19 أبريل 2024
استكشف PatentPT، وهو بحث عن براءات الاختراع بنماذج لغوية متقدمة. كشف النقاب عنها في مؤتمر YOLO VISION 2023، تعمّق في رؤى دافيت بونياتيان واستكشف قدرات DeepLake التحويلية.
استعدوا للغوص في عالم حلول الذكاء الاصطناعي المتطورة معنا بينما نستعرض معكم رؤية أخرى من فعالية YOLO VISION 2023 (YV23)، المدعومة من Ultralytics والتي أقيمت في Google for Startups Campus في مدريد.
في هذه المدونة سنستكشف في هذه المدونة الحديث الذي ألقاه مؤسس Activeloop، دافيت بونياتيان، حيث سيأخذنا في هذه المدونة إلى 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 المملة؟ 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 في ضبط ونشر نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) للإكمال التلقائي لبراءات الاختراع، وتوليد الملخصات والمطالبات، ووظائف البحث المتقدمة ضمن مجموعة براءات الاختراع الغنية.
قبل أن نغوص في التفاصيل الدقيقة لـ PatentPT، دعونا نلقي نظرة على ابتكار Activeloop: DeepLake، قاعدة بيانات الذكاء الاصطناعي. مع تجزئة كومة بيانات الذكاء الاصطناعي عبر أنظمة تخزين مختلفة، تبرز DeepLake كعامل مغيّر لقواعد اللعبة، حيث تقدم طبقة تخزين بيانات موحدة تعمل على تبسيط سير عمل الذكاء الاصطناعي.
من تخزين البيانات الوصفية إلى البيانات غير المهيكلة والتضمينات، تعمل DeepLake على تبسيط العملية، وتمكين علماء البيانات من التركيز على تدريب نماذج تعلّم الآلة دون عناء إدارة البيانات.
الآن، دعونا نتعمق في بنية DeepLake وميزاته. بفضل مكوناته مفتوحة المصدر وتصميمه الذي لا يحتوي على خادم، يتيح DeepLake تخزين البيانات وإصدارها بسلاسة على مخزن الكائنات مع الاتصال بنماذج تعلّم الآلة دون عناء. كما أنه يتميز بذاكرة عميقة، وهي ميزة تعزز دقة البحث دون تغيير التضمينات.
سمح لنا دافيت بالتعمق أكثر في سير العمل هذا من خلال عرض توضيحي مباشر يعرض براعة Deep Memory في البحث عن براءات الاختراع. لقد حصلنا على نظرة ثاقبة مباشرة على كيفية تقديم Deep Memory لتحسين الدقة بنسبة تصل إلى 22% مع استعلامات أقل من ثانية بجزء بسيط من التكلفة مقارنة بالحلول التقليدية.
قل وداعاً للتمرير اللانهائي عبر قواعد بيانات براءات الاختراع ومرحباً بنتائج بحث دقيقة وسريعة!
هل تساءلت يومًا كيف ظهرت PatentPT إلى حيز الوجود؟ دعونا نعيد عقارب الساعة إلى الوراء ونلقي نظرة فاحصة على الخطوات الشاملة التي تم اتخاذها لإنشاء هذا الحل. بدءاً من تدريب نموذج LLM وضبطه بدقة إلى صياغة ميزات مخصصة ونشر واجهات برمجة تطبيقات البحث، لم يدخر دافيت بونياتيان وفريق Activeloop جهداً في سعيهم للابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي.
وبشكل عام، تُجسد PatentPT إمكانات الحلول التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي في مجالات متخصصة مثل البحث عن براءات الاختراع. إن التزام Activeloop بالابتكار، إلى جانب قدرات DeepLake التحويلية، يمهد الطريق لمستقبل تُطلق فيه حلول الذكاء الاصطناعي الإمكانات الحقيقية للبيانات غير المهيكلة بشكل أسرع وأرخص من أي وقت مضى.
مع استمرارنا في دفع حدود الابتكار في مجال 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، واطّلع على مستنداتنا ومستودع Github الخاص بنا لتبقى على اطلاع على أحدث التطورات!
AR
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
TR
VI
