跨模态大模型技术有哪些

数据，还可以处理图像、音频、视频等多种媒体形式的数据，因此具有更全面的信息理解和生成能力，并能够在不同媒体之间进行跨模态的转换和推理。多模态大语言模型的基本原理是将不同媒体形式的数据进行编码，并通过多模态大语言模型是一种能够结合多种输入模态的语言模型。传统的语言模型只能以单一的语言文本为输入进行建模，而多模态大语言模型同时考虑图像、音频视频等多种不同的输入模态。多模态大语言模型不仅可以处理文本。多模态大语言模型还依赖于LLM丰富的知识储备以及强大的推理和泛化能力来解决多模态问题。星环科技大模型训练工具，帮助企业打造自己的专属大模型星环科技在行业内首先提出行业大模型应用创新场景，推出相应的共享的语义空间进行交互和融合。具体而言，模型通过将文本、图像、音频等数据输入到不同的编码器中，将其转化为向量表示。然后，通过共享的语义空间，将不同媒体的向量进行交互和融合，从而实现多模态信息的理解和生成工具，帮助企业构建自有的行业大模型，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。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SophonLLMOps，帮助

大模型多模态是指将多种不同类型的数据模态，如文本、图像、音频、视频等，融合到一个统一的模型架构中进行学习和处理的技术。大模型多模态特点强大的跨模态理解能力：能够理解不同模态数据之间的语义关联和稳定性。大模型多模态关键技术模态对齐：将不同模态的数据在一个共享的语义空间中进行对齐，使得模型能够找到它们之间的对应关系。例如，通过学习图像和文本之间的映射关系，使模型能够根据文本查询准确地检索到相关的微调：采用大规模的多模态数据进行预训练，使模型学习到通用的多模态知识和特征表示。然后，根据具体的任务和数据集进行微调，以进一步优化模型在特定任务上的性能。大模型多模态应用领域跨模态搜索：用户可以通过输入图像。特征融合：设计有效的方法将不同模态的特征进行融合，以便模型能够充分利用各模态的信息。常见的融合方式包括早期融合、晚期融合和混合融合等，不同的融合方式在不同的任务和场景中具有各自的优势。预训练和逻辑关系，比如将图像中的物体与对应的文字描述相对应，或者根据一段音频理解其背后的场景和事件等。灵活的模态转换与融合：可以在不同模态之间进行自动转换和融合，生成包含多种模态信息的内容。例如，根据一段文字描述

大模型相关技术涵盖基础架构与算法、模型训练与优化、数据处理与管理、算力支撑、多模态融合以及安全与伦理等多方面技术内容，各方面技术相互配合共同助力大模型的构建、训练、应用及发展。以下是一些常见的大模型相关技术：基础架构与算法技术预训练与微调技术：先在大规模无监督数据上进行预训练，让模型学习到通用的语言知识和模式，然后在特定任务的有监督数据上进行微调，使模型能够快速适应各种不同的下游任务，如情感分析、机器翻译等，提高了模型的泛化能力和在特定任务上的性能。模型训练与优化技术分布式训练技术：由于大模型的参数规模巨大，单机训练难以满足计算和存储需求，因此需要采用分布式训练技术，将模型的训练任务生成器生成的内容更加逼真和符合逻辑。数据处理与管理技术数据收集与清洗：收集大量的文本、图像、语音等多模态数据，并进行清洗和预处理，去除噪声、重复数据，保证数据的质量和一致性，为模型训练提供高质量的输入方法，如多人标注、标注验证等，提高标注的准确性和一致性。算力支撑技术高性能计算芯片：专用芯片的并行计算能力，能够加速模型的训练和推理过程，在处理大规模矩阵运算等深度学习任务时具有明显的优势，是大模型

多态大模型应用场景广泛，涵盖自然语言处理、计算机视觉、多媒体处理、跨模态搜索推荐、智能办公、电商、娱乐、教育、自动驾驶、医疗、智能安防、金融、人机交互以及虚拟现实等领域。以下是一些主要的应用的历史喜好信息，在不同模态的数据中提供个性化推荐，如根据看过的电影推荐相关商品。跨模态问答：在问答系统中，多模态大模型能够处理和回应跨模态的查询，如图像和文本的组合查询。办公自动化：多模态大模型应用于文档处理、会议记录等，自动生成会议纪要和文档摘要，提高办公效率。电子商务：在电商领域，多模态大模型可以用于商品推荐、智能客服等，提供个性化推荐和提升用户体验。娱乐与游戏：多模态大模型在游戏开发、虚拟偶像等场景中，创造沉浸式游戏体验和支持虚拟偶像实时交互。教育：在教育领域，多模态大模型提供生动的学习资源和个性化学习建议，辅助智能教学。医疗健康：多模态大模型在疾病诊断、治疗方案制定等场景中，结合医学影像、病历文本和生理信号等数据，实现更准确的诊断。智能安防：在视频监控、异常行为检测等场景中，多模态大模型结合图像、声音和行为分析等数据，实现智能化监控。金融：多模态大模型在风险评估、欺诈检测等场景中

大模型可以应用于许多方面，例如自然语言处理、图识别、视频分析等。它的发展正呈现出越来越广泛的应用前景，将会在未来的技术创新和领域应用方面发挥重要作用。与传统模型相比，多模态大模型可以处理更加细致和复杂各行各业，与生态伙伴共同打造国产化大数据技术生态，推动数字经济的可持续发展。无涯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、空间、上下游等多模态信息，具备强大的多模态大模型指的是将本、图像、视频、音频等多模态信息联合起来进行训练和处理的深度学习模型。通过对这些不同媒介数据进行联合分析，该模型可以提高数据的处理和分析效率，从而获得更加准确和全面的信息。多模态模态、智能化、敏捷化和平民化产品。为帮助企业构建自己的大模型，星环科技推出了机器学习模型全生命周期管理的工具平台SophonLLMOps，支持从数据接入开发、提示工程、大模型微调、上架部署到应用编排和行业大模型，从而让每个人都拥有个性化AI助理。同时星环科技还推出了无涯金融大模型Infinity、大数据分析大模型SoLar“求索”，促进金融分析和大数据分析的平民化。星环科技将自主研发的领先创新技术赋能

星环大数据基础平台-TranswarpDataHubTranswarpDataHub（TDH)是星环科技自主研发的企业级一站式多模型数据管理平台。凭借星环科技创新的技术架构和深厚的产品研发能力，TDH帮助企业加速数字化转型，更全面、更便捷、更智能、更安全地运用数据，大幅降低综合成本。基于星环大数据基础平台构建核心商业系统，是企业实现一站式数字化转型、加速业务创新的致胜关键。核心优势创新多模型技术架构，轻松胜任高阶数据分析：TDH采用领先的多模型技术架构，用于构建服务于整个企业的统一数据资源库，彻底打破不同部门间的数据隔阂，支持数据跨部门灵活调用，创造更大的数据价值。统一数据管理，保障数据一致，告别数据冗余：使用TDH可以轻松实现GB~PB级多源异构数据的高效存储和统一管理，TDH拥有自主研发的分布式数据管理系统TDDMS，统一管理多个数据模型，避免数据跨库导入导出，减少数据冗余，保障多个业务的变动，按需创建新模型，按需申请计算和存储资源。任务的生命周期结束时，可以释放占用的计算和存储资源，回收到集群资源池中。统一SQL语句，实现各类跨模型复合查询：TDH让用户更快速、更灵活地调用

够实现更好的全局信息捕获。数据处理与预训练：大模型需要使用海量数据进行去噪和清洗，并采用多模态融合技术将图像与文本联合编码。预训练目标包括自回归和自编码。模型训练与优化：大模型训练涉及分布式训练，包括大模型技术通过先进的架构、数据处理、训练优化和模型压缩等方法，使得具有海量参数的深度学习模型在多个领域展现出强大的应用能力。大模型技术主要包括以下几个方面：模型架构：大模型通常采用复杂的架构，它能数据并行和模型并行，以及优化技术如混合精度训练和大批量训练。模型压缩：为了减少模型大小，大模型采用模型蒸馏、参数量化和稀疏化等技术。预训练技术：通过海量无标注数据学习语言的统计模式和语义信息，使模型具备广泛的语言知识和理解能力。微调技术：提供特定领域的标注数据集，对预训练的模型参数进行微小的调整，使模型更好地完成特定任务。参数高效微调技术：为了降低微调过程中的计算复杂度和资源消耗，研究者们提出了参数高效微调技术。这些技术共同支撑大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等多个领域的应用。

采用深度学习技术，通过对大量多模态数据进行学习，模型能够从数据中提取出更丰富、更复杂的信息。多模态大模型在许多领域都有应用，例如自然语言处理、计算机视觉、音频处理等。可以用于文本和图像的语义理解、视频的多模态大模型是指将文本、图像、视频、音频等多模态信息联合起来进行训练的模型。这种模型可以处理和分析多种类型的数据，例如文本、图像、视频和音频，从而更全面地理解和利用各种信息。多模态大模型的训练通常分类和识别、音频的情感分析和语音识别等任务。通过多模态大模型，我们可以更好地理解和处理复杂的多模态数据，提高人工智能的应用性能。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、模型上架到模型持续运营及提升迭代的全流程任务

科技还推出了无涯金融大模型Infinity、大数据分析大模型SoLar“求索”，促进金融分析和大数据分析的平民化。星环科技将自主研发的领先创新技术赋能各行各业，与生态伙伴共同打造国产化大数据技术生态，推动数字经济的可持续发展。无涯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、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、商品等市场事件什么是多模态模型？多模态模型是指能够处理和融合多种不同类型数据的模型。这些数据可以包括文本、图像、音频、视频等不同模态的数据。多模态模型在许多应用领域中都发挥着重要作用，例如自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、音频处理、健康医疗等等。在多模态模型中，不同模态的数据被融合在一起，以便同时处理和分析它们。这种融合可以在不同的层面上实现，例如在特征级别或表示级别上。通过将不同模态的数据结合在一起，多模态模型可以获得更好的性能和更丰富的信息。多模态模型的优势在于可以充分利用各种模态的信息，以获得更准确、更全面的结果。同时，多模态模型还可以提高模型的泛化性能，减少过拟合的问题。为帮助企业构建

多模态大模型是一种先进的人工智能技术，它能够处理和理解多种类型的数据，包括但不限于文本、图像、音频和视频。与传统的单一模态模型（如仅处理文本的模型）不同，多模态大模型可以整合不同形式的信息，提供更全面、更深入的理解和分析。在写作和语言处理领域，这种能力尤其重要，因为它可以帮助用户在创意写作、内容生成、语法检查和风格适应等方面获得更高质量的输出。星环科技的多模态大模型正是基于这样的理念设计，旨在InfinityIntelligence，是一款基于星环大模型底座，结合个人知识库企业知识库、法律法规、财经等多种知识源的企业级垂直领域问答产品。

StellarDB5.0.1版本对图算法场景进行了大规模改进和提升，内置算法性能得到较大提升。在语法方面，StellarDB5.0.1的内置图算法对于返回的节点，会直接以节点类型返回。因此可以直接使用uid(vertex)访问节点的uid，而不再需要node_rk_to_uid函数进行uid的转换。可以参考PageRank等函数。另外，对于图算法返回的节点，我们也可以灵活的访问其其他属性作为返回值。图计算简介StellarDB的图计算使用TEoC语句调用相应图算法。算法的输入数据为图的点、边数据。当前版本中图计算支持结果返回、结果导出和结果写回。在使用图算法时，使用configcrux.execution.modeanalysis;语句切换到分析模式下使用图算法语句。图数据视图StellarDB支持创建一个可被持久化的视图，用于加速图算法执行过程。创建视图创建视图的语法如下所示：createquerytemporarygraphviewGRAPH_VIEW_NAMEas(v)[e]withGRAPH_ALGO(@GRAPH_VIEW_NAME,VIEW_STORE_PATH,CONFI...

类型表达式类型例子十进制型整数10,-213十进制小数1.25,3.604E-14,-2.31十进制型长整数199345843592l,-12381543923L任意精度的有符号十进制数123bd,123.31BD八进制整数(0开头)084,-096字符串"星环",'信息科技'布尔类型true,false,TRUE,FALSE数组类型[1，2，3],["星环","信息科技"],[decimal(10.2,3,1),decimal(100.2,3,2)],[localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627"),localdatetime("2021-11-18T03:50:12.113")]时间类型localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627")Decimal类型decimal(10.2,3,1)地理空间类型point(20.5,30.5),point(-20.5,-30.5)时序类型{localdatetime("2023-01-01T15:16:17")::"nice"},{localdatetime("1997-01-01...

索引是数据库中某些数据的冗余副本，目的是使查询性能更优。作为代价，数据库需要额外存储空间和较慢写入速度，因此决定哪些字段需要索引是一项重要且不易的任务。（新）StellarDB5.0.1版本不再对旧版本使用的manipulatecreate_index和manipulatedelete_index语法进行支持，在新版本中统一使用createindex和dropindex进行索引的创建和删除新增索引CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR(LabelName)ON[f1,f2,...];CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR[LabelName]ON[f1,f2,...];不支持对TIME_SERIES类型的属性创建索引默认情况下,对同一个Label的某个属性多次创建索引会报错;但如果带有IFNOTEXISTS,则不会抛出任何错误包裹点边LabelName的括号不同，注意区分示例1.在点labelperson的属性name和age上建立索引CREATEINDEXIFNOTEXISTSFOR(person)ON[name,age];示例2.在边labelask...

本章节的示例语句均可在示例图my_graph中执行，执行前请先创建示例图my_graph，建图语句如下:creategraphmy_graphwithschema(:Boy{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})(:Girl{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})[:Friend{sinceint}][:Likes{sinceint}]graphproperties:{`graph.shard.number`:3,`graph.replication.number`:...

3.1在TDH平台安装StellarDB3.2StellarDB安装校验3.3StellarDB低版本升级至StellarDB5.0.1

快速上手本章节将引导您快速熟悉StellarDB，并为您初步介绍如何通过KGExplorer和beeline客户端操作StellarDB。其中，"StellarDB初探"一节通过构建一张人物关系图，从零介绍如何在StellarDB进行基本操作；"StellarDB进阶"一节为您提供了内置于StellarDB的《哈利·波特》人物关系图，帮助您进一步探索StellarDB。StellarDB初探使用KGExplorer构建图从Manager页面进入KGExplorer页面。若KGExplorer开启了单点登录，会自动跳转Federation登录页面，按如图方式登录：KGExplorer用戶开启方法以及详细使用说明请查看章节《KGExplorer使用文档》。点击登录后进入KGExplorer主页面。我们首先需要构建图名为"hello_world"的图。在主页面右上角点击创建图按钮开始图谱schema的构建。按照引导填写图基本信息后点击确定进入构建页面。在画布中，我们为"hello_world"图创建Boy和Girl两种类型的点，两种类型的点均包含name、salary、age、single四...

声明简介声明是指为特定数据类型的变量分配一定的存储空间，并命名该变量以便引用它；必须先声明变量，然后才能引用它；对声明的变量可以进行赋值操作来改变它的值；声明的变量其作用域是Session级别的。变量声明使用decl关键字声明一个变量必须为变量指定名称和类型，且名称不能与已有的变量名相同。声明但未赋值的变量的默认值为null。变量名声明对大小写敏感。变量声明的语句遵循如下格式:DECL[<variable_name>:<variable_type>];使用方法示例如下表所示：语句说明declx:int;声明一个类型为int的变量xdecls:string;声明一个类型为string的变量sdecll:long;声明一个类型为long的变量ldeclb:boolean;声明一个类型为boolean的变量bdecld:double;声明一个类型为double的变量ddecltime:localdatetime;声明一个类型为localdatetime的变量timedecld1:decimal;声明一个类型为decimal的变量d1decllist1:list[int...

通过beeline或JDBC时，设置参数configquery.langcypher;将查询语言切换为TEoC模式。根据使用场景选择查询模式（默认为immediate模式）immediate模式通常用于并发及短查询场景，查询结果和中间结果通常不超过百万。通过configcrux.execution.modeimmediate;切换。analysis模式通常用于分析场景，创建图、插入数据以及图算法相关的语句必须在该模式下进行。通过configcrux.execution.modeanalysis;切换。

StellarDB支持用户添加自定义函数，添加后可在cypher语句中使用。自定义函数实现自定义函数通过java/scala语言开发，可继承实现两种基类，编译成jar包，通过指定命令加载到StellarDB。需要实现的基类为如下两种，可自行选择继承合适的基类：继承UDF基类继承GenericUDF基类。继承UDF基类该类实现简单，功能较为单一。支持Quark的基本类型、数组和Map。适合实现简单的逻辑。继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类继承UDF类必须实现evaluate方法且返回值类型不能为void，支持定义多个evaluate方法不同参数列表用于处理不同类型数据。@Description(name="my_plus",value="my_plus()-ifstring,doconcat;ifinteger,doplus",extended="Example:\n>selectmy_plus('a','b');\n>ab\n>selectmy_plus(3,5);\n>8")/***实现UDF函数，若字符串执行拼接，in...

为什么引入动态图模型？在实际应用过程中很容易可以发现，图数据在很多图数据的应用场景中并不是静态不变的，而是动态演进的，这些场景中包括例如金融反欺诈场景中金融交易网络随着时间的推进而发生的交易变化、交易社群变化等；又比如社交网络中新增用户、用户关注或者取消关注、更改账户信息等。将图数据变化的历史记录下来，不仅可以用于历史数据规律的总结，还可以利用动态图数据进行动态图神经网络相关技术的研究，从而进一步挖掘数据中潜在的数据价值和更加灵活高效的业务场景，譬如预测某一个时刻某一事件是否会发生。动态图模型的动态变化图数据的动态变化主要分为两类，一类是节点或边的属性的值的变化；另一类变化是子图（结构）的变化，如新增/删除点边。这两种图数据的动态变化可以单独发生，也可以同时发生。从图数据的属性变化角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型可以记录图中节点或者边属性的所有历史版本（而非新数据覆盖旧数据）。在实际数据开发使用中，还可以结合诸如柱状图、趋势图等对历史数据进行可视化，更加直观、更加适合业务使用。从图数据的子图（结构）的角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型还可以返回不同时间子图...