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公开(公告)号：CN119830997A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411873895.X
申请日：2024-12-18
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06N3/096 , G06N3/045 , G06F18/213 , G06F18/22
Abstract: 本说明书实施例公开了一种用于训练学生图文对比模型的方法、装置、介质及电子设备，将无标签的第一图像数据输入已训练的教师图文对比模型，获得所述第一图像数据对应的第一输出结果；将所述第一图像数据与对应的可训练的第一图像提示词输入与所述教师图文对比模型对应的学生图文对比模型中的图像编码器，获得其输出的目标图像特征；将所述目标图像特征与所述已训练的教师图文对比模型在其训练过程中预存储的文本特征相乘，获得所述第一图像数据对应的第二输出结果；使得所述学生图文对比模型根据所述第一输出结果及所述第二输出结果进行知识蒸馏，获得已训练的学生图文对比模型。
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公开(公告)号：CN119760347A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411830587.9
申请日：2024-12-12
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F18/20 , G06F18/2433 , G06F18/214 , G06N3/042 , G06N3/0895
Abstract: 本说明书实施例公开了一种动态图表征模型训练、动态图异常检测方法及装置。该训练方法在训练过程中依赖于节点记忆表征进行图对比学习，不需要标签即可高效地训练异常检测模型。基于上述动态图表征模型训练方法训练的动态图表征模型，能够有效地捕获动态图场景中的图结构异常、节点属性异常及时序异常，进而能够以无监督的方式有效解决动态图异常检测问题。本说明书实施例所述的动态图表征模型训练装置、动态图异常检测方法及装置同样具有上述效果。
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公开(公告)号：CN119046174A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411535888.9
申请日：2024-10-30
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F11/36 , G06F18/20 , G06V10/40 , G06F40/126 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本说明书公开了一种模型训练以及页面检测方法、装置、介质及设备。获取样本页面图像，样本页面图像对应的导航文本以及标签文本。将样本页面图像与导航文本输入到预设的大语言模型，以使大语言模型根据导航文本，确定输出文本，输出文本中包含有目标控件在页面中所在位置的预测坐标表征。将预测坐标表征输入到待训练的坐标解码器，得到目标控件在页面中所在位置的预测坐标。根据预测坐标与实际页面坐标之间的差异，确定综合损失值，以根据综合损失值，对坐标解码器进行训练。使得训练完成的坐标解码器能够对大语言模型输出的预测坐标表征进行纠正，提高页面检测准确性。
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公开(公告)号：CN111144718B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN201911278052.4
申请日：2019-12-12
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q10/0635 , G06N20/00
Abstract: 本说明书实施例提供一种私有数据保护的风险决策方法、装置、系统及设备。方法应用于目标联邦学习训练中的目标成员对象，包括：将属于私有数据的风险特征集合输入至本地的第一风控模型，确定目标风险特征维度的预测贡献值，目标风险特征维度为该风险特征集合和第一风控模型对应的其中一个风险特征维度，第一风控模通过目标联邦学习训练得到。接收目标联邦学习训练的其他成员对象发送的目标风险特征维度的预测贡献值，其他成员对象确定的目标风险特征维度的预测贡献值的方法与目标成员对象一致。基于包含自身在内的至少两个成员对象确定的目标风险特征维度的预测贡献值，确定目标风险特征维度的重要性的解释数据，以进行风险决策。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118363755A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410472670.7
申请日：2024-04-18
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F9/50
Abstract: 本说明书实施例公开了一种算力调度方法、装置、存储介质及电子设备，该算力调度方法包括：获取对应多个历史业务请求的历史业务请求信息，根据所述历史业务请求信息确定模型参数，该模型参数包括与各所述历史业务请求对应的第一价值向量、第一算力约束条件和第一耗时约束条件；基于该模型参数和与对偶参数相关的待执行链路构建价值优化模型，通过对所述价值优化模型进行求解以获取所述对偶参数；进而基于所述对偶参数和当前业务请求对应的业务请求信息确定与所述当前业务对应的待执行链路，所述待执行链路包括终端执行链路和边缘服务器执行链路。
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公开(公告)号：CN114662706B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202210296231.6
申请日：2022-03-24
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06N20/20 , G06F18/21 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06N3/098
Abstract: 本说明书实施例公开了一种模型训练方法、装置及设备，该方法应用于终端设备，包括：获取用于训练目标模型的样本数据，该样本数据不包含用于训练目标模型的标签信息，然后，根据预设的节点选取次数，每次从目标模型中包含的模型节点中选取满足预设丢弃概率的模型节点，并从目标模型中去除选取的模型节点，得到剩余模型节点构成的目标模型，将该样本数据输入到上述每个目标模型中进行特征提取处理，得到每个目标模型对应的样本特征，向该样本特征中分别加入预设的噪声数据，得到噪声样本特征，将该噪声样本特征发送给服务器，以触发服务器基于该噪声样本特征对目标模型进行联邦训练。
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公开(公告)号：CN117592056A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311564982.2
申请日：2023-11-21
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F21/57 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本说明书公开了一种模型的防盗取检测方法、装置、存储介质和电子设备，防盗取检测模型包括克隆器及生成器，克隆器用于克隆预先训练的业务模型，生成器用于生成输入所述克隆器的仿真业务数据。先将噪声输入生成器，获得第一仿真业务数据，并通过克隆器获得第一仿真业务数据的第一业务结果。再根据第一业务结果及第一仿真业务数据，以提高克隆器输出结果的错误率为训练目标，对生成器进行训练。接着，将噪声输入训练后的生成器，获得第二仿真业务数据，通过克隆器及业务模型获得第二仿真业务数据的第二业务结果及标签。最后，根据第二业务结果及标签，对克隆器进行训练，利用训练过程中的克隆器的迭代次数，检测业务模型的防盗取能力。
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公开(公告)号：CN119046174B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202411535888.9
申请日：2024-10-30
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F11/3604 , G06F18/20 , G06V10/40 , G06F40/126 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本说明书公开了一种模型训练以及页面检测方法、装置、介质及设备。获取样本页面图像，样本页面图像对应的导航文本以及标签文本。将样本页面图像与导航文本输入到预设的大语言模型，以使大语言模型根据导航文本，确定输出文本，输出文本中包含有目标控件在页面中所在位置的预测坐标表征。将预测坐标表征输入到待训练的坐标解码器，得到目标控件在页面中所在位置的预测坐标。根据预测坐标与实际页面坐标之间的差异，确定综合损失值，以根据综合损失值，对坐标解码器进行训练。使得训练完成的坐标解码器能够对大语言模型输出的预测坐标表征进行纠正，提高页面检测准确性。
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公开(公告)号：CN118113478A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410334206.1
申请日：2024-03-21
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F9/50
Abstract: 本说明书实施例公开了一种设备的调度方法、装置及设备，该方法包括：在检测到终端设备获取到风险防控业务的业务处理请求时，获取边缘服务器与终端设备之间的设备性能信息，以及边缘服务器的历史工作负载信息；基于设备性能信息，确定业务处理请求对应的调度评估指标；如果调度评估指标满足第一调度条件，则基于设备性能信息，以及边缘服务器的历史工作负载信息，确定业务处理请求对应的调度策略，若调度策略指示由边缘服务器执行风险防控处理，则以预设的决策概率调度边缘服务器中的第一风险防控模型执行业务处理请求对应的风险防控处理；否则，调度终端设备中的第二风险防控模型执行业务处理请求对应的风险防控处理。
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