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公开(公告)号：CN116627789B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310889945.2
申请日：2023-07-19
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种模型检测方法及装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：将多个客户端划分为多个实验分桶，并向所述多个实验分桶中每个实验分桶内的客户端下发对应的待检测模型；响应于接收到客户端发送的数据获取请求，向所述客户端发送业务数据和所述客户端对应的分桶标记，以使所述客户端在针对业务数据运行待检测模型的情况下收集评估样本，并将所述评估样本标记上所述客户端对应的分桶标记，其中，所述评估样本包括用户针对业务数据的操作指令；接收多个客户端发送的标记有分桶标记的评估样本，并根据每个分桶标记对应的评估样本对应确定每个分桶标记对应的待检测模型的检测结果。
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公开(公告)号：CN116629386B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310903982.4
申请日：2023-07-21
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06N20/00 , G06F16/2458 , G06F16/27 , G06F21/62 , G06F16/21 , G06F16/23 , G06F16/245
Abstract: 本说明书一个或多个实施方式提供了一种模型训练方法及装置，模型训练方法包括基于实时接收到的训练数据的时间信息确定训练数据的时效性，在训练数据的时效性为有效的情况下，将训练数据存储在云服务器的存储模块中，利用存储模块中存储的训练数据对部署于云服务器的全局模型进行训练。本公开实施方式中，通过对训练数据的时效性筛选，仅存储有效的训练数据，缩减云服务器存储数据量，降低存储压力，而且可以过滤过期或者错误数据，为模型训练提供正确且可靠的数据基础，提高模型训练的稳定性和训练效果。
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公开(公告)号：CN116627789A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310889945.2
申请日：2023-07-19
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种模型检测方法及装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：将多个客户端划分为多个实验分桶，并向所述多个实验分桶中每个实验分桶内的客户端下发对应的待检测模型；响应于接收到客户端发送的数据获取请求，向所述客户端发送业务数据和所述客户端对应的分桶标记，以使所述客户端在针对业务数据运行待检测模型的情况下收集评估样本，并将所述评估样本标记上所述客户端对应的分桶标记，其中，所述评估样本包括用户针对业务数据的操作指令；接收多个客户端发送的标记有分桶标记的评估样本，并根据每个分桶标记对应的评估样本对应确定每个分桶标记对应的待检测模型的检测结果。
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公开(公告)号：CN116594846A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310868846.6
申请日：2023-07-14
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种推理服务监控方法及装置。其中，该方法应用于边缘服务器；所述边缘服务器中部署有推理服务模块和监控模块；所述方法包括：在接收到终端上传的推理请求的情况下，将所述推理请求中包含的待推理数据输入所述推理服务模块中，以由所述推理服务模块基于所述待推理数据进行推理；通过所述监控模块获取所述推理服务模块在推理过程中产生的监控数据，并将所述监控数据上传至云端；上传至所述云端的监控数据，被用于对所述推理服务模块进行推理质量评估。
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公开(公告)号：CN120029673A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510389327.0
申请日：2025-03-28
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F9/318 , G06N5/04 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06F18/241
Abstract: 本说明书实施例提供一种目标领域下的大模型微调方法和装置。方法包括：获取多个样本构成的训练数据集；任一样本包括输入文本和期望响应，所述输入文本包括所述目标领域的请求任务和执行所述请求任务的指令；所述期望响应包括标签思考路径、基于所述标签思考路径和检索到的若干文档得到的标签回答；所述标签思考路径包括所述请求任务的概念分类、基于所述概念分类确定的关联信息；利用所述训练数据集对大模型进行指令微调，以得到目标领域下的大模型。能够进一步提高大模型在垂直领域上的表现。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116610869B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310862674.1
申请日：2023-07-13
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9538 , G06N20/00
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种推荐内容管理方法及装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：向服务端发送内容推荐请求，其中，所述内容推荐请求用于请求所述服务端生成并返回针对显示界面的多个显示区的推荐内容；接收所述服务端返回的多个推荐内容，以及所述多个推荐内容中每个推荐内容的数据标签，其中，所述多个推荐内容中每个推荐内容的数据标签由所述服务端每个推荐内容进行NER实体抽取得到，所述多个推荐内容与所述多个显示区一一对应；根据所述多个推荐内容中每个推荐内容的数据标签，对所述多个推荐内容进行去重处理，并将去重处理后剩余的至少一个推荐内容曝光于对应的显示区。
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公开(公告)号：CN116610873A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310887568.9
申请日：2023-07-19
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9538 , G06F9/50 , G06N3/08 , G06N3/045
Abstract: 本说明书提供一种信息推荐方法及装置、存储介质，该方法包括：基于用户对云节点下发的至少一个第一推荐信息的操作行为，得到实时特征信息；将实时特征信息发送给边缘节点；接收并存储边缘节点返回的目标特征信息，目标特征信息是用于表征用户的历史操作行为和实时操作行为之间的共性的特征信息；基于目标特征信息，对云节点下发的至少一个第二推荐信息进行重排序后输出。本公开可以利用边缘节点的算力为客户端提供更精准表征用户操作行为的目标特征信息，扩展了客户端上表征用户操作行为的特征信息的丰富度，且可以减少信息推荐的时延，能够更合理的利用端边云各个设备的资源，提高了端边云架构的可用性。
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公开(公告)号：CN116562399A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310844489.X
申请日：2023-07-10
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书一个或多个实施方式提供了一种端边云协同的模型训练方法及装置，模型训练方法包括接收与边缘节点所对应的各个应用端发送的梯度信息，基于接收到的各个应用端发送的梯度信息进行聚合处理得到聚合梯度数据，将聚合梯度数据发送至云服务器，以及云服务器根据聚合梯度数据对全局模型进行训练。本说明书实施方式中，通过边缘节点对应用端的梯度信息进行聚合处理，从而缩减梯度信息的数据量，而且可以最大程度保留全部梯度信息的特征，因此后续云服务器的模型训练仍然是建立在全局视野，在较少丢失信息的情况下，加快模型训练速度，保证模型的精度和效果。
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公开(公告)号：CN117851355A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410039258.6
申请日：2024-01-10
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/172 , G06F16/182
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种用于边节点的数据缓存方法、装置、设备及介质。本说明书通过获取第一边节点在第一时间段内下发过、且下发次数大于第一次数阈值的第一数据，并获取位于第一边节点对应的预设地理区域内的第二边节点在第一时间段内下发过、且下发次数大于第一次数阈值的第二数据，从而确定第一数据、第二数据以及第一边节点已缓存的第三数据的预测命中概率，以便基于第一数据、第二数据以及第三数据中预测命中概率满足设定条件的目标数据，对第一边节点的缓存进行更新，以保证第一边节点的缓存中存储的为预测命中概率较高的数据，提高缓存命中率。
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公开(公告)号：CN116610308B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310867712.2
申请日：2023-07-13
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种代码管理方法及装置、电子设备及存储介质，该方法包括：根据针对第一模型的脚本生成指令，获取代码库中通用代码和第一模型对应的专用代码，其中，第一模型为多个待检测模型中的任一个待检测模型；根据通用代码和第一模型对应的专用代码，生成第一模型对应的脚本。开发人员只需根据所有待检测模型的检测实验的共有逻辑开发通用代码，并根据每个待检测模型的检测实验的专有逻辑开发专用代码，相对于针对每个待检测模型的检测实验的完整逻辑开发代码，开发工作量较低；而且代码库中只需保存通用代码和各待检测模型的专用代码，内存占用量较低；再者可以很便捷的生成待检测模型的代码，提高了代码生成的效率。
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