11月21日,「筑基赋能 智向未来」九章云极DataCanvas大模型系列成果发布会(以下简称“发布会”)在北京重磅召开,本次成果发布距离今年6月30日DataCanvas Alaya九章元识大模型公布仅4个多月,是九章云极DataCanvas公司大模型技术应用创新能力的实力印证。
发布会上重磅发布围绕DataCanvas Alaya九章元识大模型的开源底层LLMOps大模型工具链,开源Alaya-7B大模型系列,以及TableAgent数据分析智能体等一系列直击应用的大模型创新成果,其业内领先的模型表现,0门槛、高价值的数据分析应用再次刷新大模型应用行业认知天花板!
大会同期,广东民营投资股份有限公司(以下简称“粤民投”)、西藏赛富合银投资有限公司(以下简称“西藏赛富”)、广州赛富合银资产管理有限公司(以下简称“赛富资管”),与北京九章云极科技有限公司(以下简称“九章云极DataCanvas”)正式签署《共同推动人工智能在工业领域普及和更新的战略合作》《智算中心生态拓展战略合作》。此外,九章云极与瀚博半导体签署《共建智算集群生态战略合作》协议,将推动人工智能软件+硬件融合创新,人工智能技术在工业领域的规模化应用,打造全国领先并具有国际影响力的人工智能创新应用示范区。
Alaya-7B通识&对话大模型 + LLMOps工具链,大模型「全家桶」重磅开源
发布会上,九章云极DataCanvas公司自主研发的DataCanvas Alaya 九章元识大模型矩阵正式开源一系列新成果,其中包括「Alaya-7B大模型系列」中的Alaya-7B Foundation Model通识大模型和Alaya-7B Chat Model对话大模型两大模型,以及「LLMOps大模型工具链」中的LMS模型运行工具和LMPM 提示词管理器两大工具。
九章云极DataCanvas Alaya-7B系列大模型正式开源
【技术门槛更低,算力消耗更少的Alaya-7B】
九章云极DataCanvas 公司副总裁于建岗博士介绍,Alaya-7B大模型系列是DataCanvas Alaya九章元识大模型矩阵的成员之一,基于Alaya通识大模型,由自我采集、精心筛选处理的万亿token数据集(包含网络上的中英文文章、新闻、百科等数据源)上从0开始预训练而成。在此前参与的C-Eval、CMMLU、AGIEval、 MMLU、BBH等权威大模型评测榜单中,Alaya-7B均表现出业内领先水准。
Alaya-7B Chat Model 是Alaya-7B Foundation Model的对话版本,通过在精心选择的微调数据集上进行微调,并对基于涉毒、涉黄以及不良偏见数据进行去毒,从而生成和人类价值观对齐的对话式大模型。Alaya-7B Chat Model具备多轮对话、自我认知和偏见拒答的能力,能够完成知识问答、代码编写、信息提取、阅读理解、创意写作等多项语言任务。
于建岗博士称,Alaya-7B大模型系列在保证模型表现的同时,对使用者的安装使用硬件要求更低、应用技术难度更低、训练所需的算力资源消耗更小,有助于加速大模型在各类行业场景的实际应用。
九章云极DataCanvas LLMOps大模型工具链正式开源
【全生命周期的大模型工具链】
LLMOps大模型工具链则覆盖了大模型从训练、精调、压缩、部署、推理到监控的全生命周期过程。本次开源两大工具——LMS(Large Model Serving)模型运行工具和LMPM (Large Model Prompt Manager) 提示词管理器——在大模型业务赋能过程中均起着关键作用。
●LMS模型运行工具,能够提高大模型的交付速度和质量,降低大模型的运维和运营成本,以及完成大模型生产化及服务运营等方面的需求。
●LMPM提示词管理器,通过帮助用户设计更好的提示词,引导大模型生成更加准确、可靠、符合预期的输出内容。该工具既可面向技术人员提供development toolkit的开发模式,也可以面向非技术人员提供人机交互的操作模式,满足更多人群使用大模型的需求。
九章云极DataCanvas正在不断尝试工具链、大模型和行业应用的融合创新。此前,工具链之一DingoDB多模向量数据库,与DataCanvas Alaya九章元识大模型联合打造了企业知识管家解决方案,赋能企业构建高度自动化与智能化的企业知识库,加速多模态大模型落地应用。
从DingoDB多模向量数据库、LMS模型运行工具、LMPM提示词管理器,到Alaya-7B通识+对话大模型系列,九章云极DataCanvas已经为用户提供了从数据管理到大模型应用的一站式、0门槛、全链条开源工具组合。
【开源地址】
欢迎前往【九章云极DataCanvas官网-开源项目板块】获得开源地址。
直击最具商业价值应用场景!TableAgent实现人人都是数据分析师
本次发布会正式发布公测的TableAgent数据分析智能体,同样是以DataCanvas Alaya九章元识大模型和LLMOps大模型工具链为基础实现的智能体创新。
TableAgent数据分析智能体正式发布
九章云极DataCanvas公司主任架构师杨健介绍称,TableAgent在Alaya元识基础上进化而来,是从0到1的交互式结构化数据分析的突破,是企业数据分析的全新方式,让“人人都是数据分析师”得以从梦想照进现实。
TableAgent是能够实现私有化部署的企业级数据分析智能体,有非常强大的意图理解能力、分析建模能力和洞察力。在充分的理解用户意图后,TableAgent能够自主地利用统计科学、机器学习、因果推断等高级建模技术从数据中挖掘价值,进而提供分析观点和指导行动的深刻见解。这种启发式和引导式分析能力,能够从深度和广度上不断挖掘数据中的信息和价值,帮助用户完成高质量的分析工作。
TableAgent数据分析智能体特性优势
同时,得益于自有大模型和自研T+底层体系,TableAgent能够适用于各类行业和专业,实现对任何特定领域内个性化数据分析情景下的专业化微调。
杨健指出,当前市场呈现出丰富多样的生成式AI形态,拨开一众表面浮夸的形态和场景,TableAgent团队发现,“数据分析”是大模型和具体业务融合的更深一步,是最能为用户产生直接商业价值的核心领域,也将是企业真正需要沉淀的、最有业务价值的领域。与九章云极DataCanvas公司 “一切为了应用”的AI基础软件研发目标一致,TableAgent聚焦数据分析,作为Data+AI的产物,将在未来大模型主导的AI时代为企业转换巨大的业务价值,迎来难以估量的蓝海机遇。
【公测地址】
TableAgent现已开放公测地址,欢迎前往【九章云极DataCanvas官网】首页入口体验。
“算法+算力”一体化服务全速推进,强强联手构建人工智能强生态!
发布会上,九章云极DataCanvas公司与上下游生态合作伙伴的三大战略合作正式签订,合作领域涵盖AI软硬件自主创新、工业领域AI技术规模化应用和国产化智能算力建设,实现公司“算法+算力”一体化服务生态战略进阶!
基于业内领先的AI技术积累和产品化实力,九章云极DataCanvas公司与瀚博半导体签订《共建智算集群生态战略合作协议》,双方将最大范围利用各自优势,通过大规模采用优秀国产软硬件产品,打造出涵盖硬件、软件,并可提供从底层算力到顶层应用使能的全栈能力的全功能新型智算集群。
九章云极DataCanvas公司与西藏赛富签订《共同推动人工智能在工业领域普及更新的战略合作》
凭借在包含大模型系列工具在内的AIFS人工智能基础软件产品领先优势和丰富的行业经验,西藏赛富正式与九章云极DataCanvas签订《共同推动人工智能在工业领域普及更新的战略合作》,旨在共同积极推进后者的人工智能系统解决方案,在先进制造业以及水电、火电、风电、储能、矿山、石化等工业领域的产业应用,推广人工智能技术在国内工业领域的应用普及和更新。
九章云极DataCanvas公司与粤民投、赛富资管签署《智算中心生态拓展战略合作》
同期,粤民投、赛富资管与九章云极DataCanvas公司共同签署《智算中心生态拓展战略合作》,为公司“算法+算力”一体化服务战略升级再添强劲动力。根据战略合作协议,各方将合作共同推动打造国内规模领先、自主可控的新型智算中心,并推进产业融合创新及合作生态建设计划,利用各方在人工智能领域具备的软硬件先进技术及伙伴资源,对实体产业赋能,促进我国对通用大模型、垂类大模型等人工智能产业的创新应用并推动产业化转化,打造出具有标杆意义的智算中心示范项目。
九章云极DataCanvas董事长方磊博士发表演讲
九章云极DataCanvas公司董事长方磊博士在发布会上做《新时代下国产AI算力的发展之路》主题演讲,他指出,在大模型元年,公司把握时代、坚持引领,与大模型共同进化。大模型的发展不仅为人工智能技术向各行业应用更深、更广地铺开提供沃土,更为基于AI技术的软硬件创新融合带来了前所未有的技术助推和市场机遇。其中,AI算力的国产化替代,是我国人工智能软件和硬件相互赋能的全新领域、大有可为,与优质的生态合作伙伴携手共进,将加速实现时代与我的共赢。
本次大模型系列成果发布会进一步奠定九章云极DataCanvas人工智能基础软件领导者地位,未来,公司将锚定AI应用,凭借AIFS人工智能基础软件和DataPilot数据领航员两大产品体系优势,深化AI产业链生态合作,加速为AI Foundation Service人工智能基础服务持续注入自主创新的AI基础软件源动力!
本网信息来自于互联网,目的在于传递更多信息,并不代表本网赞同其观点。其原创性以及文中陈述文字和内容未经本站证实,对本文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性、及时性本站不作任何保证或承诺,并请自行核实相关内容。本站不承担此类作品侵权行为的直接责任及连带责任。如若本网有任何内容侵犯您的权益,请及时联系我们,本站将会在24小时内处理完毕。:https://ps.zhongyuankb.cn/7549.html