人工智能的模型训练

人工智能大模型是目前人工智能领域的一个重要研究领域。大模型是指由数百亿甚至数万亿个参数组成的神经网络模型，这些模型能够通过海量数据进行训练，从而拥有强大的数据处理能力和精确的预测能力。在许多领域，如自然语言处理、计算机视觉和自动驾驶等，大模型已经成为解决各种问题的“法宝”。人工智能大模型的研究与发展伴随着计算硬件的快速进步。在过去的几十年中，计算硬件的性能不断提高，从而为大模型的训练和应用提供了强大的支持。特别是在近年来，由于深度学习技术的不断发展和计算硬件的进一步升级，大模型的规模和性能有了进一步的提升。人工智能大模型是目前人工智能领域的一个重要研究方向，其已经在各个领域展现出强大的应用软件开发商，积极应对以ChatGPT为代表的人工智能带来的新挑战，打造数据管理平台的多模态、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潜力。未来，随着计算硬件的进一步升级和技术的不断创新，大模型的应用前景将更加广阔。大模型时代的到来，给软件开发行业带来了巨大的变革，企业需要一个工具链来开发大模型。星环科技作为国内领先的大数据基础

大量数据的训练，来支撑所有人工智能的任务。与以往的单一任务模型相比，大模型可以被看作是一座通用基础模型，它可以支撑多种任务。使用大模型，可以大大降低开发人工智能产品的门槛，不再需要为每个任务开发不同的模型，只需要一个基座模型就可以支撑非常多的服务。因此，大模型是新一代人工智能的代表，展现出了非常广阔的前景。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大模型与以往的人工智能模型有很大的区别。以前的模型大都是弱人工智能，像阿尔法狗只能下围棋，而各种识别产品也只能完成一个任务。这些模型之间是隔离的不能互相支撑。而大模型则通过扩大模型的参数规模，并通过创新场景，推出相应的工具，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，帮助企业构建自己的行业大模型。具体来看，它解决了客户三个核心痛点：第一，提供一站式工具链，帮助客户从“通用大语言模型”训练/微调，得到“满足自身业务特点的领域大语言模型”；第二，帮助客户

大模型和生成式人工智能存在紧密的关系。大模型是生成式人工智能的重要基础和强大驱动力：提供强大的语言理解和生成能力：大模型经过海量文本数据训练，能够精准理解语言结构、语法、上下文和语义联系，生成与人发展。提升模型的泛化和适应能力：大模型具有高度通用性和泛化能力，在大规模数据集上预训练后，无需或仅需少量微调就能支撑多种应用，让生成式人工智能可快速应用于不同场景和任务，如从文本生成拓展到图像生成、视频类写作相似且具上下文相关性的文本，为生成式人工智能在文本生成相关任务奠定基础。助力多模态生成：多模态大模型的出现，使模型能接受图像、音频等多种输入并生成对应文本，推动生成式人工智能在多模态内容生成领域生成等领域。生成式人工智能是大模型的重要应用方向和价值体现：拓展内容生成的边界：生成式人工智能旨在生成新颖独特内容，涵盖文本、图像、音频、视频等多种形式，大模型作为其文本生成部分，与其他生成技术结合协作和交互：生成式人工智能以自然语言交互为主要方式，基于大模型的聊天机器人等应用，使人机交互更自然流畅，提高交互效率和质量，实现更紧密有效的人机协作，如智能客服、虚拟助手等应用场景。

所谓人工智能大模型，即参数规模非常庞大的人工神经网络。由于其参数数量足够庞大，大模型在许多任务上表现非常优秀。由于大模型经过了大量数据的训练，学习了众多的知识，因此具有非常好的通用性。我们在日常生活中常常使用各种人工智能产品，如人脸识别和对话机器人等，这些都是基于大模型开发的。大模型的容量超大，能力强，能够将所有任务合并在一个模型中，提供多重任务的支撑。大模型展现了通用人工智能前景非常广阔的前景可持续迭代“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，帮助企业构建自己的行业大模型。具体来看，它解决了客户三个核心痛点：第一，提供一站式工具链。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，帮助客户从“通用大语言模型”训练/微调，得到“满足自身业务特点的领域大语言模型”；第二，帮助客户将原型的大语言模型应用，成功在实际生产中投入应用；第三，帮助客户运营在生产中应用的大语言模型和大模型的持续

人工智能大模型是指在机器学习和人工智能领域中，具有大规模参数和复杂计算结构的模型。这些模型基于深度神经网络构建，参数量通常达到数十亿甚至数千亿个。它们能够处理大规模数据，执行复杂的任务，如自然语言处理、计算机视觉和语音识别等。大模型的发展历程显示了其在处理复杂问题上的优势。随着数据量的增加和模型复杂度的提高，传统的机器学习方法逐渐显得力不从心。而大模型凭借其强大的计算能力和智能决策能力，在各个领域取得了显著成果。以星环科技的无涯为例，这是一个拥有数十亿参数的大规模语言模型。通过在海量文本数据上进行无监督学习，无涯能够理解和生成人类语言，实现多种自然语言处理任务，包括但不限于文本生成、问答和翻译。星环科技无涯·问知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。

为当前人工智能领域的关键发展方向之一。大模型通过海量的数据训练和强大的计算能力，能够学习到更丰富、更复杂的语言和知识模式，从而为人工智能系统提供了更强大的语言理解、文本生成、图像识别等能力，推动人工智能的构建和训练提供了坚实的基础。大模型的发展是建立在这些已有的人工智能理论和技术之上，并在此基础上进行了创新和拓展。同时，人工智能研究中的一些概念和方法，如监督学习、无监督学习、强化学习等，也被广泛应用于大模型的训练和优化过程中，帮助大模型更好地学习和理解数据。大模型是人工智能领域的一个重要分支，大模型的发展和应用不仅推动了AI技术的进步，也带来了新的挑战和机遇。大模型是人工智能发展的重要阶段和强大工具：随着人工智能技术的不断进步，大模型应运而生，并成在更多领域实现更广泛和深入的应用，是人工智能从弱人工智能向强人工智能迈进的重要一步。大模型推动人工智能技术的突破与创新：大模型的出现促使了人工智能相关技术的快速发展和突破。例如，在自然语言处理领域，大的创新和进步，为人工智能的整体发展提供了有力的技术支撑。人工智能的发展需求催生了大模型：人工智能的不断发展对模型的性能和泛化能力提出了更高的要求。传统的小规模模型在处理复杂的语言、图像等任务时存在一定

人工智能大模型是近年来在人工智能领域发展起来的一种技术，基于深度学习，通过训练海量数据和复杂的神经网络结构来模拟人类智能。人工智能大模型具有庞大的参数规模，通常包含数亿到数千亿个参数，能够处理各种、法律法规、财经等多种知识源的企业级垂直领域问答产品。个人知识库：支持用户一键上传文档、表格、图片、音视频等多模数据，基于星环自研的大模型底座可自动对知识进行处理与入库，快速实现海量多模知识的检索与智能建议。财经：无涯·问知内置了丰富的上市公司财报和产业链图谱数据，能够为金融机构提供全面深入的投资研究分析工具。此外，星环自研大模型底座的自动化知识工程特性，使其在处理和分析数据方面具有显著的优势，允许用户上传文档、表格、图片等多源数据，并支持与外部数据源的对接，使用户能够构建属于自己的专属领域大模型。这一创新功能极大地扩展了模型的应用范围和深度，用户可基于自身私域知识库进行更为个性化和深入的数据分析。无涯·问知大模型优势精准问答能力，减少大模型幻觉：基于向量索引技术的信息检索：基于星环自研向量数据库Hippo的向量索引技术，能够在庞大的数据集中快速精准地召回相关信息，提升了信息检索的速度和

人工智能大模型通常指基于深度学习算的大规模神经网络模型，其通过使用大量的数据和计资源来进行训练，具有数十亿、甚至万亿级别的参数量。人工智能大模型旨在实现高精度的预测和推断，可以应用于多个领域，如自然语言处理、计算机视觉、语音信号处理等。与传统的人工智能模型相比，人工智能大模型的优势在于其更的精度、更强的泛化能力和更广泛的应用范围。人工智能大模型的发展对人工智能领域带来了巨大的影响。它们具有更高的基础设施，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，帮助企业构建自己的行业大模型。具体来看，它解决了客户参数和更深层的神经网络结构，得模型能够更好地理解和处理复杂的问题。使用大规模的数据进行训练，可以使这些大模型具备更强的泛化能力，并在各种任务中取得更准确的结果。人工能大模型在自然语言处理、计算机视觉任务，能够识别和生成更真实、细节丰富的图像。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，推出相应的工具，帮助企业构建自有的行业大模型，通过大模型

生成式人工智能大模型（GenerativeAI）是人工智能的一个分支，它使机器能够从大量数据集中学习模式，然后自主地基于这些模式产生新的内容。这些内容可以包括文本、图像、视频和音频等多种形式。生成式，还可以用于数据增强，为机器学习模型提供额外的训练实例，以提高其有效性。此外，生成式AI还可以用于计算机视觉应用，如对象识别或图像合成，通过添加逼真的图形来扩充数据集。AI的关键在于其能够创造出全新的、从未见过的数据实例，而不仅仅是对现有数据进行分类或预测。生成式AI大模型通常基于深度学习技术，如神经网络，来分析和理解数据中的模式，然后生成新的文本，这些文本在连贯性和上下文适宜性上与人类创造的文本相似。这些模型能够根据给定的提示或输入生成类人文本，它们使用深度学习技术。生成式AI大模型的应用范围非常广泛，它们不仅可以用于内容创作，如文章生成、代码编写、食谱创作等

大模型和人工智能（AI）虽然相关，但有不同的概念和作用。什么是大模型？大模型通常指的是具有庞大参数和复杂结构的机器学习模型，特别是在深度学习中。通过海量数据训练，能够处理复杂任务，如语言生成、图像识别等。什么是人工智能（AI）？人工智能（AI）广义上指的是使机器表现出智能行为的技术和理论，包括但不限于机器学习、大数据分析和专家系统。人工智能（AI）涵盖的范围较大，除了大模型，还包括算法设计、神经网络、统计学习、自然语言处理、机器人学等多个子领域。目标是实现机器模拟和执行人类智能行为，如理解语言、学习、推理和规划。大模型与人工智能的区别简而言之，大模型是人工智能（AI）中深度学习的一部分，专注于复杂任务的高级模型。人工智能（AI）是涵盖更广的领域，包含各种实现智能行为的方法和技术。

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。

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...

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...

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...

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`:...

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...

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

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...

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...