大模型高效微调 方案设计
星环大模型运营平台(Sophon LLMOps)是星环科技推出的企业级大模型全生命周期运营管理平台,旨在赋能企业用户能敏捷、高效、有闭环地将大模型落地到生产和业务中去。Sophon LLMOps打通并优化了语料接入和开发、提示工程、大模型训练、知识抽取和融合、模型管理、应用和智能体构建、应用部署、运维和监控,以及业务效果对齐提升的全链路流程。
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大模型高效微调
大模型高效微调是通过参数高效微调技术,如加性微调、选择性微调、重参数化微调及混合微调等方法,在减少计算成本和训练时间的同时,提升模型在下游任务中的性能表现,使其能更好地适应各种特定应用场景。高效微调单个预训练模型适应多种任务,无需为每个任务训练多个模型,提高了模型的通用性和可扩展性。应用案例自然语言处理:如情感分析、文本分类、机器翻译等任务,通过高效微调可使大模型在特定领域的文本数据上表现更优,为的优势节省计算资源:传统全参数微调计算成本高,而高效微调只调整小部分参数,降低了对计算资源的需求。缩短训练时间:减少了需训练的参数数量,从而加快模型训练速度,让研究人员和开发者能更快速地进行实验和迭代,尝试不同模型、数据集和技术。提升模型性能:在有限的数据和计算资源下,高效微调可使模型更好地适应特定任务,避免过拟合等问题,提高模型在下游任务中的性能表现。便于多任务适配:可通过集成任务特定参数,使用户提供更准确的情感倾向判断、文本类别划分和语言翻译服务。图像分类:将高效微调技术应用于图像领域,可帮助模型更好地识别和分类不同的图像类别,在医学图像分析、自动驾驶等场景中发挥重要作用。智能客服与聊天

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数据治理方案设计
数据治理方案设计在数字化时代,数据已成为组织的核心资产。如何有效管理和利用这些数据,成为各类机构面临的重要课题。数据治理方案设计正是为了解决这一问题而诞生的系统性方法。本文将介绍数据治理的基本概念率。最后是衡量指标,通过建立数据质量指标、治理成熟度评估等,持续监控和改进治理效果。方案设计的关键步骤设计有效的数据治理方案需要遵循系统化的方法。首先是现状评估,通过访谈、调研和数据分析,了解组织当前的不是一次性项目,而是需要不断演进的过程。数据治理方案设计是一项复杂但必要的工作。通过系统化的规划和执行,组织能够将数据转化为真正的战略资产,支撑数字化转型和创新发展。每个组织的情况不同,治理方案需要量、核心要素以及设计方案的关键步骤。数据治理的基本概念数据治理是一套关于如何管理组织数据的政策、流程、标准和实践体系。它不同于单纯的数据管理,更强调跨部门的协作和整体战略规划。良好的数据治理能够确保数据的监控流程、数据访问审批流程和数据问题解决流程等,确保治理措施能够落地实施。技术工具也是重要支撑,包括元数据管理工具、数据质量工具、数据目录和数据安全控制工具等。这些工具帮助自动化执行治理策略,提高效

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数据中台运营方案设计
数据中台运营方案设计在数字化转型浪潮中,数据中台已成为企业实现数据驱动决策的核心基础设施。数据中台运营方案设计不仅关乎技术实现,更是一项涉及组织、流程和文化的系统工程。本文将介绍数据中台运营的基本使用效率的关键。将常用数据加工逻辑封装成可复用的API或模型,形成数据服务超市。业务用户可以通过自助平台快速获取所需服务,减少对技术团队的依赖。持续优化机制运营方案必须包含效果评估体系。通过使用量技术先进性。但同时要避免盲目追求新技术,应以解决实际问题为导向。数据中台运营不是一蹴而就的项目,而是需要持续投入的长期工程。成功的运营方案应当因地制宜,结合企业规模、行业特点和数字化成熟度进行定制。通过系统化的运营设计,企业能够真正释放数据价值,实现从数据管理到数据驱动的跨越。获取所需数据支持。同时,良好的运营机制可以确保数据安全合规,避免隐私泄露风险。运营方案需要平衡短期见效与长期发展。短期来看,应聚焦于解决业务痛点,快速交付可见价值;长期则需建立可持续发展的数据治理体系,培养企业内部的数据文化。运营框架设计要点一个完整的数据中台运营框架通常包含四个层次:基础层、管理层、服务层和应用层。基础层负责数据采集、存储和计算资源的统一管理;管理层关注数据标准、质量和安全控制

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大模型如何微调?
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

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大模型微调
大模型微调是一个复杂的过程,涉及多个步骤和技术。以下是大模型微调的主要方法和步骤:数据准备选择数据集:根据目标任务选择相关性高的数据集,例如,如果目标是提高文本分类的准确性,那么应选择包含大量分类标签的文本数据。数据预处理:对数据进行清洗、分词、编码等预处理操作。选择基础模型预训练模型选择:选择一个预训练好的大语言模型。设定微调参数超参数设置:设定学习率、训练轮次(epochs)、批处理大小:选择合适的损失函数和优化器。微调训练:使用选定的数据集进行微调训练,包括前向传播、损失计算、反向传播和权重更新。微调方法全量微调:利用特定任务数据调整预训练模型的所有参数,以充分适应新任务。参数高效微调(batchsize)等超参数。其他超参数:根据需要设定权重衰减、梯度剪切等。微调流程加载模型和权重:加载预训练的模型和权重。模型修改:根据任务需求对模型进行必要的修改,如更改输出层。损失函数和优化器:仅更新模型中的部分参数,显著降低训练时间和成本.微调后的评估和部署模型评估:在训练过程中,使用验证集对模型进行定期评估,并根据评估结果调整超参数或微调策略。测试模型性能:在微调完成后,使用测试集对

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大模型微调流程
大模型微调流程包含明确任务与目标、选基底大模型、准备数据集、选目标函数、微调模型、迭代调整与更新、评估性能以及应用部署这几个主要步骤。大模型微调一般可分为以下步骤:1.明确任务与目标确定具体的应用更新模型的权重,使模型能够学习到特定任务的知识和模式。在微调过程中,可以选择对整个模型的参数进行微调,也可以采用参数高效微调方法,仅微调部分参数,以提高微调的效率和减少对原始模型性能的影响。6.迭代场景和任务需求,例如是进行文本分类、情感分析、机器翻译,还是其他自然语言处理任务等,以便后续选择合适的数据集和评估指标。2.选择基底大模型综合考虑模型的性能、可扩展性、部署成本及任务适应性等因素,选择一个合适的预训练大模型作为基底模型。3.准备数据集收集数据:根据任务需求收集相关的数据,如对于文本分类任务,需要收集带有分类标签的文本数据;对于机器翻译任务,需要收集源语言和目标语言对应的文本数据等。数据预处理:对收集到的数据进行清洗、去噪、重复数据删除等操作,确保数据的质量。然后根据所选大模型的要求,对文本进行分词、编码等预处理操作,并将数据划分为训练集、验证集和测试集。4.选择目标函数根据监督

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大模型微调
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,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。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

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大模型微调
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模型的过程,有助于弥合模型的下一个词预测目标与遵循人类指令目标之间的差距,可视为有监督微调的一种特殊形式。

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大模型微调
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数据集是大模型微调训练的基石,其质量直接影响着模型的性能。准备高质量的数据集是一项复杂而关键的工作,涵盖数据收集、清洗、标注等多个重要环节。数据收集是第一步,需要从各种数据源获取相关数据。数据源的选择,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、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
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常见的图数据库应用场景有哪些?
图数据库有许多适用场景,常见的应用场景有:社交媒体:社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据,可以实现更精确的社交关系分析。金融:在金融领域中,图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如,通过在图中存储和分析不同实体(如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等)之间的关系,可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输:物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如,通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息,可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学:在生命科学领域,图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据,帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏:游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据,实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。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...

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国产化替代升级实践
新时代需要新技术,企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展,已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库,演进到分布式、多模型、云原生的形态,并在很多场景应用落地,带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展,国产软件加速发展,国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心,同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此,应该抓住国产化改造的机遇,用新技术去替代老技术,实现自主可控的同时,完成旧系统的改造升级,这也是信创的主旨。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据全生命周期提供基础软件与服务,在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品;提出了创新的多模型统一技术架构,支持业内主流的10种数据模型,Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例,论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等,星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...

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基于数据安全网关的跨境安全流通方案
星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累,研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展,融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视,为进一步规范数据出境活动,保护个人信息权益,维护国家安全和社会公共利益,促进数据跨境安全,国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企(尤其是零售、化工等)、新能源汽车以及生态企业(含自动驾驶等)、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难,主要体现在:错综复杂的数据如何分类分级,如何识别重要数据;重要数据如何存储和管理,才能达到相关法律法规的...

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什么是时空数据库?
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银行图数据库应用场景有哪些?
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数据要素是数字经济发展的关键生产要素,是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作,对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累,星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术,从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力,助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层,星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS,它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描,还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术,从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境,外部的服务未经授权无...

星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库,采用分布式架构和原生图计算引擎,支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点: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层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库:内置丰富的算法库,几十种图算法开箱即用,优化的分布式并行图算法,千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能:支持用户权限认证、集群状态监控、日...

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图数据库是现代数据库系统中的一种,它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理,而图数据库则是构建了节点和边的图形结构,可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点:1.基于图形结构:图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式,使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析:图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图,传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法,图数据库更能够快速地获得结果,提高查询速度。3.可扩展性:由于采用了分布式的技术设计,使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时,图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且,图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作,提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量:图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...

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分布式隐私计算平台
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。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能;性能方面,联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量,助力数据要素安全流通和价值迸发,实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。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数据,生成群租房预测名单。在联合建模过程中,全程明文数据不出,有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上,赋能政务决策高效的处理分析能力,为政府有效排查群租房,消除群租房造成的消防、安全隐患,打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献,为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景,通过纵向联邦学习,车企安全引入了多方数据,丰富用户特征维度,对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中,全程明文数据...