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公开(公告)号：CN113098840B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202110212165.5
申请日：2021-02-25
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于加法秘密分享技术的高效安全线性整流函数运算方法，所述方法包括：获取来自第一服务器的第一数据以及来自第二服务器的第二数据；根据所述第一数据以及所述第二数据确定目标二进制字符串，并对所述目标二进制字符串执行拆分操作；将拆分后得到的数据分别发送给所述第一服务器和所述第二服务器，使所述第一服务器和所述第二服务器基于所述拆分后得到的数据调用安全比较算法，实现将所述目标二进制字符串与所述第一服务器、所述第二服务器之间的公共随机数进行比较，并基于比较结果输出安全线性整流函数运算的结果。解决了现有技术中实现一次安全线性整流函数运算需要产生大量通信开销，导致安全协议效率低下的问题。
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公开(公告)号：CN114238629A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111429355.9
申请日：2021-11-29
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于自动提示推荐的语言处理方法、装置及终端，方法包括：获取待处理文本，根据所述待处理文本获取所述待处理文本对应的目标提示文本，其中，所述目标提示文本中包括样本待处理文本和样本待处理文本对应的结果；将所述待处理文本和所述目标提示文本进行组合，输入至预训练语言模型，获取所述预训练语言模型输出的目标结果作为所述待处理文本对应的结果。本发明可以提升预训练语言模型处理下游任务时的精度。
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公开(公告)号：CN118535886A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410767299.7
申请日：2024-06-13
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本申请实施例提供了一种文本数据质量评估方法及装置、电子设备及存储介质，属于人工智能技术领域。该方法包括：获取待评估的文本数据集，文本数据集包括多个数据样本；对文本数据集中的多个数据样本进行样本相似处理，得到若干个相似样本子集；对相似样本子集内的数据样本进行合并处理，得到目标数据样本；根据目标数据样本的数据重复率对进行去重处理；将更新后的目标数据样本输入至预训练的质量评估模型中，得到与每个目标数据样本一一对应的样本评估等级；根据样本评估等级，确定文本数据集的数据集评估等级。本申请实施例能够自动化对文本数据集进行评估，提高了数据评估效率，以及为后续的大模型训练提供了高质量的训练库。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114218616B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202111362064.2
申请日：2021-11-17
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06F21/71
Abstract: 本发明公开了一种归一化指数函数安全计算方法及系统，本发明提供的归一化指数函数安全计算方法中，根据归一化指数函数的待计算输入序列生成第一输入序列和第二输入序列，并且根据待计算输入序列生成第一输入序列和第二输入序列的公式中可以有多组解，将第一输入序列和第二输入序列分别分给第一计算终端和第二计算终端进行计算，在计算过程中，第一计算终端和第二计算终端之间传输的信息，都是根据随机数运算得到的，从而使得每个计算终端在计算过程中接收到的信息都是随机均匀分布的，计算终端无法根据接收到的信息来倒推得到真实的数据，从而避免了原始数据泄露，保证了数据的安全性。
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公开(公告)号：CN115270820A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210865989.7
申请日：2022-07-22
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明公开了一种多语言翻译系统的持续学习方法、装置、终端及存储介质，方法包括：根据处理策略对翻译请求进行预处理；根据处理后的翻译请求分发对应的翻译模型，并通过翻译模型对处理后的翻译请求进行翻译推理；根据翻译结果进行置信度评估，并根据置信度评估结果触发请你翻译模式，将处理后的翻译请求调度至在线专家或其他用户侧；接收在线专家或其他用户侧反馈的翻译参考答案，激励翻译模型对反馈的翻译参考答案进行答案融合；接收其他用户侧反馈的翻译结果评分，并根据翻译结果评分及反馈的翻译参考答案对翻译模型进行持续学习，以扩充翻译模型的翻译分析数据和持续学习数据。本发明通过反馈打分和请你翻译的人机协作提高系统翻译性能。
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公开(公告)号：CN114386566A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202111479964.5
申请日：2021-12-06
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明公开了一种激活函数安全计算方法和Tanh函数安全计算方法，本发明为了保留原有的Sigmoid函数算法结构，采用随机参数的方式实现安全计算，解决了现有技术中将隐私保护深度学习算法中的Sigmoid函数替换为相应密码学友好的函数进行安全计算，改变了原有的算法结构，导致隐私保护深度学习算法性能变差的问题。
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公开(公告)号：CN114218617A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111362067.6
申请日：2021-11-17
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明公开了一种交叉熵损失函数安全计算方法及系统，其中，上述方法包括：根据需要进行计算的输入概率分布序列生成第一概率输入序列和第二概率输入序列；根据需要进行计算的待输入标签序列生成第一标签输入序列和第二标签输入序列。分别使用第一计算终端针对第一概率输入序列和第一标签输入序列进行计算，使用第二计算终端针对第二概率输入序列和第二标签输入序列进行计算，计算过程中引入随机序列组对各数据进行保护，进一步防止数据泄露或隐私泄露，最后将获得的第一目标结果和第二目标结果相加则可以消除随机序列组的影响，获得实际的计算结果。计算过程中的数据是经过随机序列组保护后的数据，有利于提高交叉熵损失函数计算的安全性。
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公开(公告)号：CN113098840A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110212165.5
申请日：2021-02-25
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于加法秘密分享技术的高效安全线性整流函数运算方法，所述方法包括：获取来自第一服务器的第一数据以及来自第二服务器的第二数据；根据所述第一数据以及所述第二数据确定目标二进制字符串，并对所述目标二进制字符串执行拆分操作；将拆分后得到的数据分别发送给所述第一服务器和所述第二服务器，使所述第一服务器和所述第二服务器基于所述拆分后得到的数据调用安全比较算法，实现将所述目标二进制字符串与所述第一服务器、所述第二服务器之间的公共随机数进行比较，并基于比较结果输出安全线性整流函数运算的结果。解决了现有技术中实现一次安全线性整流函数运算需要产生大量通信开销，导致安全协议效率低下的问题。
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