ChatGPT主导的对话式AI的普及,迅速拉近了普通人与人工智能的距离,使人和数据结合、交互比以往任何时候都更紧密、顺畅。

在商业上,大模型正在与企业应用迅速结合,重塑企业应用中人与数据的交互方式,这方面的应用不胜枚举。如在自然语言处理领域,OpenAI的GPT-4模型已经被用于各种任务,包括文本生成、问答和语言理解等。在计算机视觉领域,Facebook的DETR模型被广泛用于图像识别任务。

相对于通用大模型训练难度大、投资大、运营成本高、对于特定领域的适用性不佳等问题,星环科技在行业首家全面布局行业(领域)大模型发展。在5月26日举办的向星力·未来数据技术峰会(FDTC)上,星环科技行业大模型战略布局全面亮相。

星环科技创始人、CEO孙元浩表示,星环科技不仅可以为用户提供大模型应用构建的全栈软件工具,还基于自身在行业应用领域的积累,推出两大行业大模型。

推出MLOps工具链,改造和优化现有的通用大模型

在大语言模型快速发展的今天,大语言模型能够更好地帮助计算机了解人类的意图。但是企业在实际使用中会发现,由于通用大语言模型缺乏领域知识和知识推演能力,无法实际完成许多专业任务。

在通用大语言模型和企业应用之间,存在着巨大的差距,需要通过LLMOps工具链来改造和优化现有的通用大模型,形成真正能够在某个行业内专精的领域大模型,真正让大语言模型技术更好地服务企业。

为了帮助企业用户基于大模型构建未来应用,星环科技推出了大模型持续提升和开发工具SophonLLMOps,实现领域大模型的训练、上架和迭代。SophonLLMOps服务于大模型开发者,帮助企业快捷地构建自己的行业大模型,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。

星环科技SophonLLM-Ops的工具链优势体现在以下几个方面:

首先,SophonLLMOps拥有自己的样本仓库能力,覆盖训练数据开发、推理数据开发、数据维护等工作,对大语言模型涉及的原始数据、样本数据、提示词数据做清洗、探索、增强、评估和管理等。

第二,SophonLLMOps具有模型运维管理能力。除了传统MLOps的六大统一——统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释外,针对大语言模型的微调、持续提升、评估、对齐等提供从计算框架、工具到计算、存储、通信的调度和优化支持。

第三,SophonLLMOps具有大语言模型和其他任务的编排、调度和上线能力。SophonLLMOps提供Agent、Ops、DAG,结合星环科技的多款大数据、数据库产品,如向量库Hippo和分布式图数据库StellarDB等,将不同大语言模型、传统机器学习、其他流程等编排成符合用户实际领域和业务需求的任务,并为客户提供服务。

星环科技SophonLLMOps解决了客户三个核心痛点:

首先,提供一站式工具链,帮助客户完成“通用大语言模型”的训练、微调,得到满足自身业务特点的领域大语言模型。

其次,帮助客户将原型的大语言模型应用,成功地投入到实际生产中。

第三,帮助客户运营在生产中应用的大语言模型,完成大模型的持续提升等。

向量数据库与图数据库联合构建大模型应用,让每个人都拥有个性化的AI助理

孙元浩表示,数据处理从多模型向多模态转型,从单一模态向多模态进化,企业数据分析进入了“新的次元”。

使用星环科技的向量数据库和分布式图数据库,可以构建基于大模型的应用,让每个人都拥有自己个性化的AI助理。星环科技推出了自研的向量数据库TranswarpHippo,拓展大语言模型时间和空间维度;星环科技打造面向图智能、业务分析的多模型企业级分布式图数据库StellarDB5.0,构建海量数据互联智慧“星”图。

数据库经历了40多年的发展,依然生机勃勃。随着人工智能(AI)的发展,非结构化数据应用日益增多,数据体量大、格式多、存储方式多样,对这些数据的处理,传统数据显然无能为力,从而诞生了一种新的数据库——向量数据库(vectordatabases)。

向量数据库主要用于AI应用,如机器学习、自然语言处理、图像识别等,并因为支持快速高效的数据存储和检索过程,而成为AI用例的理想选择。

在此次的向星力·未来数据技术峰会(FDTC)上,星环科技推出了自研的向量数据库TranswarpHippo。作为一款企业级云原生分布式向量数据库,星环科技Hippo支持存储、索引以及管理海量的向量式数据集,能够高效地解决向量相似度检索、高密度向量聚类等问题。

与开源的向量数据库不同,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,能很好地满足企业针对海量向量数据的高实时性查询、检索、召回等场景。

大数据时代,应该如何解决海量图数据的存储、计算难题呢?星环科技打造面向图智能、业务分析的多模型企业级分布式图数据库StellarDB5.0。

在性能上,StellarDB5.0一骑绝尘,实现了实时短查询场景5倍提升,高并发上万+QPS,近50种图算法,平均8倍性能提升,多度关联关系场景10倍提升,解决无限扩层问题。

同时StellarDB5实现了图