大模型特定领域微调分析

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，为机器人：针对特定行业或领域的知识和问题，对大模型进行微调，使其能够更准确地理解用户咨询并提供专业的解答和建议，提高智能客服和聊天机器人的服务质量和效率。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，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

大模型微调是指在预训练好的大模型基础上，使用特定领域的数据进行进一步训练，以适应特定任务或场景的过程。这种微调可以优化模型在特定任务上的表现，使其更加精准和专业。微调的作用在于调整模型的参数，使其专业术语。两者都可以看作是大模型个性化和专业化的过程。在星环科技的大模型中，如果用户希望在金融分析领域使用该模型，可以通过提供金融相关的文本数据进行微调，使模型更好地理解和生成金融相关的报告或分析。星环更好地理解并处理特定领域的知识和语言模式。指令微调与使用特定领域数据进行的微调有联系也有区别。指令微调更多关注于调整模型对特定指令的理解和执行能力，而领域数据微调则侧重于让模型适应某一领域的语言风格和大语言模型运营平台-SophonLLMOps为了帮助企业用户基于大模型构建未来应用，，星环科技推出了大模型持续提升和开发工具SophonLLMOps，实现领域大模型的训练、上架和选代。SophonLLMOps服务于大模型开发者，帮助企业快捷地构建自己的行业大模型，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。

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

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。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

大模型微调技术是针对预训练的大模型进行进一步训练以适应特定任务或领域的一种方法。全连接层微调：在预训练模型的基础上添加一个或多个全连接层，然后使用目标任务的数据集对整个网络进行微调，重点调整新增的全避免过拟合。分层微调：根据任务需求和计算资源限制，选择性地微调模型的部分层。例如，在资源有限的情况下，可能只微调最后几层。领域适应：当目标领域的数据分布与预训练数据不同（即存在领域差异）时，可以采用领域适应技术来调整模型参数，使其更好地适用于新领域。多任务学习：同时解决多个相关任务以提高泛化能力。通过共享底层表示和特定于任务的顶层结构来实现。持续学习：使模型能够在不忘记先前学到的知识的情况下继续为了帮助企业用户基于大模型构建未来应用，星环科技推出了大模型持续提升和开发工具SophonLLMOps，实现领域大模型的训练、上架和迭代。SophonLLMOps服务于大模型开发者，帮助企业快捷地构建自己的行业大模型，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。连接层参数。迁移学习：利用预训练模型的特征提取能力，将其作为固定特征提取器，仅对分类器部分进行训练。这种方法在数据量有限的情况下特别有效。适应性学习率：在微调过程中使用自适应学习率策略，以加速收敛并

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，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

大模型微调方法是针对预训练的大模型进行进一步训练以适应特定任务或领域的一种技术。常见的大模型微调方法包括：全连接层微调：在预训练模型的基础上添加一个或多个全连接层，然后使用目标任务的数据集对整个网络进行微调。迁移学习：利用预训练模型的特征提取能力，将其作为固定特征提取器，仅对分类器部分进行训练。适应性学习率：在微调过程中使用自适应学习率策略。分层微调：根据任务需求和计算资源限制，选择性地微调模型的部分层。领域适应：调整模型参数以更好地适用于新领域，当目标领域的数据分布与预训练数据不同。多任务学习：同时解决多个相关任务以提高泛化能力。持续学习：使模型能够在不忘记先前学到的知识的情况下继续学习新知识。知识蒸馏：将大型预训练模型的知识“蒸馏”到较小的模型中，减少计算成本同时保持性能。

大模型微调与训练大模型微调与训练在技术实现上存在本质区别：数据准备阶段，基础训练需要构建海量预训练语料库，通常达到TB级别；而微调只需准备精炼的领域数据，规模往往在GB级。研究显示，高质量的小规模监督学习目标，如语言模型的掩码预测；微调则使用监督学习，最小化特定任务的损失函数。实验表明，合适的微调策略可以使模型在专业领域表现提升40%。训练过程监控重点不同，基础训练关注损失曲线平滑度和梯度分布；微调则更关注验证集上的指标变化，防止过拟合。某研究团队通过早停机制，将微调时间缩短30%而不影响效果。模型输出方面，基础训练产出的基座模型具有通用能力；微调后的模型则针对特定场景优化。测试显示，在医疗问答任务上，微调模型的准确率比基座模型高25个百分点。部署要求也有差异，基础训练产出的大模型需要专用推理服务器；微调后的模型可以通过量化压缩等技术轻量化。某边缘计算场景中，经过量化的微调模型体积缩小75%，推理速度提升3倍。微调数据效果可能优于低质量的大数据。计算资源配置差异显著，基础训练需要数百张加速卡组成的计算集群，采用复杂的并行训练策略；微调则可以在单个多卡服务器上完成，使用参数高效方法。算法实现上，基础训练采用自

AI大模型算法是当前人工智能领域的一个重要研究方向，涉及到多个方面，包括模型架构、训练技术、微调方法、以及在特定领域的应用等。大模型，也称为基础模型，是指具有大量参数和复杂结构的机器学习模型，能够（LargeLanguageModel）通常是具有大规模参数和计算能力的自然语言处理模型。算法脆弱性：随着AI大模型进入各行业的应用探索阶段，算法的脆弱性和漏洞成为不可忽视的问题。模型微调：模型微调是一种常见的方法，它利用预训练模型的强大能力，同时还能够适应新的数据分布。处理海量数据、完成各种复杂的任务，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。超大模型：超大模型是大模型的一个子集，它们的参数量远超过大模型，能够提供更强大的性能和更广泛的应用。大语言模型：大语言模型

企业选择合适的图数据库需要考虑多方面的因素，包括以下几点：数据集规模：如果需要处理大规模的图形数据，应选择支持水平扩展和集群部署的图数据库。查询需求：不同的图数据库对数据类型和查询需求的支持程度有所不同，应根据实际需求选择。性能和可扩展性：不同的图数据库性能和可扩展性有所不同，应选择性能和可扩展性良好的图数据库。支持程度：选择使用支持程度好的图数据库，可以得到更好的技术支持。维护和成本：选择维护成本低、方便使用的图数据库，能够降低维护成本和使用难度。在选择图数据库时，应根据具体需求进行综合分析、评估和选择。星环科技分布式图数据库是国内比较知名的图数据库产品之一。星环分布式图数据库StellarDB星环科技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...

星环SophonP²C是企业级隐私计算平台，拥有多项性能及安全认证，平台支持不同场景的隐私计算需求，包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等，为多方数据安全协作提供完整的平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题，助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下，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，提供多种开箱即用的工具，方便用户进行数据处理、分析、特征工程等工作，可快速进行多方数据统计、分析建模和应用工作。平台拥有的多种适应不同安全和通讯环境的加密安全手段和通信架构，为跨组织的数据协作提供安全、可靠、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C产品优势：支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术，覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。2.支持大数据规模的隐私计算场景，支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。3.提供页面可视化安装部署，并支持实体部署、容器部署、...

近日，领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布2022年数字政府百强榜，梳理出数字政府领域领先的技术供应商，评估了技术提供商的市场能力及市场份额。星环科技作为企业级大数据基础软件开发商，成功入选IDC数字政府百强榜“大数据及数据治理”模块。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，形成了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。在政府领域，星环科技通过智慧政务数字底座为政府数字化转型建设提供计算、存储、算法等基础能力支撑，归集业务数据，优化业务流程，治理出有价值的数据资源，进行专题分析沉淀数据资产，服务部门之间数据共享与业务协同，服务领导决策与政策制定，服务公众、企业便捷办事。公司产品已被多个部委或省市机关部门使用，助力构建数字化政府，提升治理效率。比如星环科技基于数据云平台TDC为建设上海市数据资源平台提供了底层支撑，将70多个委办局以及16个区县业务库的结构化和非结构化数据进行归集，构建三级数据共享交换体系，保障数据安全，支撑“一网通办”等数据服务能力。此外，根据不...

星环科技数据底座方案已在多个场景落地应用：广西某水电企业工业大数据生态云平台按照“统一规划、统一设计、统一建设”原则开展适应电力能源需求的“云-雾-端”多级、多云协同云计算架构设计。形成电力能源企业计算云、存储云、网络云、安全云等多云架构体系。打造包含智慧运营中心、设备状态诊断中心、安全应急中心、气象资源中心、智慧营销中心与智慧电厂的核心智慧化平台，实现数字化业务管控、智慧化企业经营和生态化商业服务的完整生态，实现企业的数字化转型。工业大数据生态云平台实施分为平台构建、数据资产治理实施与基础门户建设三个部分。其中IaaS层提供计算资源、存储资源、网络资源等基础设施服务；PaaS层由容器云、微服务治理、DevOps、敏捷开发平台、大数据平台、数据资产管理、统一应用门户等组成，为上层智慧企业应用提供基础能力平台的支撑，未来可进一步扩展人工智能平台、元宇宙、区块链、数字孪生等新技术应用平台；SaaS层应用提供数字化业务管理、智慧化企业运营管控、生态化商业服务等应用，并基于统一应用门户为用户提供交互服务。新能源集控中心是实时数仓在新能源方面的应用，跟水电比较像，比如区域监控中心一体化大数据应用...

图数据库是一种用于处理图形数据的特殊类型的数据库。它们旨在存储和管理关系和连接，具有比其他类型的数据库更强大的能力。目前国内有众多优秀图数据库产品，星环科技图数据库产品StellarDB其中之一。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。TranswarpStellarDB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...

在边缘计算领域，星环科技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。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。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识，我国也高度重视边缘计算的发展，积极推进边缘计算在工业互联网等多个领域的技术、标准与产业发展。星...

利用星环科技数据云平台TDC打造的基于PaaS平台的绿色轨道交通线网指挥中心，为轨交集团打造技术中台、数据中台、模型中台、业务中台。与传统模式相比，PaaS模式采取集约化部署，能大大提高资源利用率；可为开发人员提供隔离的租户环境，灵活选择所需大数据与AI能力，进行探索分析和数据挖掘。技术中台：统一资源管控，灵活资源分配，快速资源申请与部署。数据中台：全量数据接入；面向应用主题的指标计算与规范化数据存储。模型中台：基于人工智能、深度学习的算法模型，支撑业务分析、评估、与决策。业务中台：采用微服务架构，串联系统功能，打通整合业务应用。通过采集实时能耗、电能质量、设备状态等实时数据和客流信息、列车运营信息、基础信息等非实时数据，基于星环科技智能分析工具Sophon进行建模预测，支撑上层能耗统计与监测应用、能耗综合评估应用，实现行车调度精细化，促进轨道交通绿色低碳发展。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，形成了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。通过为企业搭建数字化转型的数字底座，星环科技助力政府、金融、能源、...

数据库作为提供数据存储与处理能力的基础软件，是信息系统的基础、信息安全的基石，因此，数据库自主可控和国产化替代已经刻不容缓。兼容性是国产化替代关键，自研数据库更具潜力Oracle数据库发展较早，在国内市场内占领了一定先机，企业经过信息化的长期积累和革新，基于Oracle开发了大量的系统业务。为了能够适配新的国产数据库产品，必须对应用代码进行大量修改，各数据表的数据类型、函数、语法规则需要进行系统、全面的改造，这就要求新的国产数据库对原有数据库能够有很好的兼容性支持，降低迁移的代码改造成本。Oracle经过多年的发展，在SQL语言、性能、实例形态、容灾方案等方面有很多积累扩展。若要实现Oracle数据库的国产化替代，除了要能够提供在性能、容灾能力、安全能力等方面全方位提供对等的能力，首先要解决的就是如何兼容Oracle的大量SQL方言，尤其是Oracle的PL/SQL这一独特的广受欢迎的语法体系。中国信通院《数据库发展研究报告》中表示，“国内关系型数据库产品中多数是基于MySQL和PostgreSQL二次开发的”。因此，这些产品对MySQL、PostgreSQL兼容性较好，但没有体系化的...

随着科技和信息技术的快速发展，时空数据已经成为重要的技术支撑和决策工具。与此同时，国内也出现了不少优秀的国产时空数据库产品，不仅在空间分析、时序分析等方面实现了卓越的表现，同时也在存储管理、可视化展示等方面有着出色的成果。不少时空数据库产品已实现了高可靠性、高性能和高稳定性的功能，在交通运输、城市规划、GIS和物流供应链等领域都有着广泛的应用。其中星环科技的分布式时空数据库-TranswarpSpacture就是其中一款优秀的时空数据库产品。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。产品优势原生空间：时空数据类型，针对空间时空数据的特定优化。兼容OGC标准：提供丰富的分析函数，具备复杂分析挖掘能力。支持SQL：基于SQL完成空间分析和轨迹分析，降低产品使用门槛。兼容Po...

近年来，随着数字经济的蓬勃发展，数据跨境活动日益频繁，数据处理者的数据出境需求快速增长。为规范数据出境活动，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、自由流动，国家互联网信息办公室公布了《数据出境安全评估办法》，9月1日起施行。《数据安全出境评估办法》构建了我国数据出境安全评估的制度，然而企业在具体落地方面，还存在诸如数据分类分级；重要数据识别、存储、管理；数据安全监督；敏感数据防泄露等实际困难，国内迫切需要落实数据安全出境的企业。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。在数据安全与流通方面，星环科技具备一系列产品和解决方案。针对有数据跨境需求的企业，星环科技可以提供一套可落地的企业数据安全出境合规解决方案，为企业提供数据跨境一站式服务，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。以某智能车企云端车联网全球化数据安全合规案例为例，针对客户面对的系统内存在大量个人隐私数据，但是没有资产地图；缺乏数据分类分级策略；缺乏个人隐私数据使用、流转的监测与防护；需要敏感资产风险评...