大语言模型工具

技术和工具的不断发展为大语言模型训练提供了坚实的基础。大语言模型训练还需要合适的模型结构和超参数设置。常用的模型结构包括循环神经网络和变种以及自注意力机制。同时，还需要调整模型的超参数，如层数、隐藏作诗、小说写作和对话机器人等。大模型持续开发和训练工具为了满足企业应用大语言模型的需求，星环科技率先在行业中提出了行业大模型应用创新场景，并推出了相应的大模型持续开发和训练工具——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工具链需要完成从通用大语言模型的训练和微调、模型上架到模型持续运营及提升迭代的全流程任务，从而成功构建满足企业自身业务特点的领域大语言模型。在模型训练微调阶段，SophonLLMOps工具、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

（NaturalLanguageProcessing，NLP）的一种方法，利用大规模语料数据进行预训练来构建预训练语言模型（Pre-trainedLanguageModels，PLMs）。简单来说，大语言模型是一种深度学习模型，通过在大规模数据集模型在规模上有显著不同。这种类型的模型通常具备大量的参数，并利用巨大的文本语料库进行训练。大型语言模型是一种强大的工具，通过减少人工干预，可以快速、准确地处理自然语言数据。这些模型可用于许多任务，如文本生成、情感分析、问答系统、自动文摘、机器翻译、文献分类等。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所谓语言模型是一种机器学习算法，可以根据给定文本来预测下一个词语或字符出现的概率。通过大量的文本数据学习语言的统计特征，然后生成具有相似统计特征的新文本。其主要目标是建立一个统计模型，用于估计文本序列中每个词语或字符出现的概率，从而实现自然语言处理任务，如语言生成和语言理解。大型语言模型（LargeLanguageModel，LLM）是自然语言处理

大语言模型（LargeLanguageModel，简称LLM）是然语言处理领域的一种重要技术，大语言模型可以为人工智能提供更为精准和自然的语言处理能力。LLM的核心思想是利用机器学习算法学习大规模语料库中的语言模型，并通过对学到的模型进行概率推断来构建对应的文本生成模型。大语言模型有助于提高机器的语言理解和生成能力。通常来说，人类的语言表达和理解非常灵活和多样化。我们可以使用不同的语言风格、词汇语料库，可以在高效的情况下生成基于人类语言的文本，从而提高机器的语言达和理解能力。大语言模型可以用于各种语言处理任务。由于LLM可以生成自然而然的文本，因此它可以用于各种语言处理任务，如问答系统、文本摘要、机器翻译、语音合成等，在这些任务中，LLM可以将大量的语言特征、语法规则、词汇义项等信息嵌到它的内部模型中，然后通过模型概率推断的方式，生成相应的文本结果。大语言模型是构建人工智能的重要组成部分到来，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

，根据一段输入文本生成相应的摘要、续写等。大模型持续开发和训练工具为了满足企业应用大语言模型的需求，星环科技率先在行业中提出了行业大模型应用创新场景，并推出了相应的大模型持续开发和训练工具——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工具链需要完成从通用大语言模型的训练和微调、模型上架到模型持续运营及提升迭代的全流程任务，从而成功构建满足企业自身业务特点的领域大语言模型。在模型训练微调阶段，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

生成等。通过使用语言大模型，可以改善和加强这些应用的性能，并提供更准确和流畅的自然语言处理能力。星环科技提供大模型训练工具，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，帮助客户将原型的什么是语言大模型？语言大模型是指基于深度学习的大规模神经网络模型，用于自然语言处理任务。这些模型被训练来理解和生成人类语言，并具有广泛的语言理解和生成能力。语言大模型通常由多层神经网络组成，包括输入层、隐藏层和输出层。输入层将文本转化为数值向量表示，隐藏层通过学习文本的内在表示来提取语义信息，输出层根据任务的不同进行相应的计算。语言大模型的应用非常广泛，包括自然语言理解、机器翻译、问答系统、文本，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

一种智能客户支持工具，能够与用户进行多轮对话，并解决问题。自然语言推理：大语言模型可以用于自然语言推理，例如理解文章的意义、对问题进行回答等。智能写作助手：大语言模型可以帮助写作者改进他们的写作，例如大语言模型应用非常广泛，如：自然语言生成、机器翻译、语音识别、信息检索、自然语言推理、智能聊天机器人等等。自然语言生成：大语言模型可以生成高质量的自然语言文本，例如文章、电子邮件、新增品、对话等。这可用于自动化写作、客户服务机器人等。机器翻译：大语言模型可用于机器翻译，将一种自然语言翻译成另一种然语言。在这方面，其应用已经被广泛运用，包括GoogleTranslate、百度翻译等。语音识别：大语言模型可以协助语音识别，例如Siri、Alexa和谷歌助手等语音识别功能。信息检索：大语言模型可用于信息检索，例如搜索引擎。这些模型可识别查询关字，并返回相关联的文本。多轮对话：大语言模型对话引擎是文本自动提纲、语法和拼写检查器、段落和句子优化器等。智能聊天机器人：大语言模型可用于创建智能聊天机器人，以协助客户服务、电子商务和在线客户支持。模拟人类对话，并使用推荐引擎和先进的机器学习算法来解决客户

大模型语言通常指的是用于构建大规模预训练模型的编程语言和框架。大语言模型（LLMs）：大语言模型是在大规模文本语料上训练的预训练语言模型，它们能够理解和生成人类语言。这些模型通常具有大量的参数，并使用巨量的文本数据进行训练。实时语音交互：某些大模型i能够实现与大型语言模型的实时语音交互，无需语音转录，直接从语音指令中生成文本和语音响应，显著提升了用户体验。多模态能力：一些大模型是多模态版本，能够在现实场景中控制机器人完成简单任务，它们能够处理文本、音频、图像等多种形式的数据。涌现能力：大语言模型展现出的“涌现能力”，如上下文学习、指令遵循、逐步推理等，是其规模达到一定水平后显现的特殊能力。开源大语言模型：国内外有许多组织开源了他们的大语言模型，这些模型能够处理各种自然语言处理任务，如生成、分类、摘要、翻译、语音识别等。应用前景：大语言模型的应用前景广阔，它们正在改变计算机理解和生成人类语言的方式，并在多个领域展现出强大的潜力。交互体验：大模型通过模仿人类的交流机制，特别是在非正式语言交互方面，提供了良好的交互体验，这对于AI的商业应用很重要

通过深度学习技术，通过多层神经网络去建模语言的统计规律和潜在语义信息。随着模型规模不断增大，模型效果也在不断提升。目前，语言大模型已经成为自然语言处理领域的重要研究方向之一。星环科技大模型训练工具，帮助。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”训练语言大模型是一种用于自然语言处理的机器学习模型。它是通过对语言规律和语言习惯进行建模，并通过庞大的语料库进行训练，从而能够理解和生成自然语言文本的机器学习模型。语言大模型融合了各种语言知识和语言规律，可对自然语言进行理解、生成和处理。它能够理解人类的自然语言输入，并根据输入内容生成语义上相关的输出。同时，它也可以帮助人们解决复杂的语言问题，提供相关的信息和见解，甚至可以进行对话交流。语言大模型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“敏捷可持续迭代“的人工智能应用

大语言模型（LLM）是指使用大量文本数据训练的深度学习模型，可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。大语言模型可以处理多种自然语言任务，如文本分类、问答、对话等。大语言模型通常使用大规模的语料库进行训练，这些语料库包含了大量的文本数据，涵盖了各种领域和语言风格。通过训练，大语言模型可以学习到文本数据的内在特征和规律，从而在各种自然语言处理任务中表现出色。大语言模型的优势在于其能够处理复杂的自然语言任务，并且生成的文本质量较高。此外，由于大语言模型经过了大量的文本数据训练，因此其具有很好的泛化性能，可以适应多种场景和应用。LLM大语言模型的应用场景主要集中在自然语言处理、机器翻译、智能写作、智能客服、智能语音助手、自然语言推理等领域。自然语言处理：LLM可以用于文本生成、情感分析、语言翻译等领域，帮助人们快速生成高质量的文章、简历、报告等。机器翻译：特别是在处理长文本和专业术语时效果更为广泛应用。智能语音助手：帮助人们处理语音输入和输出。这类应用可以在智能家居、智能手机、智能汽车等领域得到广泛应用。自然语言推理系统：帮助人们进行逻辑推理和分析。这类应用可以在法律、金融、医疗等领域得到广泛应用。

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...

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。

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...

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...

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`:...

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

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...