页面中Hyperbase服务的HMaster的ServiceLink打开，详细流程如下：TranswarpDataHubWEB管理页面也要根据集群的ActiveMaster的IP地址打开，地址一般是http://master_node_ip:8180。打开对应的Hyperbase服务的Roles页面。如下图：图26.Hyperbase角色页面左上角服务名后的圆点颜色表示集群中的Hyperbase服务的状态，比如当前是绿色的Green（HEALTHY），健康状态。另两种状态是Yellow（WARNING）和Red（DOWN）。通过每个HMaster对应的ServiceLink可以打开HMaster管理页面。如下...

通过Manager管理平台，可一键部署Hyperbase。可以在第一次安装TranswarpDataHub集群时安装，也可以向安装好的集群另外安装Hyperbase服务。详细安装步骤及配置项，请参考《TDH安装手册》。安装Hyperbase可以分为以下步骤：软硬件环境检查：检查服务器配置、操作系统、浏览器是否满足要求。安装前配置：配置系统运行过程中所需的文件目录，确保系统运行正常。确认网络配置、Java环境、NTP服务器配置、安全配置、节点访问配置。安装Manager：安装Manager并实现集群管理。安装Hyperbase：您可以通过Manager管理平台安装Hyperbase，并在安装过程中选择所需的HDFS、YARN和Zookeeper等依赖服务以完成部署。产品包上传：在【应用市场】>【产品包】页面上传Hyperbase及相关服务的产品包。服务添加：通过【集群管理】>【添加服务】添加TranswarpHyperbase服务及TranswarpBasic组件（包括HDFS、YARN、Zookeeper、KunDB等）。配置安全：选择安全认证方式，可选简单认证或Kerbe...

2.1关于社区版您可能想要知道的2.2怎么联系到我们？遇到问题怎么办2.3产品资源汇总

hbaseSQL的IndexDDL支持创建和删除表的全局索引，包括：创建全局索引：CREATEGLOBALINDEX删除全局索引：DROPGLOBALINDEX但是，目前Hyperbase不支持使用SQL生成索引，您可以从HyperbaseShell中执行rebuild指令来生成索引，具体请参考《Hyperbase使用手册》。（创建索引前插入的数据没有索引，但是创建索引之后的数据有索引。）下面将具体介绍创建和删除索引的语法。创建全局索引：CREATEGLOBALINDEX语法：为Hyperbase表建全局索引CREATEGLOBALINDEX<index_name>ON<tableName>(<column1><SEGMENTLENGTHlength1>|<<(length1)>①[,<column2><SEGMENTLENGTHlength2>|<(length2)>,...]②);①column1：指根据哪个列建全局索引，可以有多个列，但不可包含首列（因该列映射为RowKey）。②...