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一种大模型日志违规场景处理方法、系统、设备及介质
本申请公开了一种大模型日志违规场景处理方法、系统、设备及介质,主要涉及违规处理技术领域,用以解决现有方案存在规则僵化,覆盖度有限、知识孤岛,缺乏关联、依赖专家,迭代成本高的问题。包括:追踪若干连续原始日志对应的行为节点,构成行为节点序列;将...
一种规则触发链中的报警联动死循环检测方法及系统
本发明属于信息管理技术领域,提供了一种规则触发链中的报警联动死循环检测方法及系统,其技术方案为定义报警规则的唯一标识、输入条件集合和输出条件集合;根据各个报警规则的输入条件和输出条件进行规则间的有向触发匹配,基于规则间的有向触发匹配结果生成...
一种基于Pregel模型的图计算方法及装置
本说明书提供一种基于Pregel模型的图计算方法及装置,该方法包括:获取与图计算任务对应的图数据;其中,图数据包括若干顶点,以及用于连接若干顶点的边;各个顶点被设置了初始属性值;基于各个顶点,迭代地执行以下步骤,直到满足预设的终止条件,并在...
图谱的优化方法、电子设备、存储介质及程序产品
本发明公开了图谱的优化方法、电子设备、存储介质和程序产品,涉及计算机数据处理技术领域。该方法包括:获取目标场站的多源异构数据,并根据多源异构数据构建异构图谱,其中,异构图谱包括节点集和边界集,节点集包括多个节点,边界集包括静态边界,静态边界...
强连通分量挖掘方法、装置、设备及存储介质
本发明公开了一种强连通分量挖掘方法、装置、设备及存储介质,属于图论计算技术领域。本发明通过获取待挖掘的目标有向图数据和对应的待挖掘顶点集合、强连通分量顶点集合;根据所述待挖掘顶点集合确定待挖掘的目标挖掘顶点;根据HRSCC算法、强连通分量顶...
一种基于深度学习的数据处理方法、装置及可读存储介质
本发明属于数据处理技术领域,涉及一种基于深度学习的数据处理方法、装置及可读存储介质;每次迭代时在训练集中选取多个样本得到当前样本子集;计算迭代训练前模型的初始参数在训练集上的第一损失函数梯度和在当前样本子集上的第二损失函数梯度、前一次迭代后...
基于文本增强的模型训练方法及相关装置
本申请提出一种基于文本增强的模型训练方法及相关装置,方法包括:基于原始训练样本数据集生成文本增强的扩充训练样本数据集;获取机器人本体状态数据及环境观测数据;将扩充训练样本数据集、机器人本体状态数据及环境观测数据输入动作‑文本预测模型,以获取...
基于双层优化的异构去中心化联邦学习方法及系统
本发明提供一种基于双层优化的异构去中心化联邦学习方法及系统,涉及联邦学习技术领域。在多个客户端进行通信之前,提取历史训练通信数据;据此确定综合效用值,依据综合效用值将多个客户端进行两两配对,构建自适应的通信网络;配对的两个客户端分别记为第一...
一种自适应差分隐私与模型剪枝的联邦学习优化方法
本发明涉及数据处理技术领域,具体为一种自适应差分隐私与模型剪枝的联邦学习优化方法,包括以下步骤:步骤S1:服务器向各客户端分发当前全局模型;步骤S2:客户端基于本地数据集对所述全局模型进行训练,生成个性化模型,并对所述个性化模型执行第一阶段...
基于动态全局原型聚合和分类器选择的异构联邦学习方法
本发明提出基于动态全局原型聚合和分类器选择的异构联邦学习方法,属于机器学习技术领域,为解决联邦学习中全局分类器共享与客户端个性化需求之间存在固有冲突,以及因简单加权平均聚合局部原型而导致全局原型次优、特征表示失真的问题,包括:S1:构建基于...
一种基于全局原型引导的联邦学习方法及系统
本发明公开了一种基于全局原型引导的联邦学习方法及系统,该方法包括:服务端向本地客户端发送全局模型和全局原型;本地客户端利用全局原型进行再平衡对比学习,并更新局部模型;本地客户端生成平衡对抗正原型实例集并再训练分类器;本地客户端计算局部原型并...
模型分布式训练的方法、装置、设备及存储介质
本申请公开了一种模型分布式训练的方法、装置、设备及存储介质,应用于分布式集群中的管理节点;其中方法包括:获取分布式集群中的多个计算节点分别的多个资源状态数据;多个资源状态数据用于从不同维度反映计算节点的当前运行状态和性能;针对各计算节点,在...
基于状态感知的LoRA训练容错方法
本发明涉及机器学习训练容错技术领域,公开了基于状态感知的LoRA训练容错方法。该方法包括通过传感器网络采集训练指标,构建时序知识库并自适应调整采样频率;利用历史数据生成状态变化趋势基线,通过偏离度比较初步识别异常。针对异常行为,融合其梯度频...
一种多模态大语言模型微调方法、系统、设备及介质
本申请涉及一种多模态大语言模型微调方法、系统、设备及介质,属于人工智能与计算机视觉交叉技术领域,微调方法包括:获取原始业务场景图像并进行预处理,得到预处理图像;通过标注工具对预处理图像中的实体目标进行边界框坐标标注及语义标签定义,输出结构化...
一种图神经网络增量更新的数据处理方法及系统
本申请公开了一种图神经网络增量更新的数据处理方法及系统,该方法包括:确定图神经网络的多个输出数据中的非合理数据;根据与非合理数据对应的数据血缘图谱,确定图神经网络中的多个候选优化节点和多个侯选优化边;根据图神经网络的结构参数确定各候选优化节...
模型优化方法、程序产品及电子设备
本公开提供了一种模型优化方法、程序产品及电子设备,涉及计算机技术领域。该方法包括确定待优化的多任务模型;根据当前批次数据,确定所述待优化的多任务模型中每个任务对应的门控权重;根据所述每个任务对应的门控权重进行多任务梯度协同优化处理,确定所述...
基于大小模型协同的多模态大模型联合建模方法和装置
本公开的实施例公开了基于大小模型协同的多模态大模型联合建模方法和装置。该方法的具体实施方式包括:基于公共数据集利用大模型对小模型进行蒸馏,确定出蒸馏后的小模型;将蒸馏后的小模型分别使用不同垂域的数据集进行训练,确定出不同垂域的小模型;将不同...
一种多模态模型调整方法、设备、介质及产品
本发明公开了一种多模态模型调整方法、设备、介质及产品。该方法包括:获取输入图像和文本数据;根据输入图像和文本数据生成输入向量;获取初始待调多模态模型,其中,初始待调多模态模型包括:目标网络层,所述目标网络层为待调网络层;将所述目标网络层对应...
模型迁移学习方法、装置、设备、介质及计算机程序产品
本发明公开了一种模型迁移学习方法、装置、设备、介质及计算机程序产品,所述方法包括:获取目标任务的特征数据,并根据语义类别对所述特征数据进行标注,得到语义标注数据;根据所述语义标注数据构建图结构,生成语义网络图结构;基于所述目标任务,对所述语...
模型训练方法、装置、设备及存储介质
本申请涉及数据处理技术领域,具体涉及一种模型训练方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:获取第一模型的第一输入数据和第一输出数据;将第一输入数据作为第二样本输入数据输入第二模型,获取第二模型输出第二输出数据;基于第一输出数据和第二输出数据,...
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