评测大模型生成

大模型安全评测是确保大模型可靠、合规和安全应用的关键环节。评测的目标与重要性目标评估大模型在各种应用场景下可能带来的安全风险，包括数据隐私泄露、生成有害内容、被恶意利用等方面的风险。确定大模型是否操纵模型的输出，使模型违反安全策略或生成不符合预期的内容。评测方法（一）自动化测试工具使用专门的安全检测工具对大模型进行扫描，这些工具可以检测常见的安全漏洞，如代码中的安全缺陷、数据泄露风险点等。利用符合相关的法律法规、伦理道德标准以及行业规范。通过评测结果为大模型的改进、优化和安全策略的制定提供依据。重要性随着大模型在众多关键领域如医疗、金融、政务等的广泛应用，安全评测能够保障这些领域的信息安全和稳定运行。有助于建立用户对大模型的信任，避免因安全问题导致的社会负面影响和法律责任。评测的主要内容（一）数据安全数据收集阶段评估数据来源是否合法合规，是否获得了数据所有者的明确授权，避免数据侵权问题敏感数据进行了特殊的保护处理，如加密存储或脱敏处理。数据使用阶段检查在大模型训练和推理过程中是否会泄露数据隐私，例如是否会通过生成的内容反向推测出训练数据中的敏感信息。（二）内容安全有害内容生成检测大

在人工智能领域，生成式大模型以其独特的创造力和灵活性，正逐渐成为研究和应用的焦点。这类模型能够生成新的文本、图像、音频等数据，为内容创作、艺术设计和科学研究等领域带来了革命性的变化。本文将深入探讨生成式大模型的概念、工作原理及其在现实世界中的广泛应用。生成式大模型是一种能够根据给定的输入或条件，自动生成新数据的深度学习模型。与仅能对输入进行分类或回归预测的判别式模型不同，生成式模型可以创造出多种知识源，能够根据输入的提示或条件生成新的文本内容。这类模型通过深度学习和自然语言处理技术，学习大量数据中的模式，从而创造出遵循这些模式的新内容。无涯大模型不仅限于文本生成，还被微调为三款垂类大模型，包括问答大模型、数据分析等，以满足不同行业的需求。前所未有的内容，如文章、诗歌、音乐或图像。星环科技的无涯·问知InfinityIntelligence就是一款基于星环大模型底座的企业级垂直领域问答产品。它结合了个人知识库、企业知识库、法律法规、财经等

大模型生成通常指的是利用大型语言模型（LargeLanguageModels，简称LLMs）来生成文本、图像、音频或其他类型的数据的过程。以下是关于大模型生成的详细介绍：大模型生成的原理基于概率分布自回归的生成方式，即按顺序逐个生成文本元素。以生成一段文章为例，先输出开头的字词，然后基于已生成的内容继续预测后续字词，如此循环，直至达到设定的文本长度或者生成合理的结束标识。大模型生成的常见应用预测：大模型在经过大规模文本数据的预训练后，掌握了语言的统计规律和语义关系。当接收到输入提示时，它会依据学习到的知识，对下一个可能出现的词汇或字符等元素基于概率分布进行预测。自回归机制：多数大模型采用场景文本创作：文章写作：帮助创作者快速生成文章初稿，涵盖各种主题，如科技评论、文化赏析、生活指南等，创作者可在此基础上进行修改润色，提高创作效率。故事创作：生成情节有趣、人物形象鲜明的故事内容，可用于小说创作、儿童故事编写等领域，为创作者提供灵感启发。智能问答：针对用户提出的各类问题，生成准确详细的答案，应用在客服系统、在线教育问答平台等场景中，快速响应并满足用户的信息需求。代码生成：根据自然语言描述的功能需求，生成相应的代码片段，辅助程序员提高编程效率，适用于多种编程语言。

开箱即用的工具，方便用户在隐私场景下进行数据处理、分析、特征工程等工作，并快速建立AI模型。加密网络通信模块负责节点间大量多批次加密信息的传输，多种加密安全手段和优异的通信架构，确保平台在大数据量下也能中国信通院第七批“可信隐私计算评测”评审会。评审会专家由来自中国科学院、中央财经大学、北京航空航天大学、中国科学院大学、北京交通大学等单位的专家组成。评审环节包括产品资料审核、测试报告审核、质询与答疑、集中评议，共计35家企业的产品通过了本批评测。星环科技隐私计算平台SophonP²C通过了多方安全计算性能专项评测，也是唯一一家通过第七批“可信隐私计算评测”该类别评测的厂商。中国信通院“可信隐私计算评测”体系自2018年起逐步构建，是目前国内隐私计算领域早、全、广受行业认可的评测体系。经过4年的发展，“可信隐私计算评测”已成为隐私计算领域权威的第三方评测品牌，成为供给侧产品研发和需求侧采购

生成阶段的安全防护：通过安全检测手段，检测大模型在应用过程中是否存在提示注入攻击、对抗攻击和隐私攻击。对用户的输入进行过滤和审核，防止恶意输入和诱导。在模型输出结果中过滤掉敏感的隐私信息，确保用户数据的大模型安全是一个复杂而多维的议题，涉及数据隐私、技术滥用、内容安全等多个方面。大模型安全的重要性大模型是指使用海量数据进行训练、由复杂的计算结构和大量参数构成的人工智能模型。这些模型在各个领域都有广泛的应用，如自然语言处理、图像识别等。然而，随着大模型的广泛应用，其安全性问题也日益凸显。大模型安全不仅关乎用户隐私和数据安全，还关系到社会的稳定和信任。大模型安全防护措施数据保护：对数据进行分类和分级，根据其安全级别采取相应的保护措施。通过流程化的流转审批机制确保数据传递的合法性和授权。对敏感数据进行脱敏处理，以保护个人隐私。模型训练阶段的安全防护：建立综合性的评测机制，全面评估算法的安全性。通过改进算法训练方法、调整算法模型结构、扩充多样化的训练数据集来增强大模型的鲁棒性。建设大模型后门检测能力，及时发现任何异常行为。采用联邦学习技术，在不共享原始数据的情况下进行训练，保护用户隐私。内容

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，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。

生成式大模型是近年来人工智能领域的一个重要突破，通过深度学习和自然语言处理技术，能够理解和生成接近人类水平的文本。生成式大模型在多个方面展现出强大的能力，包括但不限于文本生成、内容创作、客户服务、反洗钱等，并且已经在金融、媒体、法律等多个行业得到应用。生成式大模型已经在多个领域展现出广泛的应用。生成式大模型的一些主要应用：自然语言处理文本生成：生成式大模型能够生成高质量的文章、对话、摘要等文本内容。机器翻译：通过训练，生成式大模型可以实现多种语言之间的自动翻译，提高翻译的准确性和流畅性。问答系统：模型能够理解和回答用户提出的问题，提供准确的信息和解决方案。多媒体内容生成文本到图像：能够根据文本描述生成逼真的高分辨率图像，广泛应用于艺术创作、广告设计等领域。文本到音乐：生成式模型还能根据文本生成音乐，为音乐创作提供新的思路和方法。视频生成：随着技术的发展，生成式大模型也在逐步应用于视频生成模型可以根据学生的需求和能力生成个性化的学习内容，如练习题、模拟实验等，提高教学效果和学习效率。其他领域艺术创作：生成式模型在艺术创作领域也有广泛应用，如音乐创作、绘画、诗歌生成等，为艺术家提供新的创作灵感和工具。智能客服：在客户服务领域，生成式大模型可用于构建智能客服系统，实现自然语言交互和智能问答。

中国信息通信研究院第十五批“可信数据库”评估评测评审会结束，星环科技两款数据产品通过评测，其中星环科技分布式交易型数据库KunDB通过了关系型数据库安全专项评测;分布式数据库ArgoDB通过了分布式数据库基础能力评测。通过不断打磨产品技术和对业务场景不断的落地实践，星环科技ArgoDB和KunDB已经在金融、政务、能源、医疗、交通等多个行业应用，成功替代Oracle、MySQL等传统业务数据库。“可信数据库"系列评估评测是中国信通院自2015年推出的第三方权威评估评测体系。通过严格把关测评流程，筛选出优秀的产品和优质的服务商，圈定了国内数据库产品和服务商第一梯队，成为数据库领域研发和选型的风向标，推动了我国数据库产业快速发展。星环分布式数据库-TranswarpArgoDBArgoDB是星环科技自主研发的高性能分布式数据库，在PB级数据量上提供极致的数据分析能力。多模型数据库ArgoDB兼容SQL，保证事务ACID。KunDB具有业内领先的事务处理性能，SQL兼容性以及新的分布式查询优化技术，支持复杂查询且性能是MySQL的10倍以上，充分满足高并发、大数据量的交易型业务场景，能够

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。

，第九批大数据产品能力评测结果正式公布。星环知识图谱软件(简称：TranswarpSophon)通过知识图谱工具基础能力评测，这是继在第八批大数据产品能力观察中，星环科技成为大数据产品线丰富的厂商后，再次。关于中国信通院大数据产品评测“大数据产品能力评测”是国内首个大数据产品的评测体系，经过5年的发展，“中国信通院大数据产品评测”已经成为权威的大数据及数据库产品评测体系，成为厂商产品研发和用户采购选型的风向标。第九批大数据产品测评工作开始于2019年6月，经过了前期的参评受理，10月进行实地封闭技术测试，11月在由中国信息通信研究院、清华大学、人民大学12月10日，由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会、中国互联网协会联合举办的“2019数据资产管理大会”在京召开，来自全国各地的600多名大数据行业专家出席会议。会上获得权威评审委员团的高度赞扬和认可。据了解知识图谱工具基础能力评测对知识图谱产品的数据接入、元数据定义、数据抽取、数据存储与查询、数据异常发现、数据推理与分析、图谱展示等功能进行全面严格的技术考核

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...

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...

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...

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...

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`:...

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...

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...

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