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[发明专利]图像分类方法、训练图像分类模型的方法及装置-CN202310822213.1在审
发明人：夏英达;袁铭泽;张灵;姚佳文;裘茗烟;董和鑫;周靖人;吕乐 -专利权人：阿里巴巴达摩院（杭州）科技有限公司
申请日： 2023-07-04 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种图像分类方法、训练图像分类模型的方法及装置。主要技术方案包括：获取待分类的图像；对所述待分类的图像进行特征提取，得到所述图像的特征表示；利用所述图像的特征表示对预先训练得到的多个聚类中心的初始表示进行交叉注意力处理，得到多个聚类中心表示；利用所述图像的特征表示和所述多个聚类中心表示进行解码处理，得到类别分配矩阵；利用所述多个聚类中心表示和所述类别分配矩阵进行分类，得到所述待分类的图像是否属于目标类别的分类结果。通过本申请能够使得图像分类结果具有更高的准确率。
图像分类方法训练模型装置

[发明专利]数据标注的方法、系统、服务器和端侧设备-CN202310814983.1在审
发明人：张一昌;文彬;余非梧;王兴军;周畅;周靖人 -专利权人：杭州阿里巴巴飞天信息技术有限公司
申请日： 2023-07-04 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06F16/45 文献下载
摘要：本申请提供一种数据标注的方法、系统、服务器和端侧设备。本申请的方法应用于为标注员分配与其标注能力相匹配的基于大模型的待标注样本，实现大模型的标注，通过获取标注员的标注能力信息，将标注员的标注能力信息与待标注样本进行语义匹配，确定与标注员的标注能力信息在语义上相匹配的待标注样本，得到标注员匹配的待标注样本，通过标注界面向标注员输出标注员匹配的待标注样本，使得标注员进行与其标注能力相匹配的待标注样本的标注处理，从而在实现大模型标注时为标注员分配其擅长标注的待标注样本，可大大提升大模型数据标注的准确性，提升基于标注数据测评或训练得到的大模型的人机交互能力，从而提升基于大模型的人机交互质量。
数据标注方法系统服务器设备

[发明专利]图像分类方法-CN202310671982.6在审
发明人：唐禹行;赵麟;吴平;张灵;董和鑫;吕乐;周靖人;左传涛 -专利权人：阿里巴巴达摩院（杭州）科技有限公司;复旦大学附属华山医院
申请日： 2023-06-07 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本说明书实施例提供图像分类方法，其中所述图像分类方法包括：获取待分类图像，其中，所述待分类图像包括目标对象的全局图像信息；将所述待分类图像输入图像分类模型，获得所述目标对象的类型信息，其中，所述图像分类模型基于样本图像的特征关联信息训练获得，所述样本图像包括由样本对象的多个局部特征构成的全局图像信息，所述特征关联信息通过对所述样本对象的多个局部特征之间进行关联分析获得。通过基于样本图像的特征关联信息对图像分类模型进行训练，使图像分类模型具备基于局部特征之间的特征关联信息进行图像分类的功能，从而提升了图像分类模型输出的目标对象的类型的准确度。
图像分类方法

[发明专利]图像生成、模型训练方法、装置、设备及存储介质-CN202310160285.4在审
发明人：黄梁华;陈狄;刘宇;沈宇军;赵德丽;周靖人 -专利权人：阿里巴巴达摩院（杭州）科技有限公司
申请日： 2023-02-20 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06T11/20 文献下载
摘要：本公开涉及一种图像生成、模型训练方法、装置、设备及存储介质。本公开通过多个图像生成元素，生成目标图像，使得所述目标图像的多个图像元素包括多个目标元素，所述多个目标元素和所述多个图像生成元素一一对应，且存在对应关系的目标元素和图像生成元素的相似度大于或等于预设值。由于图像生成元素的个数是大量的，且不同图像生成元素之间的组合方式也是灵活多样的，因此，通过组合不同的多个图像生成元素，可以生成大量的不同的目标图像，极大的提高了目标图像的多样性。
图像生成模型训练方法装置设备存储介质

[发明专利]图查询方法-CN202310413647.6有效
发明人：赖龙彬;杨宇凡;马浩天;刘宇轩;吕冰清;周晓丽;沈斯杰;于文渊;周靖人;钟叶青 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2023-04-12 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06F16/901 文献下载
摘要：本说明书实施例提供图查询方法，应用于客户端，包括：解析用户针对初始属性图发送的子图查询语句，生成与所述子图查询语句对应的子图结构；根据子图统计信息、所述子图结构，通过预设计算方式确定目标子图查询执行策略，其中，所述子图统计信息从根据目标属性图构建的图数据结构获取；将所述目标子图查询执行策略，编码为数据流结构，并将所述数据流结构发送至服务端；接收所述服务端根据所述数据流结构，在所述初始属性图中进行查询返回的目标子图，并将所述目标子图返回至所述用户。
查询方法

[发明专利]图像处理方法以及装置-CN202310628573.8在审
发明人：王一睿;郭大洲;金达开;闫轲;吕乐;周靖人 -专利权人：阿里巴巴达摩院（杭州）科技有限公司
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本说明书实施例提供图像处理方法以及装置，其中方法包括：接收图像处理任务，其中，图像处理任务携带目标待检测分区对应的多个目标图像，图像处理任务用于检测目标待检测分区内是否存在异常待检测对象；将多个目标图像输入图像处理模型，获得目标待检测分区对应的检测结果，其中，图像处理模型基于各目标图像的局部图像特征和全局图像特征确定检测结果。通过将多个目标图像输入图像处理模型中，能够获得图像处理模型输出的目标待检测分区对应的检测结果，实现对目标待检测分区内是否存在异常待检测对象的自动检测，图像处理模型基于各目标图像的局部图像特征和全局图像特征确定检测结果，能够提高针对待检测对象的检测结果准确性和检测效率。
图像处理方法以及装置

[发明专利]数据处理方法、存储介质及电子设备-CN202310998061.0在审
发明人：陆承镪;任宣丞;周畅;党凯;崔泽宇;周靖人 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2023-08-08 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：本申请公开了一种数据处理方法、存储介质及电子设备。其中，该方法包括：获取待处理的源数据；采用预设数据过滤方式对源数据进行过滤处理，得到第一过滤结果；采用预设数据清洗方式对第一过滤结果进行清洗处理，得到清洗结果；基于清洗结果确定预训练数据。本申请解决了相关技术中从互联网获取大规模语言模型预训练语料时的数据处理效率低、预训练语料质量差的技术问题。
数据处理方法存储介质电子设备

[发明专利]图像生成方法-CN202310594509.2在审
发明人：刘志恒;张轶飞;沈宇军;郑可成;朱凯;冯睿蠡;刘宇;赵德丽;周靖人 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2023-05-22 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本说明书实施例提供图像生成方法，其中所述图像生成方法包括：将包含至少两个对象的对象描述文本输入图像生成模型，确定所述对象描述文本的初始文本向量；确定所述至少两个对象的预存对象向量，其中，所述预存对象向量为根据所述图像生成模型训练过程中，针对所述至少两个对象的训练文本向量生成；通过所述预存对象向量对所述初始文本向量进行处理，获得目标文本向量，并根据所述目标文本向量生成包含所述至少两个对象的对象图像。从而避免了由于多概念定制化语句的数量庞大，导致神经网络模型的训练效率低，并且浪费了大量的计算资源的问题。同时，保证图像生成模型的顺利运行，提供稳定的图像生成能力。
图像生成方法

[发明专利]人机交互的数据处理方法及服务器-CN202310721009.0有效
发明人：张一昌;林俊旸;周畅;周靖人 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2023-06-19 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F11/34 文献下载
摘要：本申请提供一种人机交互的数据处理方法及服务器，本申请的方法，通过基于预先标注的任一会话的多轮交互信息确定各轮输入信息的标注的上文信息，并通过人机交互模型根据各轮输入信息和标注的上文信息输出各轮输入信息的响应结果，可保证各个人机交互模型在多轮交互中相同输入信息的上文信息是一致的；根据至少一次会话中各轮的输入信息、上文信息和响应结果，确定人机交互模型的多轮交互能力测评信息，可使用统一预先标注的多轮交互信息公平地测评人机交互模型的多轮交互能力，得到人机交互模型的多轮交互能力的测评信息，可指导人机交互模型的上线判定或更新人机交互模型的优化版本，可提升人机交互模型的人机交互质量。
人机交互数据处理方法服务器

[发明专利]数据查询方法及查询预测模型训练方法-CN202310362295.6有效
发明人：李鹏飞;朱鎔;丁博麟;魏文卿;周靖人 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2023-04-04 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F16/2455 文献下载
摘要：本说明书实施例提供数据查询方法及查询预测模型训练方法，其中数据查询方法包括：获取针对目标数据库的查询请求和关联向量集合，关联向量集合通过对各数据编码向量之间进行关联分析获得，关联向量集合中的关联向量表征至少两个数据编码向量之间的关联程度，各数据编码向量基于对目标数据库中的各数据进行编码获得；对查询请求进行编码，获得查询编码向量；对关联向量集合中的关联向量与查询编码向量之间进行关联分析，获得查询预测信息；基于查询预测信息在目标数据库中进行查询，获得查询请求对应的查询结果。通过对目标数据库中各数据和查询请求之间的关联关系进行分析，并提供查询结果，提高查询效率和查询的准确性。
数据查询方法预测模型训练

[发明专利]服务提供方法、设备和存储介质-CN202310182949.7有效
发明人：王鹏;王世杰;林俊旸;杨安;周畅;周靖人 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2023-02-21 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种服务提供方法、设备和存储介质，该方法包括：将至少一种模态的待处理数据输入特征提取模型，以由该模型输出该待处理数据的局部特征和全局特征，最终，可以根据模型输出的不同层级的特征对待处理数据进行处理，以得到处理结果。其中，特征提取模型是利用对比损失和掩码损失进行训练的，前述两种损失具体是根据原始样本和掩码样本各自的局部特征和全局二者计算得到的。上述过程中，利用掩码损失和对比损失训练模型能够同时提高模型对样本中细节信息的提取能力，以及模型对样本中整体信息的提取能力，能够使得特征提取模型有较高的特征提取能力，从而最终保证对不同模态的数据处理的准确性。
服务提供方法设备存储介质

[发明专利]任务处理方法、数据补充方法以及任务处理系统-CN202310495569.9在审
发明人：钱一琛;和泳毅;马志建;朱鎔;孙修宇;丁博麟;周靖人 -专利权人：阿里巴巴达摩院（杭州）科技有限公司
申请日： 2023-04-28 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06F16/21 文献下载
摘要：本说明书实施例提供任务处理方法、数据补充方法以及任务处理系统，其中所述任务处理方法包括：响应于针对数据湖的任务处理请求，获取任务处理请求对应的任务处理数据，其中，任务处理请求携带目标任务的任务属性信息；将任务属性信息和任务处理数据输入任务处理模型中的检索单元，获得目标任务的参考数据；将任务属性信息和参考数据输入任务处理模型中的转换单元，获得任务处理请求对应的目标处理数据；将目标处理数据输入任务处理模型中的处理单元，获得任务处理请求对应的任务处理结果。利用任务处理模型更好地适应数据湖中不同的任务，减少重复的流程开发，通过数据检索提升了模型处理性能，进一步提高了任务处理效率，减少了计算量的消耗。
任务处理方法数据补充以及系统

[发明专利]基于大模型的数据处理方法及服务器-CN202310652251.7有效
发明人：张一昌;孟子烨;黄小明;刘高;周畅;周靖人 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2023-06-05 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06F11/34 文献下载
摘要：本申请提供一种基于大模型的数据处理方法及服务器。本申请的方法，通过获取人机交互的指令集和指令集中指令的标注信息，指令的标注信息包括指令所覆盖的至少一项任务能力、指令是否具有安全风险的安全类别；将指令输入实现人机交互的大模型，通过大模型输出指令的响应结果；根据指令的响应结果和指令的标注信息，确定大模型在识别安全风险维度、各任务能力维度的测评值，从识别安全风险、各任务能力等多个维度对大模型进行测评，从而准确、全面、细粒度地测评大模型的表现，并输出大模型在识别安全风险维度、各任务能力维度的测评值，以指导大模型的上线判定或更新大模型的优化版本，从而提升基于大模型的人机对话的准确性，保证人机对话质量。
基于模型数据处理方法服务器

[发明专利]人机交互的数据处理方法及服务器-CN202310652255.5有效
发明人：张一昌;刘高;韩矞;马坚鑫;林俊旸;周畅;周靖人 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2023-06-05 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06F11/34 文献下载
摘要：本申请提供一种人机交互的数据处理方法及服务器。本申请的方法，通过获取人机交互的指令，将指令输入实现人机交互的大模型，分别从伤害性、指令意图覆盖情况、事实性、内容质量的维度，对大模型输出的响应结果进行测评，得到响应结果在各个维度的响应质量信息；根据大模型输出的响应结果在各个维度的响应质量信息，计算大模型的响应质量信息，实现从伤害性、指令意图覆盖情况、事实性、内容质量等多个维度，对大模型的响应结果进行准确、全面、更细粒度地测评，基于大模型的响应质量信息指导大模型的上线判定、或更新大模型的优化版本、或选择优质的目标大模型，可提升基于大模型的人机对话的准确性，保证人机交互质量。
人机交互数据处理方法服务器

[发明专利]模型训练方法及计算系统-CN202110827079.5有效
发明人：杨健邦;陈榕;王磊;尹强;于文渊;周靖人 -专利权人：阿里巴巴达摩院（杭州）科技有限公司
申请日： 2021-07-21 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种模型训练方法及计算系统。在本申请实施例中，将数据量较小的图拓扑结构数据存放到采样用并行处理单元，而数据量较大的图顶点特征数据存放到处理单元的内存中。利用并行处理单元的高速计算性能对图拓扑结构数据进行采样，提高了图采样效率，处理单元可基于采样用并行处理单元采样的子图的拓扑结构数据中的顶点标识，从内存存储的图顶点特征数据中获取子图的顶点特征数据；训练用并行处理单元可利用子图的拓扑结构数据和顶点特征数据进行图神经网络训练。对于训练用并行处理单元来说，图采样效率提高，可降低训练用并行处理单元等待采样结果的时间，有助于提高训练用并行处理单元利用率。
模型训练方法计算系统

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