比较有名的大模型

随着深度学习和自然语处理等技术的发展，越来越多的大模型被应用于各种智能化应用领域。这些模型需要处理海量的量数据，并进行高效的相似度搜索和比较。在这种情况下，传统的关系型数据库已经无法满足需求，向量数据库应运而生。向量数据库使用特殊的索引结构和相似度匹配算法，能快速高效地检索和比较大规模的向量数据。通过使用向量数据库，我们能够有效地提高相似度查询的速度和准确度，从而大大提升人工智能应用的性能和体验。同时，随着向量数据库的不断发展和创新，它还可以支持分布式计算、云部署、高可用性和数据全等特性，满足各种场景的应用需求。星环分布式向量数据库-TranswarpHippo星环分布式向量数据库Hippo作为一款企业级云原生分布式向量数据库，基于分布式特性，可以对文档、图片、音视频等多源、海量数据转化后的多维向量进行统一存储和管理。通过多进程架构与GPU加速技术，充分发挥并行检索能力，实现毫秒级高性能数据检索，结合相似度检索等技术，帮助用户快速挖掘数据价值。与开源的向量数据库不同，星环分布式向量数据库Hippo具备高可用、高性能、易拓展等特点，支持多种向量搜索索引，支持数据分区分片、数据持久化、增量数据摄取、向量标量字段过滤混合查询等功能，很好地满足了企业针对海量向量数据的高实时性检索等场景。

垂类大模型，也称为行业大模型或专业领域大模型，是指针对特定行业或应用场景进行深度训练的大型人工智能模型。这些模型在某个特定领域内具有高度的专业性和准确性，能够提供比通用大模型更精细、定制化的服务。垂类大模型的优势和功能垂类大模型的优势和功能主要体现在以下几个方面：专业性：垂类大模型通过深度学习和大量的行业数据训练，能够理解和处理特定领域的复杂问题，提供更专业的解决方案。效率提升：在诸如药物筛选、代码编写、客户服务等领域，垂类大模型可以显著提高工作效率。降低成本：相比于通用大模型，垂类大模型通常需要较少的计算资源。定制化服务：垂类大模型可以根据不同行业的特点进行定制。垂类大模型因其专业性、效率提升、成本控制以及定制化服务等特点，在各个行业中展现出强大的应用潜力。

：小模型的结构较简单，可以处理相对简单的任务，而大模型的结构比较复杂，可以用于大规模和复杂的数据集和任务。训练和推理时间：小模型的训练和推理时间通常较短，因为小模型的参数量少、层数浅，可以更快地完成小模型和大模型的主要区别在于其规模、复杂度和性能方面。规模：模型的参数数量和大小通常比大模型要少，其层数也较浅。大模型通常需要更多的参数，更深的层数，具有更高的复杂度，以获得更好的精度和效果。复杂度计算。相反，大模型需要更多的计算资源和时间来训练和推理。精度和效果：大模型通常可以获得更高的精度和效果，因为它们具有更多的参数和自由度，够更准确地拟合数据。但是，小模型也可以获得很好的精度和效果，尤其在数据资源受限的情况下。可扩展性：小模型通常更易于扩展和部署，因为它们需要的计算资源和存储空间少，可以在资源有限的环境中运行。相反，大模型需要更多的计算资源和存储空间，部署时需要更多的硬件和上下文环境。小模型和大模型都有对应的应用场景。小模型适用于资源受限、对计算速度要求苛刻或用于简单的任务。大模型适用于处理大规模和复杂的任务，需要更高的精度和效果。在实际应用中，根据具体的需求和资源限制选择合适的模型。

识别、图像生成等，展现出更高的准确性和泛化能力。高预测能力：大模型通常能够在大数据集上捕捉更多细节和模式，进而提供更准确的预测和决策支持。比如在金融领域，通过对海量金融数据的学习和分析，大模型可以更精大模型（LargeLanguageModels,LLM）的主要优势：强大的性能表现高精度与泛化能力：大模型拥有大量参数，能够更精确地拟合复杂的数据分布，从而在处理各种复杂任务时，如自然语言处理、语音准地预测市场趋势、风险评估等，帮助投资者做出更明智的决策。丰富的应用场景广泛适用性：大模型具有很强的通用性和可扩展性，可以根据不同的需求和应用场景进行定制和改造，从而适用于众多领域。赋能行业升级：能够更新，大模型能够持续提升其性能和表现，更好地适应不断变化的环境和需求。快速迭代优化：借助强大的计算资源和先进的算法，大模型能够快速进行迭代优化，不断改进和提升模型的性能。研究人员可以通过调整模型的结构、参数等，使其在准确性、效率等方面得到进一步提高，以更好地满足实际应用的需求。推动技术创新与发展引领科研新范式：为科研工作带来了新的思路和方法，改变了传统的科研模式。促进技术融合与创新：大模型的发展

了开发的难度和成本，提高开发效率。实现功能扩展：为应用程序提供了丰富的功能扩展可能性，比如一个原本只能进行简单文本编辑的软件，通过接入大模型接口，可以实现智能写作建议、语法检查、内容摘要等高级功能。大模型，可能会产生延迟，并且在数据安全方面存在一定风险，比如数据传输过程中可能被窃取或篡改。本地库调用接口：开发者在本地安装相应的库或软件包，直接在本地调用大模型进行数据处理。其优点是响应速度快，无需大模型接口是一种允许开发者与大规模预训练语言模型或多模态大模型进行交互的应用程序编程接口。大模型接口作用连接应用与模型：它就像一座桥梁，将各种应用程序与强大的大模型连接起来，使应用能够借助大模型的能力实现各种复杂的功能，如自然语言处理、文本生成、知识问答、图像识别等。降低开发难度：无需开发者自己去训练和优化复杂的大模型，通过简单地调用接口，就能快速地将大模型的功能集成到自己的应用中，大大降低接口常见类型远程API调用接口：开发者通过HTTP请求将数据发送到远程服务器上的大模型，服务器处理后返回结果。这种方式的优点是可以利用云端强大的计算资源，模型能够实时更新，无需本地部署；缺点是依赖网络

政务大模型是指一种专门应用于政务领域的综合大模型，以人工智能技术为核心，结合大数据处理、机器学习、自然语言处理等多种技术手段，对来源于政务系统内部的海量、复杂数据进行分析和挖掘，以提供针对性的智能决策支持和解决方案。以下是对政务大模型的详细解析：政务大模型通过海量数据训练，具备了类似人类的归纳和思考能力。这些模型在计算机视觉、自然语言处理等复杂任务中展现出色性能，为政府管理、社会治理、公共服务等多个领域带来了革命性变革。政务大模型的应用能够提升政府机构的信息服务效率和服务质量，缩短政策落地时间和决策周期，让业务办理更加智能化。政务大模型的选择建议在选择政务大模型时，应考虑以下因素：业务需求匹配：确定大模型需要支持的具体业务场景和功能，选择与这些需求最匹配的模型。性能和准确性：评估模型的性能指标，如准确性、响应时间、处理能力等，确保模型能够提供高质量的服务。数据兼容性：考虑模型是否能够处理和兼容现有的数据格式和数据源。成本效益分析：评估模型的总体拥有成本（包括采购、部署、维护和运营成本），并与预期效益进行比较。技术支持和服务质量：考虑提供商的技术支持能力、服务质量和客户服务记录。合规性

目前大模型行业的语料建设在取得一定成就的同时还存在着一些挑战。首先，语料库的供应不足。目前国际主流大模型的参数数据集主要以英文为主，中文数据占比较少，特别是在一些垂直细分领域。在追求语料数量增长的模态的项目等方面，语料缺乏多样性。国外的大模型语料库类型包括新闻、社交媒体、论坛、博客等，覆盖了产业、科技、教育、娱乐等多个领域和主题，涵盖了英语、俄语、德语、日语、中文等多种语言。国内语料库则以中文为主，多数来源于公司公告、研究报告、新闻等，覆盖的领域和主题也较为有限。大模型语料库建设是一件长期性、专业性的工作，需要遵循相应的质量标准和规范，这就需要大家共同去推动标准规范的持续完善，把整个关于同时，也要重视质量。国内语料库还存在数据不完整、标注不一致、数据重复、数据更新等问题，相对于国外数据集，国产数据集市场影响力及普及度还存在一定差距，如学术领域中文数据集受重视程度低。在某些特定的领域，多数据语料的行业能够纳入到一个更有序健康发展的轨道。如何去克服这些挑战以建设更高质量的语料库，需要从以下四点去推进：由政府引导、市场主导；统一标准、规范建设；丰富种类，提高质量；加强监管，保障安全。

大数据越来越得到大家的认识和接受，很多客户和合作伙伴积累了大量的数据，如何发挥大数据的价值是比较大的挑战。目前创新的应用可能还不是很多，无论国内还是国外，用户都在经历三个阶段。第一个阶段，首先把数据Hadoop商业版本的本土公司。星环擅长的领域是Hadoop上一个比较完善的高效计算引擎，可为用户提供数据库服务，建立一个大的数据仓库，实现数据挖掘，也提供实时的数据处理相关的产品。星环科技创始人兼首席。再往上对数据进行深度探索或预测性分析的时候，就发现一些挑战。这些挑战有三块：一是没有比较好的工具从大量的数据中抽取特征，包括结构化数据和非结构化数据，怎么应用算法？比如从非结构化数据中找出指标来进行，需要在其上进行很多的开发工作。三是缺乏一个易用的工具，大数据分析部门团队通常需要三类人。第一类人是需要对Hadoop比较了解，能够对数据进行加工、能够进行抽取编程；第二类人是熟悉各类算法的人，能够对原生函数或者是它的调用接口、简单的扩展，提供底下完整的实现，对全量数据进行分析。如果光靠这55个算法不足以做非常复杂的风险模型，还需实现原生的R几千个算法包在大平台上的直接使用。提供的框架可以让用户在

某些高难度的问题。而AI大模型则通过增加模型的复杂度和训练数据量来解决这些问题，并且已经在许多领域中取得了重大的突破。AI大模型的应用非常广泛，包括语音识别、图像识别、自然语言处理、推荐系统等方向。比的数据和计算能力，可以在很多任务上取得比其他机器学习模型更好的效果。随着技术的不断进步和数据的增加，AI大模型将在未来的智能化发展中发挥越来越重要的作用。为帮助企业构建自己的大模型，星环科技推出了机器AI大模型是用大量数据和强大的计算机处理能力训练出来的一种深度学习模型。AI大模型是在统机器学习和深度学习模型的基础上进一步发展而来的。传统的机器学习模型和深度学习模型都有其自身的局限性，无法解决如在语音识别方面，AI大模型可以将口语转换为文本格式，大幅提高了智能语音助手的确率和可靠性。在图像识别方面，AI大模型可以快速地识别出照片中的物体，并且可以更加准确地进行人脸识别。AI大模型通过运用大量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业务效果对齐的全链路流程，结合自研向量数据库Hippo和分布式图数据库

QuarkGateway是连接客户端与QuarkServer服务器的一个中间件，是客户请求QuarkServer服务的总入口，它严格按照用户预定义的配置文件，根据用户的不同需求来提供负载均衡、SQL规则路由、高可用（包括超时转发和宕机转发）、Web运维、Inceptor安全（LDAP,KERBEROS）等各项功能。QuarkGateway可以在多个QuarkServer间平衡业务流量，能够有效地为客户端屏蔽掉集群细节，能将不同的SQL类型路由到不同的QuarkServer，并且解决了QuarkServer超时或宕机后无法执行任务的问题，提高了产品的可用性。QuarkGateway的主要功能包括：负载均衡在这种情景下QuarkGateway可以将特定的业务分担给多个QuarkServer，从而实现多个InceptorServer平衡业务流量的功能，完成此项功能的前提是QuarkServer的TAG属性一致。SQL规则路由QuarkGateway基于特定规则，可将不同类型的SQL路由到不同的QuarkServer。高可用性包括超时转发和宕机转发等，QuarkGateway可将超时或者宕机的...

hbaseSQL的IndexDDL支持创建和删除表的全局索引，包括：创建全局索引：CREATEGLOBALINDEX删除全局索引：DROPGLOBALINDEX但是，目前Hyperbase不支持使用SQL生成索引，您可以从HyperbaseShell中执行rebuild指令来生成索引，具体请参考《Hyperbase使用手册》。（创建索引前插入的数据没有索引，但是创建索引之后的数据有索引。）下面将具体介绍创建和删除索引的语法。创建全局索引：CREATEGLOBALINDEX语法：为Hyperbase表建全局索引CREATEGLOBALINDEX<index_name>ON<tableName>(<column1><SEGMENTLENGTHlength1>|<<(length1)>①[,<column2><SEGMENTLENGTHlength2>|<(length2)>,...]②);①column1：指根据哪个列建全局索引，可以有多个列，但不可包含首列（因该列映射为RowKey）。②...

通过Manager管理平台，可一键部署Hyperbase。可以在第一次安装TranswarpDataHub集群时安装，也可以向安装好的集群另外安装Hyperbase服务。详细安装步骤及配置项，请参考《TDH安装手册》。安装Hyperbase可以分为以下步骤：软硬件环境检查：检查服务器配置、操作系统、浏览器是否满足要求。安装前配置：配置系统运行过程中所需的文件目录，确保系统运行正常。确认网络配置、Java环境、NTP服务器配置、安全配置、节点访问配置。安装Manager：安装Manager并实现集群管理。安装Hyperbase：您可以通过Manager管理平台安装Hyperbase，并在安装过程中选择所需的HDFS、YARN和Zookeeper等依赖服务以完成部署。产品包上传：在【应用市场】>【产品包】页面上传Hyperbase及相关服务的产品包。服务添加：通过【集群管理】>【添加服务】添加TranswarpHyperbase服务及TranswarpBasic组件（包括HDFS、YARN、Zookeeper、KunDB等）。配置安全：选择安全认证方式，可选简单认证或Kerbe...

技术支持感谢你使用星环信息科技（上海）股份有限公司的产品和服务。如您在产品使用或服务中有任何技术问题，可以通过以下途径找到我们的技术人员给予解答。email：support@transwarp.io技术支持热线电话：4007-676-098官方网址：http://www.transwarp.cn/论坛支持：http://support.transwarp.cn/意见反馈如果你在系统安装，配置和使用中发现任何产品问题，可以通过以下方式反馈：email：support@transwarp.io感谢你的支持和反馈，我们一直在努力！

2.1关于社区版您可能想要知道的2.2怎么联系到我们？遇到问题怎么办2.3产品资源汇总

表9.Hyperbase在HDFS中的目录结构简介目录作用有无清理机制or如何清理/hyperbase1根目录/hyperbase1/.tmp临时目录，用于存储临时文件和写入过程中的临时数据。这些临时文件可能包括数据块的临时副本、临时索引文件或其他中间结果文件。写入过程中的临时数据：在hyperbase1中，数据的写入是通过WAL（Write-AheadLog）进行的，WAL用于记录数据变更操作。在写入过程中，hyperbase1会将数据写入到WAL中，同时也会将数据写入到对应的数据文件中。/hyperbase1/.tmp目录用于存储在写入过程中尚未完全写入数据文件的临时数据。这样做是为了确保数据写入的原子性和可靠性。hyperbase1会定期清理/hyperbase1/.tmp目录中的过期临时文件和数据，以避免该目录占用过多的磁盘空间。清理策略可以通过hyperbase1的配置进行调整和设置。/hyperbase1/archive归档目录，用于存储已归档的hyperbase1数据。表数据经过一段时间的存储后，可能会变得不再频繁访问或需要长期保存。为了节省存储空间和提高性能，hyper...

HyperbaseWeb管理页面主要用于Hyperbase服务的各种数据和信息的查看，下面我们将介绍管理页面的一些简单操作。HMaster管理页面打开HyperbaseActiveMaster管理页面的方法有两种：根据集群的ActiveMaster的IP地址打开:http://master_node_ip:60010。如下图：图25.ActiveMasterWeb页面通过TDH管理页面中Hyperbase服务的HMaster的ServiceLink打开，详细流程如下：TranswarpDataHubWEB管理页面也要根据集群的ActiveMaster的IP地址打开，地址一般是http://master_node_ip:8180。打开对应的Hyperbase服务的Roles页面。如下图：图26.Hyperbase角色页面左上角服务名后的圆点颜色表示集群中的Hyperbase服务的状态，比如当前是绿色的Green（HEALTHY），健康状态。另两种状态是Yellow（WARNING）和Red（DOWN）。通过每个HMaster对应的ServiceLink可以打开HMaster管理页面。如下...

表10.Hyperbase在Zookeeper上的znode节点及作用说明节点分类作用/hyperbase1(zookeeper.znode.parent)Operation节点根节点，包含所有被Hyperbase创建或使用的节点/hyperbase1/hbaseid(zookeeper.znode.clusterId)Operation节点HBaseMaster用UUID标示一个集群。这个clusterId也保存在HDFS上：hdfs:/<namenode>:<port>/hyperbase1/hbase./hyperbase1/rs(zookeeper.znode.rs)Operation节点RegionServer在启动的时候，会创建一个子节点(例如：/hbase/rs/m1.host)，以标示RegionServer的在线状态。HbaseMaster监控这个节点，以获取所有OnlineRegionServer，用于Assignment/Balancing。/hyperbase1/master(zookeeper.znode.master)Operatio...

为了方便您接下来的安装使用，社区版团队为您准备了视频教程，可以搭配手册内容一起查看：https://transwarp-ce-1253207870.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/TDH-CE-2024-5/%E8%A7%86%E9%A2%91/%E5%BC%80%E5%8F%91%E7%89%88StellarDB%E5%AE%89%E8%A3%85%E8%A7%86%E9%A2%912024.5.mp4安装教程在安装启动StellarDB社区开发版容器之前，请务必执行dockerps确保环境当前无其他正在运行的开发版容器，如果有，请及时停止以防止后续端口冲突。请务必确保您的安装环境已经配置好了hostname以及/etc/hosts文件，否则hostname和IP地址将无法映射，最终导致安装失败。具体配置方式详见安装前系统配置改动安装流程步骤一将从官网下载下来的产品包上传至安装环境产品包名称：TDH-Stellardb-Standalone-Community-Transwarp-2024.5-X86_64-final.tar.gz步骤二执行下述命令进行解...

JSON配置操作简介表数据VS表的扩展数据索引是Hyperbase的核心功能之一，我们在使用Hyperbase时，常常会为表建各类索引，包括全局索引、局部索引和LOB索引，利用索引中的数据提高查询效率。索引中的数据不属于表数据，但是从表数据而来，和表密不可分，所以我们将表数据和它所有索引中的数据合称为表的扩展数据，也就是说，我们做如下定义：表的扩展数据=表数据＋全局索引数据＋局部索引数据＋LOB索引数据表的元数据VS表的扩展元数据Hyperbase表的元数据包括表名、列族名、DATA_BLOCK_ENCODING、TTL、BLOCKSIZE等等。一张Hyperbase表的各个索引也有自己的元数据，和索引数据一样，索引的元数据和表的关系也十分紧密，所以我们将表的元数据和它所有索引的元数据合称为表的扩展元数据：表的扩展元数据=表的元数据＋全局索引元数据＋局部索引元数据＋LOB索引元数据我们有时也会将表的元数据称为基础元数据或者Base元数据。JSON配置的命令行指令为操作表的扩展数据和扩展元数据服务，Hyperbase提供了扩展的命令行指令：describeInJson、alterUseJ...