PatentPT: البحث في براءات الاختراع بحلول مدعومة بنماذج لغوية كبيرة (LLM)
استكشف PatentPT، وهي أداة للبحث في براءات الاختراع باستخدام نماذج لغوية متقدمة. تم الكشف عنها في YOLO VISION 2023، تعمق في رؤى Davit Buniatyan واستكشف القدرات التحويلية لـ DeepLake.
استعدوا للغوص معنا في عالم حلول الذكاء الاصطناعي المتطورة بينما نستعرض رؤية أخرى من فعالية YOLO VISION 2023 (YV23)، التي نظمتها Ultralytics وأقيمت في مقر Google for Startups Campus في مدريد.
في هذه المدونة، سنستكشف العرض التقديمي الذي قدمه مؤسس Activeloop، Davit Buniatyan، حيث يأخذنا في رحلة حول نشأة PatentPT، وهو نموذج لغوي متقدم يعيد صياغة قدرات البحث في براءات الاختراع.
Link to this sectionالكشف عن PatentPT#
هل شعرت يومًا بالإرهاق بسبب الحجم الهائل لبيانات براءات الاختراع وعملية البحث المملة؟ لنكتشف معًا نشأة PatentPT، وهو نموذج لغوي مبتكر يقود التغيير في قدرات البحث في براءات الاختراع.
بقيادة Davit Buniatyan، سيكشف هذا العرض عن رؤى عملية حول الضبط الدقيق (fine-tuning) ونشر النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) للإكمال التلقائي لبراءات الاختراع، وتوليد الملخصات والمطالبات، ووظائف البحث المتقدمة ضمن مجموعة غنية من براءات الاختراع.
Link to this sectionActiveloop و DeepLake: طبقة موحدة لتخزين بيانات الذكاء الاصطناعي#
قبل أن نتعمق في تفاصيل PatentPT، لنلقِ نظرة على ابتكار Activeloop: DeepLake، قاعدة بيانات الذكاء الاصطناعي. ومع تشتت مكدس بيانات الذكاء الاصطناعي عبر أنظمة تخزين متنوعة، يبرز DeepLake كعامل تغيير جذري، حيث يوفر طبقة تخزين بيانات موحدة تبسط سير عمل الذكاء الاصطناعي.
بدءًا من تخزين البيانات الوصفية وصولًا إلى البيانات غير المهيكلة والتضمينات (embeddings)، يبسط DeepLake العملية، مما يُمكّن علماء البيانات من التركيز على تدريب نماذج تعلم الآلة (ML) دون عناء إدارة البيانات.
Link to this sectionاستكشاف بنية ومميزات DeepLake#
الآن، دعونا نتعمق في بنية ومميزات DeepLake. بفضل مكوناته مفتوحة المصدر وتصميمه الخادم (server-less)، يتيح DeepLake تخزين البيانات وإصدارها بسلاسة على تخزين الكائنات مع الاتصال بنماذج تعلم الآلة دون عناء. كما يتميز بـ Deep Memory، وهي خاصية تعزز دقة البحث دون تغيير التضمينات.
Link to this sectionعرض توضيحي لـ Deep Memory: الارتقاء بالبحث في براءات الاختراع#
أتاح لنا Davit فرصة التعمق أكثر في سير العمل هذا من خلال عرض حي يوضح براعة Deep Memory في البحث في براءات الاختراع. لقد حصلنا على رؤية مباشرة حول كيفية تقديم Deep Memory لتحسين في الدقة يصل إلى 22% مع استعلامات تستغرق أقل من ثانية وبجزء بسيط من التكلفة مقارنة بالحلول التقليدية.
وداعًا للتمرير اللانهائي عبر قواعد بيانات براءات الاختراع، ومرحبًا بنتائج بحث دقيقة وسريعة للغاية!
Link to this sectionنشأة PatentPT: من المفهوم إلى الواقع#
هل تساءلت يومًا كيف ظهر PatentPT إلى الوجود؟ لنعد عقارب الساعة إلى الوراء ونلقِ نظرة فاحصة على الخطوات الشاملة التي اتُخذت لإنشاء هذا الحل. من تدريب النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) والضبط الدقيق إلى بناء ميزات مخصصة ونشر واجهات برمجة تطبيقات (APIs) للبحث، لم يترك Davit Buniatyan وفريق Activeloop أي جهد في سعيهم لابتكار الذكاء الاصطناعي.
Link to this sectionإطلاق العنان لقوة النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs): مستقبل حلول الذكاء الاصطناعي#
بشكل عام، يجسد PatentPT إمكانات الحلول القائمة على النماذج اللغوية الكبيرة في المجالات المتخصصة مثل البحث في براءات الاختراع. يمهد التزام Activeloop بالابتكار، إلى جانب قدرات DeepLake التحويلية، الطريق لمستقبل تطلق فيه حلول الذكاء الاصطناعي الإمكانات الحقيقية للبيانات غير المهيكلة، بشكل أسرع وأرخص من أي وقت مضى.
Link to this sectionختاماً#
بينما نواصل دفع حدود ابتكار الذكاء الاصطناعي، من الضروري أن نتذكر أن الابتكار الحقيقي لا يكمن فقط في التكنولوجيا بحد ذاتها، بل في كيفية تمكيننا من حل تحديات العالم الحقيقي وتحقيق تغيير هادف. انضم إلى مجتمعنا، واطلع على وثائقنا ومستودع GitHub الخاص بنا للبقاء على اطلاع بأحدث التطورات!
