19 أبريل، 2024
استكشف PatentPT، وهو محرك بحث عن براءات الاختراع باستخدام نماذج لغوية متقدمة. تم الكشف عنه في YOLO VISION 2023، انغمس في رؤى دافيت بونياتيان واستكشف القدرات التحويلية لـ DeepLake.
استعد للانغماس في عالم حلول الذكاء الاصطناعي المتطورة معنا بينما نكشف عن رؤية أخرى من حدث YOLO VISION 2023 (YV23)، المدعوم من Ultralytics والذي أقيم في Google for Startups Campus في مدريد.
في هذه المدونة، سوف نستكشف الحديث الذي ألقاه مؤسس Activeloop، Davit Buniatyan، حيث يأخذنا خلال نشأة PatentPT، وهو نموذج لغوي متقدم يعيد تشكيل قدرات البحث عن براءات الاختراع.
هل شعرت يومًا بالإرهاق من الحجم الهائل لبيانات براءات الاختراع وعملية البحث الشاقة؟ دعنا نكتشف نشأة PatentPT، وهو نموذج لغوي مبتكر يقود التغيير في قدرات البحث عن براءات الاختراع.
بقيادة دافيت بونياتيان، ستكشف هذه المحاضرة عن رؤى قابلة للتنفيذ حول الضبط الدقيق ونشر نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) للإكمال التلقائي لبراءات الاختراع، وإنشاء الملخصات والمطالبات، ووظائف البحث المتقدمة داخل مجموعة كبيرة من براءات الاختراع.
قبل أن نتعمق في التفاصيل الدقيقة لـ PatentPT، دعنا نلقي نظرة على إنشاء Activeloop: DeepLake، قاعدة البيانات الخاصة بالذكاء الاصطناعي. مع تجزئة مكدس بيانات الذكاء الاصطناعي عبر أنظمة تخزين مختلفة، يظهر DeepLake كأداة لتغيير قواعد اللعبة، حيث يقدم طبقة تخزين بيانات موحدة تعمل على تبسيط سير عمل الذكاء الاصطناعي.
بدءًا من تخزين البيانات الوصفية وحتى البيانات غير المنظمة والتضمينات، يبسط DeepLake العملية، مما يمكّن علماء البيانات من التركيز على تدريب نماذج تعلم الآلة دون متاعب إدارة البيانات.
الآن، دعنا نتعمق في بنية وميزات DeepLake. بفضل مكوناته مفتوحة المصدر وتصميمه بدون خادم، يتيح DeepLake تخزين البيانات وإصدارها بسلاسة على وحدة تخزين الكائنات مع الاتصال بسهولة بنماذج تعلم الآلة. كما أنه يتميز بـ Deep Memory، وهي ميزة تعزز دقة البحث دون تغيير التضمينات.
سمح لنا Davit بالتعمق أكثر في سير العمل هذا من خلال عرض توضيحي مباشر يعرض براعة Deep Memory في البحث عن براءات الاختراع. لقد حصلنا على نظرة مباشرة حول كيف تحقق Deep Memory تحسينًا في الدقة يصل إلى 22% مع استعلامات في أقل من ثانية بجزء بسيط من تكلفة الحلول التقليدية.
وداعًا للتمرير اللانهائي عبر قواعد بيانات براءات الاختراع ومرحبًا بنتائج بحث دقيقة وسريعة للغاية!
هل تساءلت يومًا كيف ظهر PatentPT إلى الوجود؟ دعنا نرجع بالزمن إلى الوراء ونلقي نظرة فاحصة على الخطوات الشاملة المتخذة لإنشاء هذا الحل. من تدريب نموذج LLM وضبطه بدقة إلى صياغة ميزات مخصصة ونشر واجهات برمجة تطبيقات البحث، لم يترك Davit Buniatyan وفريق Activeloop أي جهد في سعيهم للابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي.
بشكل عام، يجسد PatentPT إمكانات الحلول التي تعمل بتقنية LLM في المجالات المتخصصة مثل البحث عن براءات الاختراع. إن التزام Activeloop بالابتكار، إلى جانب القدرات التحويلية لـ DeepLake، يمهد الطريق لمستقبل تطلق فيه حلول الذكاء الاصطناعي الإمكانات الحقيقية للبيانات غير المنظمة، بشكل أسرع وأرخص من أي وقت مضى.
بينما نواصل دفع حدود ابتكار الذكاء الاصطناعي، من الضروري أن نتذكر أن الابتكار الحقيقي لا يكمن فقط في التكنولوجيا نفسها، ولكن في كيفية تمكيننا من حل تحديات العالم الحقيقي وإحداث تغيير ذي مغزى. انضم إلى مجتمعنا، واطلع على وثائقنا ومستودع Github الخاص بنا للبقاء على اطلاع دائم بأحدث التطورات!
