大模型数据集怎么存储

大模型的训练数据集是其性能和泛化能力的关键。常见类型文本数据：是大模型训练中最常见且基础的一种数据类型。包括新闻报道、小说、论文、百科知识、社交媒体帖子、评论等各种文本来源。例如，大量的新闻文章能够、监控摄像头等。音频数据：包括语音、音乐、环境声音等。例如，语音数据集可以是人们日常对话、演讲、广播等的录音，通过对这些数据的学习，模型能够实现语音识别、语音合成等功能；音乐数据集则包含各种风格、类型的音乐曲目，可用于音乐创作、音乐风格分类等任务；环境声音数据集如风声、雨声、车辆行驶声等，有助于模型对不同环境声音的识别和理解。视频数据：由一系列连续的图像帧和对应的音频组成，来源广泛，如电影、电视剧领域的专业性和针对性，对于训练面向该领域的大模型具有重要价值，能够使模型更好地理解和处理相关业务场景下的问题，但企业在使用自有数据时，也需要注意数据的合规性和用户隐私保护。学术研究机构：高校、科研院所等学术机构在开展科研项目过程中，会收集和整理一些特定领域的数据，用于学术研究和实验。部分学术机构也会将其收集的数据公开共享，为大模型训练提供有价值的数据资源，推动相关领域的研究和发展。构建过程数据收集

大模型数据集构建包括从多渠道收集海量数据，进行清洗、分词、标注等预处理，划分训练集、验证集和测试集，通过回译等方式增强数据，构建指令、对话、长文本等特定数据集，还涉及质量评估、优化、更新和维护。以下任务和模型需求，对数据进行标注，如分类任务中的类别标注、问答任务中的问题与答案标注等。标注工作可由专业人员或众包平台完成，但需保证标注的一致性和准确性。数据集划分训练集：用于训练大模型，使其学习领域的大模型，需收集该领域的专业数据。数据规模：大模型通常需要海量的数据来学习，一般要收集数十亿甚至上百亿的文本数据，以保证模型能够学习到足够的语言知识和语义信息。数据预处理清洗数据：去除数据中的噪声和语言知识和各种模式，通常占数据集的大部分，如80%左右。验证集：在训练过程中用于评估模型的性能，调整模型的超参数，一般占数据集的10%-20%。测试集：用于最终评估模型的泛化能力和性能表现，其数据应与训练集对应的输入输出对，让模型学习根据不同的指令生成相应的文本。多轮对话数据集：收集或构建多轮对话的文本数据，使模型能够学习到对话的逻辑和上下文理解能力，如聊天记录、客服对话等。长文本数据集：针对处理长文

大模型数据集是指用于训练和优化大型模型的大规模数据集合，是大模型具备强大性能和广泛知识的基础。通常包括：预训练语料库通用预训练语料库：包含来自不同领域和主题的大规模文本数据混合。其目标是为自然语言好的大模型进行性能评估，以了解模型在不同任务和场景下的表现。特定任务数据集涵盖了各种传统的自然语言处理任务的数据集，如分类、摘要、翻译、问答等。这些数据集针对特定的任务进行标注和整理，可用于训练和评估大模型在相应任务上的性能，帮助模型更好地理解和处理不同类型的自然语言任务。处理任务提供通用的语言知识和数据资源，使模型具备广泛的语言理解和生成能力。特定领域预训练语料库：专门包含特定领域或主题的相关数据，如金融、医疗、法律、交通、数学等，旨在为大模型提供专业知识，使其在特定领域的任务中表现更出色。指令微调数据集构建方式：由一系列“指令输入”和“答案输出”的文本对组成，构建方式包括手动创建、模型生成、收集和改进现有的开源数据集以及上述三种方法的结合。主要类别：分为通用指令微调数据集和特定领域指令微调数据集。通用指令微调数据集包含多个领域的各种类型指令，可提高模型在广泛任务中的性能；特定领域指令微调数据集的指令则是专门为特定领域设计的，能使模型学习和执行特定领域的任务，如

AI大模型训练是先收集和预处理数据，接着选择并搭建模型架构，然后进行无监督预训练，再通过有监督微调或指令微调让模型适应具体任务，过程中进行优化与调参，最后对模型评估与监控。以下是一般的训练步骤：数据、组织机构名标注等，用于监督学习。数据划分：将数据划分为训练集、验证集和测试集，训练集用于模型的训练，验证集用于调整模型的超参数和评估模型的性能，防止过拟合，测试集用于最终评估模型在未见过数据上的泛化根据给定的主题或条件生成符合要求的文本。模型优化与调参优化算法选择：选择合适的优化算法，来更新模型的参数，以最小化损失函数。不同的优化算法在不同的数据集和模型结构上可能有不同的表现，需要根据具体情况进行能力。模型预训练无监督学习：使用大量的无监督数据进行预训练，让模型自动学习数据中的语言模式、语义关系和知识结构。常见的无监督学习任务包括语言建模、掩码语言建模、下一句预测等，通过预测文本中的下一个单词基础上，使用少量的有监督数据对模型进行微调，以适应特定的任务。通过在预训练模型的基础上添加一个或多个特定任务的输出层，并使用有监督数据对这些输出层进行训练，可以使模型快速适应新的任务，提高模型在该任务上

大模型数据处理包括多渠道收集海量数据，进行清洗、标注、归一化等预处理，采用高性能存储系统存储并进行压缩、备份恢复，还要进行数据管理如目录和元数据管理、版本控制、安全隐私保护，通过数据增强扩充数据，最后划分训练集、验证集和测试集用于模型训练和评估。数据收集多渠道数据获取：从互联网、专业数据库、企业内部系统等多种渠道收集数据，如搜索引擎的网页数据、社交媒体的文本和图像数据、医疗领域的电子病历和影像数据等，以丰富数据的来源和类型。数据规模考量：大模型通常需要海量的数据来训练，以学习到丰富的语言知识和语义理解能力，因此要确保收集的数据量足够大。数据预处理数据清洗：去除数据中的噪声、重复、错误或不完整模型的鲁棒性和创造力。数据分割训练集、验证集和测试集划分：将数据划分为训练集、验证集和测试集，一般按照一定的比例，训练集用于模型的训练，验证集用于模型的参数调整和优化，测试集用于评估模型的性能和泛化的数据，例如删除网页数据中的广告、无效链接，修正文本数据中的错别字、语法错误等，以提高数据的质量和准确性。数据标注：对数据进行标注，如对文本进行分类标注、情感标注，对图像进行物体识别标注等，为模型训练

近日，在2024世界人工智能大会“迈向AGI：大模型焕新与产业赋能”论坛上，《2024大模型典型示范应用案例集》（以下简称《案例集》）重磅发布！星环科技无涯·问知InfinityIntelligence成功入选《案例集》。2024年，我国将人工智能的发展上升为国家战略，大模型的产业化应用落地进一步提速。作为以产业化为导向的重磅前沿研究成果，《案例集》展示了新全的大模型创新融合应用发展成果，推动了大模型为代表的人工智能前沿技术赋能千行百业，推动社会经济高质量发展。无涯·问知是一款基于星环科技自研预训练模型无涯Infinity和向量数据库Hippo、图数据库StellarDB构建的企业级垂直领域理解能力及数据分析能力，可用于市场研究分析、企业供应链分析、法律风险预警、设备故障诊断等丰富的业务场景中。主要产品优势体现在：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：基于星环自研向量多层次关系，从而进行深度的关联分析，提供了更为深入和准确的洞察结论。确保答案可验证性：无涯·问知的所有回答均提供标注信息来源，确保答案的透明度和可验证性，有效避免大模型幻觉。多模数据来源，提升回答丰富

大数据存储是指存储和管理大规模数据集的技术和系统。随着大数据时代的到来，人们不断产生和收集各种类型的数据，如文本、图像、视频、传感器数据等。由于数据量巨大、数据种类繁多、数据速度快，传统的存储技术已经无法满足大数据处理的需求，因此需要采用新的存储方式和技术来解决大数据存的问题。大数据存储的特点包括：高容量：大数据存储需要具备大规模存储数据的能力，能够容纳海量的数据。高性能：大数据处理需要具备高性能存储系统，能够快速读取和写入数据，以满足对数据的实时分析和查询需求。可扩展性：大数据存储系统需要具备良好的可扩展性，能够根据数据量的增长不断扩展储能力，以适应不断增长的数据需求。数据安全：大数据存储需要确保数据的安全性和完整性，采用多层次的数据备份和容错机制，以保护数据不被丢失或损坏。常见的大数据存储技术包括：分布式文件系统：采用分式存储和复制机制，可以存储和处理大规模数据，具备高容量和可扩展性。列式数据库：列式数据库将数据以列的方式存储，能够快速进行数据的扫描和查询，适用于大规模数据的分析和处理。NoSQL数据库：NoSQL数据库是非关系型数据库，具备高性能和可扩展性，能够存储和处理半

预训练大模型是指在大型数据集上进行训练的深度神经网络模型，其中包含大量的参数和层级。这些模型通常使用大量的计算资源和大数据集进行训练，可以提高其性能和泛化能力。预训练大模型可以通过预先在大数据集上进行训练，来提高模型在特定任务上的表现，并减少对于任务特征依赖。预训练大模型通常需要在海量的数据集上进行训练，以获得更好的性能。在训练预训练大模型时，通常会使用大量的计算资源和基础设施，例如GPU集群领域中取得了显著的成效，例如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。预训练大模型是一种有效的机器学习技术，它在大型数据集上进行训练，可以提高模型的性、泛化和自适应能力，可以应用在多个领域，有关领域的应用、超级计算机和云服务。与传统的机器学习方法相比，预训练大模型具有更高的学习能力和性能，因为它们可以自动地从海量数据中发现隐藏的模式和规律，并通过相应任务的调整，进行微调实现更好的表现。这种方法已经在许多模型和大模型的持续提升。除此之外，星环科技在行业首先推出了两大行业大模型：服务于金融行业的星环金融大模型无涯，以及大数据分析大模型SoLar“求索”。

大模型微调流程包含明确任务与目标、选基底大模型、准备数据集、选目标函数、微调模型、迭代调整与更新、评估性能以及应用部署这几个主要步骤。大模型微调一般可分为以下步骤：1.明确任务与目标确定具体的应用场景和任务需求，例如是进行文本分类、情感分析、机器翻译，还是其他自然语言处理任务等，以便后续选择合适的数据集和评估指标。2.选择基底大模型综合考虑模型的性能、可扩展性、部署成本及任务适应性等因素，选择一个合适的预训练大模型作为基底模型。3.准备数据集收集数据：根据任务需求收集相关的数据，如对于文本分类任务，需要收集带有分类标签的文本数据；对于机器翻译任务，需要收集源语言和目标语言对应的文本数据等。数据预处理：对收集到的数据进行清洗、去噪、重复数据删除等操作，确保数据的质量。然后根据所选大模型的要求，对文本进行分词、编码等预处理操作，并将数据划分为训练集、验证集和测试集。4.选择目标函数根据监督微调过程中的超参数，如学习率、批量大小、训练轮数、优化器等。这些参数的选择需要通过实验来确定，以找到最适合当前任务和数据集的组合。执行微调：将训练数据输入到模型中，通过梯度下降等优化算法，根据任务数据

大模型训练是指使用大规模数据集进行模型训练的过程。大模型训练的目标主要是提高模型的准确性和泛化能力，以便更好地应对各种实际应用场景。大模型训练是一个需要结合多种策略和技术的复杂过程，需要在保证准确性——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工具链需要覆盖训练数据开发、推理数据开发和数据维护等工作，对大语言模型所涉及的原始数据、样本数据和提示词数据进行清洗、探索、增强、评估和管理。在模型运维管理阶段，除了传统MLOps的六大统一，即统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估和统一解释外，还需要提供计算框架、工具以及计算、存储、通信的调度和优化支持，以满足大语言模型的微调、持续提升、评估和对齐等方面的需求。在模型和其他任务的编排和调度上线阶段，SophonLLMOps工具链还需提供Agent、Ops、DAG等提示词编排功能，结合大数据、向量数据库或图数据库产品，将不同大语言模型、传统机器学习和其他流程等编排成符合企业实际领域和业务需求的任务。

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...

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...

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...

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...

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

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`:...

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。