万亿大模型

大模型通常是指具有海量参数的深度学习模型。这些参数数量可达数十亿甚至数万亿，通过大规模的数据训练得到，能够学习到丰富的知识和复杂的模式。训练方式无监督预训练：这是大模型训练的关键步骤。在这个阶段。计算机视觉：用于图像分类、目标检测、图像生成等任务。例如，一些大模型可以根据用户的描述生成相应的图像。语音识别和合成：能够将语音信号转换为文字，或者将文字合成为语音。在智能语音助手等应用中发挥重要作用。多领域融合：还可以应用于跨领域的任务，如结合文本和图像进行跨模态检索，或者结合语音和自然语言处理进行智能客服等。优势泛化能力强：由于学习了大量的数据，大模型能够在不同的场景和任务中表现出较好的通用性。例如，一个经过良好训练的语言大模型可以处理多种语言相关的任务，而不需要为每个任务重新构建模型。自动特征提取：能够自动从数据中提取特征，减少了人工特征工程的工作量。例如，在图像识别中，模型可以自己学习到图像中物体的形状、颜色等特征。，模型使用大量的无监督数据进行学习。例如，在语言模型中，通过预测句子中的下一个单词或掩盖单词的恢复来学习语言的模式。这种方式使得模型能够学习到数据的通用特征和规律。监督微调：在无监督预训练之后，会根据具体

大模型是什么意思？大模型(LargeLanguageModels)是指基于深度学习技，通过使用巨量的语言数据进行训练，构建出具有数十亿、甚至万亿级别参数的自然语言处理模型。这些模型可以用于自然语言理解、生成等多种任务，并在某些领域的任务上达到了与人类相当或甚至更好表现。近年来，随着计算资源、语言数据、深度学习算法的不断提升，大模型在自然语言处理领引起了广泛关注和研究。这些模型的训练和应用需要大量的计算资源和算法优化，但它们为自然语言处理研究和应用带来了重的进展和变革。大模型的出现为自然语言处理领域带来了重大的变化。传统的自然语言处理任务通常采用各种基于规则或者统计模型的方法，但这些方法依赖于人工制定的规则或者现有语言数据的规律，很难适应语言多样性、灵活性和复杂性的挑战。而大模型则利用深度学习算法，将语言处理问题看作是一种具有隐含结构和层次特征的序列建模问题，可以自动地学习语言中的规律、特征和模式，并快速适应新的语言数据和任务。大模型在自然语言生成、自动问答、语音识别、机器翻译等多个领域的任务中都已取得了显著的成果。它们不仅在性能上超越了传统的方法和小模型，而且也极大地降低了自然语言

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、强化习等领域中发挥了重要的作用。例如，在自然语言处理领域，大模型可以用于机器翻译、文本生成、情感分析等任务，能够产生更流畅、准确的文本；在计算机视觉领域，大模型可以用于图像分类、目标检测、图像生成等任务，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

AI大模型通常是指基于人工智能领域的深度学习技术，通过大规模的训练数据和计算资源，构建起具有数十亿、甚至万亿级别参数的深度学习模型。这些模型可以涉及多种AI领域，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。AI大模型的核心优势在于拥有巨量的参数和数据，可以进行更复杂和精细的建模和预测，从而更好地解决现实世界的问题。目前，一些著名的AI大模型通过使用大量的数据集，并结合新的深度学习算法，可以在许多AI领域内实现前所未有的性能，推动了AI技术的快速发展，并带来了新的应用领域和商业机会。同时，AI大模型也需要巨大的计算资源和训练时间，这在一定程度上限制了它们的应用范围和发展速度。AI大模型不仅在学术界备受关注，也在业界得到广泛应用。在自然语言处理领域，AI大模型的用涵盖了自动问答、聊天机器人、摘要生成等多种任务；在计算机视觉领域，AI大模型可用于图像分类、目标检测、图像生成等多个应用场景。这些应用都得益于AI大模型所提供的极高的准确性和泛化能力。此外，AI大模型也面临着一些挑战和限制。例如，一些大模型存在模型泛化不足和计算资源消耗较大的问题；而且，大模型的训练需要大量异构计算资源，这对

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

大模型算力是指计算机系统执行大模型相关计算任务的能力。大模型的重要性训练效率：大模型通常具有庞大的参数规模和海量的训练数据，高效的算力能够显著加快模型训练速度，缩短研发周期。性能保障：在模型的推理、更前沿的技术和模型架构提供了可能，推动大模型技术不断进步与发展，进而拓展人工智能的应用边界和深度。主要算力来源硬件设备：CPU：中央处理器，擅长处理多线程并发任务，适用于逻辑控制密集型工作负载，但在处理大规模并行计算任务时效率相对较低，通常作为大模型训练和推理的辅助设备。GPU：图形处理器，拥有大量计算核心，特别适合进行大规模矩阵运算，在深度学习场景下表现出色，是目前大模型训练和推理的主流（FloatingPointOperationsPerSecond），即每秒浮点运算次数，衡量处理器浮点运算能力的重要指标，常用单位有TFLOPS（每秒万亿次浮点运算）、PFLOPS（每秒千万亿次浮点运算）等。

、企业内部数据等。例如，开发一个通用的语言大模型，可能需要收集数十亿甚至数万亿字的文本数据。数据预处理：对收集到的数据进行清洗、去重、标注等处理，提高数据质量。如去除包含错误、重复或不相关信息的数据，对文大模型开发应用是当前人工智能领域的热点，涵盖从基础开发到在多行业多场景应用的诸多方面，以下是相关介绍：大模型开发数据收集与预处理数据收集：从多种渠道收集海量数据，包括网页、社交媒体、学术文献本数据进行分词、词性标注等操作，为后续训练提供优质数据。大模型应用自然语言处理领域智能客服：大模型可理解用户咨询的自然语言问题，并生成准确、友好的回答，自动处理大量常见问题，提高客服效率和用户满意度。例如，阿里云的智能客服系统利用大模型技术，能够快速准确地处理海量客户咨询。机器翻译：将一种语言的文本准确地翻译成另一种语言，大模型在处理复杂句子结构和多语言翻译方面表现出色。如谷歌翻译利用大模型不断提升翻译质量和支持的语言种类。计算机视觉领域图像识别与分类：对图像中的物体进行识别和分类，可应用于安防监控、自动驾驶等领域。例如，在安防监控中，大模型可以准确识别出人员、车辆、异常行为等。图像生成：根据给定

数十亿甚至数万亿的参数，而传统模型的参数数量则相对较少，一般只有几千到几百万个。这使得大模型能够学习到更复杂、更精细的模式和关系，具备更强的表达能力。从数据需求来看，大模型需要大规模、多样化的数据进行训练，以解锁大模型应用开发：开启智能时代新大门大模型应用开发：崭新时代的科技浪潮在科技飞速发展的今天，大模型应用开发无疑是最耀眼的浪潮之一，正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。从智能语音助手到图像识别技术，从医疗诊断辅助到金融风险预测，大模型的身影无处不在，展现出强大的影响力与潜力。回顾科技发展历程，每一次重大的技术突破都深刻地改变了人类社会。大模型作为人工智能领域的关键技术，被视为开启下一个时代的钥匙。它是基于深度学习框架，通过对海量数据的学习，从而具备理解、生成、判断等多种能力的模型。这些能力赋予了大模型广泛的应用空间，使其成为各行业创新发展的重要驱动力。大模型：概念与基石定义与原理剖析大模型，全称大规模预训练模型，是基于深度学习框架构建的、拥有海量参数的神经网络模型。其核心原理在于模拟人类大脑神经元的工作方式，通过构建多层神经网络，让模型能够自动学习数据中的复杂模式和特征。在这

规律，并根据提示自动生成符合这些规律的内容。LLM模型通常拥有数十亿到数万亿个参数，能够处理各种自然语言处理任务，如自然语言生成、文本分类、文本摘要、机器翻译、语音识别等。LLM大模型的应用非常泛，通过大型语言模型（LargeLanguageModel，简称LLM）是一种基于深度学习的自然语言处理（NLP）技术，LLM大模型通常基于神经网络模型，特别适合处理大规模的文本数据，可以发现语言文字中的预训练和微调的方式，可以用于生成文本，有很强的语言表达能力，能够生成流畅、连贯的句子，并且在许多自然语言处理任务中取得了很好的效果。LLM大模型还被广泛应用于机器翻译任务。通过使用大规模的双语对齐数据进行预训练，LLM大模型可以在源语言和目标语言之间建立起一个中间表示空间，从而实现高质量的翻译。相比传统的基于统计的机器翻译模型，LLM大模型能够更好地处理长句子、复杂的语法结构和上下文信息，从而提升翻译的准确性和畅度。此外，LLM大模型还可以应用于问答系统的构建。通过将问题和上下文输入到LLM大模型中，可以有效地提取上下文中的答案，并生成有逻辑结构和连贯性的回答。这种基于LLM大模型的问答系统

查看Master节点通过以下命令，查看集群Master节点信息：curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果：epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址，支持以*通配，支持指定多个pattern，多个pattern以逗号分割返回结果：

过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式，可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and，不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符，'%'表示匹配任意字符，'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离，返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件，用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数，如果出现行级错误（比如主键冲突），Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...

本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现，该份测试同样也是Hippo的基准测试，后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq)，所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集，不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理，使用SIFT算法得到的图片特征向量。...

运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息，包括：Masterstatus：当前的ActiveMaster，MasterGroup，MasterAddress，Master的健康状态TabletServerStatus：TabletServerAddress，健康状态，逻辑机架和数据中心信息，容量使用以及Tablet个数TabletNum：当前集群表的个数Version：Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息：库名库创建时间库内各类表的信息：点击某个库，可以看到库下所有表的信息，主要包括：••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...

Hippo在1.2版本提供了全文索引能力，兼容ElasticSearch6.7.2语法，在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性，支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求，通过该能力的支持，可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回，可以降低漏检和误检的概率，能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时，一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外，均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

在Hippo中，比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务，用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果：{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...