公开(公告)号：CN118194079A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410131436.8

申请日：2024-01-30

Applicant: 度小满科技(北京)有限公司

Inventor： 唐东格 ,  杨青

IPC: G06F18/24 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供一种模型训练方法、装置、存储介质及电子设备，该方法包括：基于初始训练样本集，确定待读取初始训练样本集；从待读取初始训练样本集中，确定出目标训练样本集；调用初始分类模型，对目标训练样本集中的各个目标训练样本进行样本预测，得到各个目标训练样本的样本预测值，并基于各个目标训练样本的样本预测值与相应的标签值，计算模型损失值；按照减小模型损失值的方向，对初始分类模型中的模型参数进行优化，得到模型优化后的初始分类模型，以基于模型优化后的初始分类模型，确定目标分类模型。本发明实施例可在避免过滤掉有效样本及避免正负样本比例失衡的情况下，确定目标训练样本集，以提高模型训练效率和模型性能。

公开(公告)号：CN119515529A

公开(公告)日：2025-02-25

申请号：CN202411618700.7

申请日：2024-11-13

Applicant: 度小满科技(北京)有限公司

Inventor： 唐东格 ,  杨青

IPC: G06Q40/03 ,  G06N20/20 ,  G06N3/08 ,  G06F18/214 ,  G06N3/096 ,  G06N3/045 ,  G06N5/04

Abstract: 本申请公开了一种基于金融风控的多模型集成学习方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质以及计算机程序产品。该方法将采用多种训练方式分别训练得到的多个金融风控模型进行多模融合，再将融合模型作为教师模型，调用预搭建的学生模型对教师模型进行蒸馏学习，使用一个低资源的小模型对融合模型进行蒸馏学习，将融合模型学习到的多个大模型的集成学习能力迁移到轻量级的学生模型上，将蒸馏学习后的学生模型作为集成学习模型输出，这样集成学习模型就兼具多个金融风控模型的业务功能，同时体量小，低资源易部署，在保证多个大模型集成效果提升的同时，实现低资源线上部署和推理使用，提升了AI技术在金融科技领域的应用能力。

公开(公告)号：CN115758152A

公开(公告)日：2023-03-07

申请号：CN202211476118.2

申请日：2022-11-23

Applicant: 度小满科技(北京)有限公司

Inventor： 唐东格 ,  杨青

IPC: G06F18/214

Abstract: 本发明公开了一种样本预测方法、装置、存储介质及电子装置，涉及人工智能领域。其中，该方法包括：获取第一样本和样本描述信息，其中，第一样本为应用的包名，样本描述信息为应用的文字描述信息；对第一样本进行切分，得到多个第二样本，其中，第二样本为应用的子包名；根据第一样本、多个第二样本和样本描述信息进行预测，得到第一样本对应的预测结果。本发明解决了相关技术中对用户的APP信息进行建模得到的模型效果不佳，导致预测结果的准确率较低的技术问题。