优化人工智能模型的方法、装置及系统与流程

本技术涉及人工智能模型，特别涉及一种优化人工智能模型的方法、装置及系统。

背景技术：

1、随着人工智能技术的快速发展，使用人工智能模型实现图像识别、视频分析和自然语言处理等任务称为一种趋势。人工智能模型越来越多地集成到大量智能系统之中，并应用到各行各业。

2、将人工智能模型部署至业务装置中之前，需要先获取样本数据，然后使用样本数据对人工智能模型进行训练和测试。待人工智能模型通过训练和测试过程后，才将人工智能模型部署至业务装置中。对人工智能模型进行训练和测试，是通过调整人工智能模型的参数，实现对人工智能模型的性能进行调整的过程。目前，在获取样本数据后，会将样本数据分为两部分，一部分用作训练样本，另一部分用作测试样本。

3、但是，受样本数据的影响，目前对人工智能模型的参数进行调整的效率较低。

技术实现思路

1、本技术提供了一种优化人工智能模型的方法、装置及系统。本技术提高了对人工智能模型的参数进行调整的效率，有助于提高人工智能模型的可用性。本技术提供的技术方案如下：

2、第一方面，本技术提供了一种优化人工智能模型的方法，该方法包括：向业务装置提供经过训练的人工智能模型，业务装置用于部署人工智能模型；接收业务装置提供的第一样本提示信息，第一样本提示信息指示第一样本数据的内容需要满足的条件；基于第一样本提示信息，生成第一样本数据；基于第一样本数据，继续调整人工智能模型的参数，向业务装置提供经过调整的人工智能模型。

3、在该优化人工智能模型的方法中，由于第一样本提示信息由部署有人工智能模型的业务装置提供，可知该第一样本提示信息基于人工智能模型在业务装置中的输入数据(即业务数据)得到。模型优化装置基于该第一样本提示信息生成第一样本数据，相当于基于人工智能模型的业务数据生成第一样本数据。这样一来，第一样本数据能够反映人工智能模型的业务数据的特点。模型优化装置基于该第一样本数据继续调整人工智能模型的参数时，能够针对人工智能模型的业务数据的特点，有针对性地对人工智能模型的参数进行调整，提高了对人工智能模型的参数进行调整的效率，有助于提高人工智能模型的可用性。

4、在一种实现方式中，基于第一样本提示信息，生成第一样本数据，包括：基于第一样本提示信息，生成采用第二表示方式表示的第一样本数据，第一样本提示信息采用第一表示方式表示。

5、在另一种实现方式中，第一样本提示信息包括采用第一表示方式表示的第一提示信息和采用第二表示方式表示的第二提示信息，基于第一样本提示信息，生成第一样本数据，包括：基于第一提示信息对第二提示信息进行修改，得到第一样本数据。

6、可选的，第一表示方式和第二表示方式包括以下一种或多种：文字、图像、视频或音频。

7、可选的，第一样本提示信息指示以下一种或多种：第一样本数据的表示方式、存储格式、大小、数据分布方式、表达风格或表达的语义。

8、在一种可能的实现方式中，基于第一样本提示信息，生成第一样本数据之前，该方法还包括：向用户提供样本配置界面，样本配置界面提示用户输入第一样本提示信息；从样本配置界面获取第一样本提示信息。

9、模型优化装置通过获取用户提供的第一样本提示信息，使得模型优化装置能够按照用户意愿构造第一样本数据，能够提升第一样本数据的丰富度，使得第一样本数据覆盖更多的场景，特别是覆盖无法采集的场景，如各类异常和长尾场景，有助于提升人工智能模型的性能。

10、在另一种可能的实现方式中，模型优化装置生成第一样本提示信息。例如，模型优化装置中配置有提示信息模版，模型优化装置可选基于提示信息模版生成第一样本提示信息。

11、模型优化装置通过基于提示信息模版生成第一样本提示信息，能够自动生成指示不同内容的第一样本提示信息，提升第一样本数据的丰富度，使得第一样本数据覆盖更多的场景，特别是覆盖无法采集的场景，如各类异常和长尾场景，有助于提升人工智能模型的性能。

12、可选的，该方法还包括：获取导致人工智能模型不通过测试的测试样本数据的第二样本提示信息；向模型训练装置提供第二样本提示信息；基于第二样本提示信息优化得到第三样本提示信息，基于第三样本提示信息生成第三样本数据；接收模型训练装置提供的经过训练的人工智能模型，基于第三样本数据对训练后的人工智能模型进行测试。

13、第二方面，本技术提供了一种优化人工智能模型的装置。该装置包括：交互模块，用于向业务装置提供经过训练的人工智能模型，业务装置用于部署人工智能模型；交互模块，还用于接收业务装置提供的第一样本提示信息，第一样本提示信息指示第一样本数据的内容需要满足的条件；生成模块，用于基于第一样本提示信息，生成第一样本数据；优化模块，用于基于第一样本数据，继续调整人工智能模型的参数，向业务装置提供经过调整的人工智能模型。

14、可选的，生成模块，具体用于：基于第一样本提示信息，生成采用第二表示方式表示的第一样本数据，第一样本提示信息采用第一表示方式表示。

15、可选的，第一样本提示信息包括采用第一表示方式表示的第一提示信息和采用第二表示方式表示的第二提示信息，生成模块，具体用于：基于第一提示信息对第二提示信息进行修改，得到第一样本数据。

16、可选的，第一表示方式和第二表示方式包括以下一种或多种：文字、图像、视频或音频。

17、可选的，第一样本提示信息指示以下一种或多种：第一样本数据的表示方式、存储格式、大小、数据分布方式、表达风格或表达的语义。

18、可选的，交互模块，还用于向用户提供样本配置界面，样本配置界面提示用户输入第一样本提示信息。则交互模块，还用于从样本配置界面获取第一样本提示信息。

19、可选的，生成模块，还用于基于提示信息模版生成第一样本提示信息。

20、可选的，该装置还包括：获取模块，用于获取导致人工智能模型不通过测试的测试样本数据的第二样本提示信息；交互模块，还用于向模型训练装置提供第二样本提示信息；生成模块，还用于基于第二样本提示信息优化得到第三样本提示信息，基于第三样本提示信息生成第三样本数据；交互模块，还用于接收模型训练装置提供的经过训练的人工智能模型，基于第三样本数据对训练后的人工智能模型进行测试。

21、第三方面，本技术提供了一种优化人工智能模型的方法。该方法包括：模型优化装置向业务装置提供经过训练的人工智能模型；业务装置部署人工智能模型，并使用人工智能模型对业务数据进行处理；业务装置基于人工智能模型对业务数据的处理结果，获取难例业务数据，基于难例业务数据获取难例业务数据的第一样本提示信息，向模型优化装置提供第一样本提示信息，第一样本提示信息指示难例业务数据的内容满足的条件；模型优化装置基于第一样本提示信息，生成第一样本数据，基于第一样本数据，继续调整人工智能模型的参数，向业务装置提供经过调整的人工智能模型。

22、在该优化人工智能模型的方法中，由于第一样本提示信息由部署有人工智能模型的业务装置提供，可知该第一样本提示信息基于人工智能模型在业务装置中的输入数据(即业务数据)得到。模型优化装置基于该第一样本提示信息生成第一样本数据，相当于基于人工智能模型的业务数据生成第一样本数据。这样一来，第一样本数据能够反映人工智能模型的业务数据的特点。模型优化装置基于该第一样本数据继续调整人工智能模型的参数时，能够针对人工智能模型的业务数据的特点，有针对性地对人工智能模型的参数进行调整，提高了对人工智能模型的参数进行调整的效率，有助于提高人工智能模型的可用性。

23、并且，业务装置向模型优化装置提供第一样本提示信息，相较于直接向模型优化装置提供难例业务数据，能够避免因直接向模型优化装置提供难例业务数据造成的隐私泄露，保证了业务装置中信息的安全性。

24、在一种实现方式中，当人工智能模型需要基于业务数据输出置信度时，人工智能模型的性能表现可通过置信度的值的大小表示。当置信度越大时，表示人工智能模型的性能越好。例如，当人工智能模型输出的置信度小于置信度阈值时，表示人工智能模型的性能表现不好。此时，难例业务数据可选为导致人工智能智能模型输出的置信度小于置信度阈值的业务数据。

25、可选的，业务装置基于难例业务数据获取难例业务数据的第一样本提示信息，包括：业务装置对难例业务数据执行数据脱敏处理，得到第一样本提示信息。

26、其中，对难例业务数据执行数据脱敏处理，是指对难例业务数据中的敏感信息按照脱敏规则进行处理，实现敏感隐私数据的可靠保护。例如，业务装置可选按照预设的过滤规则对难例业务数据进行过滤，以得到经过数据脱敏处理的难例业务数据。或者，业务装置可选先识别难例业务数据中的敏感信息，然后对敏感信息进行变换，以达到移除难例业务数据中的敏感信息的目的。

27、进一步的，在业务装置对难例业务数据执行数据脱敏处理之前，该方法还包括：业务装置采用预设的表示方式表示难例业务数据。则业务装置对难例业务数据执行数据脱敏处理，实际为对采用预设的表示方式表示的难例业务数据执行数据脱敏处理。示例地，预设的表示方式为文字。

28、通过采用预设的表示方式表示难例业务数据，不仅使得采用预设的表示方式表示的难例业务数据能够包含难例业务数据的关键信息，还使得难例业务数据中的隐私信息更易识别，能够降低对难例业务数据执行数据脱敏处理的难度，提高了对难例业务数据执行脱敏处理的效率，进一步保证了业务装置中信息的安全性。

29、在一种实现方式中，可选采用变换模型或者多模态图文描述模型，将难例业务数据变换为采用预设的表示方式表示。例如，预设的表示方式为文字。

30、可选的，第一样本提示信息指示以下一种或多种：数据的表示方式、存储格式、大小、数据分布方式、表达风格或表达的语义。

31、在一种实现方式中，模型优化装置基于第一样本提示信息，生成第一样本数据，包括：模型优化装置基于第一样本提示信息，生成采用第二表示方式表示的第一样本数据，第一样本提示信息采用第一表示方式表示。

32、在另一种实现方式中，第一样本提示信息包括采用第一表示方式表示的第一提示信息和采用第二表示方式表示的第二提示信息，模型优化装置基于第一样本提示信息，生成第一样本数据，包括：模型优化装置基于第一提示信息对第二提示信息进行修改，得到第一样本数据。

33、可选的，第一表示方式和第二表示方式包括以下一种或多种：文字、图像、视频或音频。

34、可选的，模型优化装置基于第一样本提示信息，生成第一样本数据之前，该方法还包括：模型优化装置向用户提供样本配置界面，样本配置界面提示用户输入第一样本提示信息；模型优化装置从样本配置界面获取第一样本提示信息。

35、模型优化装置通过获取用户提供的第一样本提示信息，使得模型优化装置能够按照用户意愿构造第一样本数据，能够提升第一样本数据的丰富度，使得第一样本数据覆盖更多的场景，特别是覆盖无法采集的场景，如各类异常和长尾场景，有助于提升人工智能模型的性能。

36、在另一种可能的实现方式中，模型优化装置生成第一样本提示信息。例如，模型优化装置中配置有提示信息模版，模型优化装置可选基于提示信息模版生成第一样本提示信息。

37、模型优化装置通过基于提示信息模版生成第一样本提示信息，能够自动生成指示不同内容的第一样本提示信息，提升第一样本数据的丰富度，使得第一样本数据覆盖更多的场景，特别是覆盖无法采集的场景，如各类异常和长尾场景，有助于提升人工智能模型的性能。

38、可选的，该方法还包括：模型优化装置获取导致人工智能模型不通过测试的测试样本数据的第二样本提示信息，向模型训练装置提供第二样本提示信息，并基于第二样本提示信息优化得到第三样本提示信息，基于第三样本提示信息生成第三样本数据；模型优化装置接收模型训练装置提供的经过训练的人工智能模型，基于第三样本数据对训练后的人工智能模型进行测试。

39、第四方面，本技术提供了一种优化人工智能模型的系统。该系统包括：模型优化装置和业务装置。模型优化装置用于向业务装置提供经过训练的人工智能模型；业务装置用于部署人工智能模型，并使用人工智能模型对业务数据进行处理；业务装置还用于基于人工智能模型对业务数据的处理结果，获取难例业务数据，基于难例业务数据获取难例业务数据的第一样本提示信息，向模型优化装置提供第一样本提示信息，第一样本提示信息指示难例业务数据的内容满足的条件；模型优化装置还用于基于第一样本提示信息，生成第一样本数据，基于第一样本数据，继续调整人工智能模型的参数，向业务装置提供经过调整的人工智能模型。

40、可选的，人工智能智能模型对难例业务数据输出的置信度小于置信度阈值。

41、可选的，业务装置具体用于对难例业务数据执行数据脱敏处理，得到第一样本提示信息。

42、可选的，在业务装置对难例业务数据执行数据脱敏处理之前，业务装置还用于采用预设的表示方式表示难例业务数据。

43、可选的，预设的表示方式为文字。

44、可选的，第一样本提示信息指示以下一种或多种：数据的表示方式、存储格式、大小、数据分布方式、表达风格或表达的语义。

45、可选的，模型优化装置具体用于基于第一样本提示信息，生成采用第二表示方式表示的第一样本数据，第一样本提示信息采用第一表示方式表示。

46、可选的，第一样本提示信息包括采用第一表示方式表示的第一提示信息和采用第二表示方式表示的第二提示信息，模型优化装置具体用于基于第一提示信息对第二提示信息进行修改，得到第一样本数据。

47、可选的，第一表示方式和第二表示方式包括以下一种或多种：文字、图像、视频或音频。

48、可选的，模型优化装置基于第一样本提示信息，生成第一样本数据之前，模型优化装置还用于向用户提供样本配置界面，样本配置界面提示用户输入第一样本提示信息。则模型优化装置还用于从样本配置界面获取第一样本提示信息。

49、可选的，模型优化装置基于第一样本提示信息，生成第一样本数据之前，模型优化装置还用于基于提示信息模版生成第一样本提示信息。

50、可选的，该系统还包括：模型训练装置。模型优化装置还用于获取导致人工智能模型不通过测试的测试样本数据的第二样本提示信息，向模型训练装置提供第二样本提示信息，并基于第二样本提示信息优化得到第三样本提示信息，基于第三样本提示信息生成第三样本数据；模型优化装置还用于接收模型训练装置提供的经过训练的人工智能模型，基于第三样本数据对训练后的人工智能模型进行测试。

51、第五方面，本技术提供了一种计算设备，包括存储器和处理器，存储器存储有程序指令，处理器运行程序指令以执行本技术第一或三方面以及其任一种可能的实现方式中提供的方法。

52、第六方面，本技术提供了一种计算设备集群，包括多个计算设备，多个计算设备包括多个处理器和多个存储器，多个存储器中存储有程序指令，多个处理器运行程序指令，使得计算设备集群执行本技术第一或三方面以及其任一种可能的实现方式中提供的方法。

53、第七方面，本技术提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质为非易失性计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质包括程序指令，当程序指令在计算设备上运行时，使得计算设备执行本技术第一或三方面以及其任一种可能的实现方式中提供的方法。

54、第八方面，本技术提供了一种包含指令的计算机程序产品，当计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行本技术第一或三方面以及其任一种可能的实现方式中提供的方法。