[發明專利]分離AI中的公共知識與私有知識在審
| 申請號： | 202010328610.X | 申請日： | 2020-04-23 |
| 公開（公告）號： | CN111950724A | 公開（公告）日： | 2020-11-17 |
| 發明（設計）人： | 趙敏植;姜范銖;劉忠國 | 申請（專利權）人： | 國際商業機器公司 |
| 主分類號： | G06N3/08 | 分類號： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市金杜律師事務所 11256 | 代理人： | 酆迅 |
| 地址： | 美國紐*** | 國省代碼： | 暫無信息 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 分離 ai 中的 公共 知識 私有 | ||
1.一種計算機實現的方法，包括：
將私有AI模型鏈接到公共AI模型，以從而形成包括所述私有AI模型與所述公共AI模型的組合AI模型；以及
利用私有樣本來訓練所述組合AI模型，同時使所述公共AI模型保持固定，使得僅所述私有AI模型利用所述私有樣本而被訓練。
2.根據權利要求1所述的計算機實現的方法，其中將所述私有AI模型鏈接到所述公共AI模型包括：使用所述公共AI模型與所述私有AI模型的一個或多個特征。
3.根據權利要求1所述的計算機實現的方法，其中所述公共AI模型位于公共云上。
5.根據權利要求1所述的計算機實現的方法，其中所述公共AI模型利用包括第一語音數據的公共數據而被訓練，并且所述私有AI模型利用包括第二語音數據的私有數據而被訓練。
6.根據權利要求1所述的計算機實現的方法，其中所述公共AI模型利用包括第一計算機視覺數據的公共數據而被訓練，并且所述私有AI模型利用包括第二計算機視覺數據的私有數據而被訓練。
7.根據權利要求1所述的計算機實現的方法，其中所述公共AI模型利用包括第一語言數據的公共數據而被訓練，并且所述私有AI模型利用包括第二語言數據的私有數據而被訓練。
8.根據權利要求1所述的計算機實現的方法，其中所述公共AI模型利用包括第一文本數據的公共數據而被訓練，并且所述私有AI模型利用包括第二文本數據的私有數據而被訓練。
9.根據權利要求1所述的計算機實現的方法，其中所述公共AI模型利用包括第一音頻數據的公共數據而被訓練，并且所述私有AI模型利用包括第二音頻數據的私有數據而被訓練。
10.根據權利要求1所述的計算機實現的方法，其中私有AI模型小于所述公共AI模型。
11.根據權利要求1所述的計算機實現的方法，其中所述計算機實現的方法包括：
將私有AI模型鏈接到第一公共AI模型，以從而形成包括所述私有AI模型和所述第一公共AI模型的第一組合AI模型；
利用第一私有樣本來訓練所述第一組合AI模型，同時使所述第一公共AI模型保持固定，使得僅所述私有AI模型利用所述第一私有樣本而被訓練；
將所述私有AI模型鏈接到第二公共AI模型，以從而形成包括所述私有AI模型和所述第二公共AI模型的第二組合AI模型；以及
利用第二私有樣本來訓練所述第二組合AI模型，同時使所述第二公共AI模型保持固定，使得僅所述私有AI模型利用所述第二私有樣本而被訓練。
12.一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質其上體現有程序指令，所述程序指令由一個或多個處理器可執行以使所述一個或多個處理器執行方法，所述方法包括根據權利要求1-11中任一項所述的方法中的所述步驟。
13.一種包括一個或多個處理器的系統，所述一個或多個處理器被配置為實現包括以下項的方法：
將私有AI模型鏈接到公共AI模型，以從而形成包括所述私有AI模型與所述公共AI模型的組合AI模型；以及
利用私有樣本來訓練所述組合AI模型，同時使所述公共AI模型保持固定，使得僅所述私有AI模型利用所述私有樣本而被訓練。
14.根據權利要求13所述的系統，其中將所述私有AI模型鏈接到所述公共AI模型包括：使用所述公共AI模型與所述私有AI模型的一個或多個特征。
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