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公开(公告)号：CN119693022A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411621951.0
申请日：2024-11-14
Applicant: 度小满科技(北京)有限公司
IPC: G06Q30/0201 , G06F18/2113 , G06F18/2431 , G06N5/01
Abstract: 本申请公开了一种金融营销建模方法、装置、服务器、计算机可读存储介质以及计算机程序产品。该方法提供了一种两阶段采样的建模方式，以及一种采样区间的构造方式。其中，第一阶段采用特征筛选的方式构建营销模型，作为粗排模型，该模型相对于在采样的尺度下对于头部区间的样本具有较好的区分能力；第二阶段使用粗排模型对全量建模样本打分，按照分值从低到高构建样本数量递增的分段采样区间，样本分数越高，其所在采样区间的采样比例也越高，从而最大程度保留了困难负样本，基于此种采样方式构建的样本集合进行营销模型的训练，可以显著提升精排模型的建模效果。
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公开(公告)号：CN119598204A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411766700.1
申请日：2024-12-04
Applicant: 度小满科技(北京)有限公司
IPC: G06F18/214 , G06N5/04 , G06N3/09 , G06F16/903 , G06F16/953
Abstract: 本发明提供一种指令微调数据生成方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取领域背景数据，将领域背景数据与第一指令输入至预设大语言模型，以使预设大语言模型基于领域背景数据及第一指令输出问题数据；将问题数据、领域背景数据以及第二指令输入预设大语言模型，以使预设大语言模型基于领域背景数据以及第二指令对问题数据进行回答，并输出答案数据。通过增加指令微调数据所属的领域背景知识作为一维输入，使得大语言模型可以基于相关领域背景知识生成指令微调数据，保证指令微调数据的领域相关性，提高指令微调数据的准确性。且在生成问题及答案的阶段均会参考领域背景知识，提高了答案数据的正确性，进一步提高指令微调数据的准确性。
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公开(公告)号：CN119576440A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411403793.1
申请日：2024-10-09
Applicant: 度小满科技(北京)有限公司
Abstract: 本公开提供了一种模型服务调用方法、装置、电子设备以及存储介质，涉及人工智能技术领域，该方法包括：在网关服务实例接收到模型推理请求的情况下，网关服务实例从至少两个服务节点中确定第i服务节点，以及向第i服务节点对应的第i服务网格发送模型推理请求；在第i服务网格接收到模型推理请求的情况下，第i服务网格检测第一模型服务实例是否能在第一等待时长内处理模型推理请求，确定第i检测结果，第一模型服务实例是第i服务节点上用于处理模型推理请求的模型服务实例；第i服务网格基于第i检测结果，向网关服务实例发送第i模型服务调用结果，且不同第i检测结果对应不同第i模型服务调用结果。该方法能够降低模型推理请求的处理时延。
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公开(公告)号：CN119128599A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411284041.8
申请日：2024-09-13
Applicant: 度小满科技(北京)有限公司
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F17/16 , G06F40/289
Abstract: 本发明提供一种长文本分类模型训练方法、长文本分类方法及装置，包括：对长文本数据进行向量化，按照多种预设分块大小对目标向量进行分块，基于各分块的局部注意力，得到局部注意力；利用预设卷积层对目标向量的全局注意力参数卷积，并基于卷积后的全局注意力参数得到全局注意力，基于局部注意力及全局注意力对初始长文本分类模型训练。通过采用多种预设分块大小对目标向量进行分块，使得在利用一个分块大小分块损失的语义信息，被另一大小的分块补足，减少数据计算量的同时，减少分块带来的语义信息损失，提高模型准确性。再有，通过在计算全局注意力时使用卷积层，实现局部信息与全局信息的交互，进一步提高模型准确性。
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公开(公告)号：CN119128105A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411284045.6
申请日：2024-09-13
Applicant: 度小满科技(北京)有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/088
Abstract: 本申请提供一种多轮对话模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域。在本申请中，通过构建带有用于指示对应的样本对话语句是否需要改写的第一标签的样本对话训练集，对初始多轮对话模型进行迭代训练；这样避免了现有技术中无监督的方式判别当前对话语句是否需要改写，导致判别模型的判别准确性较低的问题。并且，由于初始多轮对话模型既可以判别当前对话语句是否需要改写，还可以在确定需要改写当前对话语句时，基于当前对话语句关联的至少一个历史对话语句对当前对话语句进行改写，实现了语句判别和语句改写的联合建模，也即针对初始多轮对话模型的判别和改写均进行了训练，从而提高了多轮对话模型的对话改写效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118967879A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410983658.2
申请日：2024-07-22
Applicant: 度小满科技(北京)有限公司
Abstract: 本发明提供一种安全图像生成方法、装置、电子设备及存储介质，包括通过大语言模型对目标描述文本进行编码得到目标文本编码，通过文生图模型基于该目标文本编码生成候选图像，检测模型根据预设安全规则对候选图像的安全性进行检测，若存在任何不符合安全规则的特征，则通过反馈机制通知大语言模型进行描述的微调和优化，之后再次进行编码生成，直至生成的图片符合安全标准为止。通过在候选图像不符合安全规则的情况下，利用检测模型反馈的异常信息更新目标文本编码，使得更新后目标文本编码与原始的目标文本编码语义相近，确保了图片内容在保证语义完整性的前提下满足安全需求，且图像始终基于目标描述文本语义生成，提高安全图像的生成效率。
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公开(公告)号：CN118015675A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202311865097.8
申请日：2023-12-29
Applicant: 度小满科技(北京)有限公司
IPC: G06V40/16 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/776
Abstract: 本发明提供一种面部检测方法、装置、电子设备及可读存储介质，包括：接收第一输入，第一输入为包含人脸的待检测图像；响应于第一输入，对待检测图像进行特征提取，基于特征提取的特征图进行人脸检测，输出人脸检测结果；接收第二输入，第二输入为基于特征图的人脸检测结果；响应于第二输入，根据人脸检测结果进行人脸质量检测。本发明提出了性能更优、结构更为轻便、移动端部署更为简易的综合型面部检测方案。
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公开(公告)号：CN117893938A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311707935.9
申请日：2023-12-12
Applicant: 度小满科技(北京)有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本申请提供了一种视频评估模型的训练方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取训练视频集合；将所述训练视频集合输入至待训练的视频评估模型中，以得到所述训练视频集合中每个训练视频的排序结果；根据所述每个训练视频的排序结果，调整所述待训练的视频评估模型的模型参数，直至满足训练结束条件，将最后一次调整所述模型参数后的所述待训练的视频评估模型确定为目标视频评估模型；通过本发明提供的一种视频评估模型的训练方法、装置、设备及存储介质，无需人工标注、便于扩展为大规模或高效率的评估，能在一定程度上反映真实用户偏好。
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公开(公告)号：CN117787342A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311823159.9
申请日：2023-12-27
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 度小满科技(北京)有限公司
IPC: G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/082 , G06N3/084 , G06N3/096 , G06N3/0985 , G06F18/22
Abstract: 用于视觉语言模型的自适应标记与注意力剪枝方法，涉及数据处理技术领域。本发明是为了解决现有视觉语言模型加速方法处理后的视觉语言模型性能差，最终导致视觉语言模型在处理图像文本匹配时准确率低的问题。本发明包括：获取图像序列和文本序列，将图像序列和文本序列组成原始数据集，将原始数据集划分为训练集、测试集；将修剪器加入到预训练好的主干模型中获得剪枝模型，利用训练集对剪枝模型进行训练，获得训练好的剪枝模型；所述剪枝模型包括：单模态编码器、加入修剪器的跨模态编码器；利用测试集对训练好的剪枝模型进行测试，获得最终的剪枝模型。本发明用于修剪视觉语言模型冗余标记和注意力头。
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公开(公告)号：CN117314630A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311423081.1
申请日：2023-10-30
Applicant: 度小满科技(北京)有限公司
IPC: G06Q40/03 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供了一种信贷风控模型的构建方法、装置、设备以及可读存储介质，该方法包括：根据数据库中N1个第一用户的交易流水数据确定该N1个第一用户的第二用户；基于每个第一用户的特征信息、每个交易对象的特征信息以及每个第二用户的特征信息得到第一用户的第二特征信息集合；根据每个第一用户的所有第二特征信息集合中第一用户的特征信息与第二用户的特征信息的相似度以及第二特征信息集合中的第二用户的特征信息，计算每个第一用户的N3个第一融合特征信息；根据每个第一用户的特征信息、每个第一用户的N3个第一融合特征信息以及每个第一用户的第二融合特征信息计算每个第一用户的N3个第三特征信息集合；根据第三特征信息集合训练信贷风控模型。
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