PatentPT: Patentrecherche mit LLM-gestützten Lösungen

Machen Sie sich bereit, mit uns in die Welt der innovativen KI-Lösungen einzutauchen, wenn wir einen weiteren Einblick von der YOLO VISION 2023 (YV23) Veranstaltung geben, die von Ultralytics unterstützt wird und auf dem Google for Startups Campus in Madrid stattfindet.

In diesem Blog werden wir den Vortrag des Gründers von Activeloop, Davit Buniatyan, lesen, in dem er uns die Entstehung von PatentPT, einem fortschrittlichen Sprachmodell, das die Patentrecherche neu gestaltet, erläutert. 

Enthüllung des PatentPT

Fühlten Sie sich jemals von der schieren Menge an Patentdaten und dem langwierigen Suchprozess überwältigt? Erfahren Sie mehr über die Entstehung von PatentPT, einem innovativen Sprachmodell, das einen Wandel bei der Patentsuche bewirkt.

Unter der Leitung von Davit Buniatyan wird dieser Vortrag verwertbare Einblicke in die Feinabstimmung und den Einsatz von Large Language Models (LLMs) für die automatische Vervollständigung von Patenten, die Generierung von Zusammenfassungen und Ansprüchen sowie erweiterte Suchfunktionen in einem umfangreichen Patentkorpus vermitteln.

Activeloop und DeepLake: Eine einheitliche Datenspeicherschicht für AI

Bevor wir in die Feinheiten von PatentPT eintauchen, werfen wir einen Blick auf die Kreation von Activeloop: DeepLake, die Datenbank für KI. Angesichts der Fragmentierung des KI-Datenstapels über verschiedene Speichersysteme ist DeepLake ein entscheidender Faktor, da es eine einheitliche Datenspeicherebene bietet, die KI-Workflows rationalisiert.

Von der Speicherung von Metadaten bis hin zu unstrukturierten Daten und Einbettungen vereinfacht DeepLake den Prozess und ermöglicht es Datenwissenschaftlern, sich auf das Training von ML-Modellen zu konzentrieren, ohne sich mit der Datenverwaltung herumschlagen zu müssen.

Erkundung der Architektur und der Funktionen von DeepLake

Lassen Sie uns nun einen Blick auf die Architektur und die Funktionen von DeepLake werfen. Mit seinen Open-Source-Komponenten und seinem serverlosen Design ermöglicht DeepLake eine nahtlose Datenspeicherung und -versionierung auf Objektspeichern, während es sich mühelos mit ML-Modellen verbindet. DeepLake verfügt außerdem über Deep Memory, eine Funktion, die die Suchgenauigkeit erhöht, ohne die Einbettungen zu verändern.

Deep-Memory-Demo: Verbesserte Patentrecherche

Davit ermöglichte uns einen tieferen Einblick in diesen Workflow mit einer Live-Demo, die die Fähigkeiten von Deep Memory bei der Patentsuche zeigte. Wir bekamen aus erster Hand einen Einblick, wie Deep Memory die Genauigkeit bei Abfragen im Sekundenbereich um bis zu 22 % verbessert - und das zu einem Bruchteil der Kosten im Vergleich zu herkömmlichen Lösungen.

Verabschieden Sie sich vom endlosen Scrollen durch Patentdatenbanken und begrüßen Sie blitzschnelle, präzise Suchergebnisse!

Die Entstehungsgeschichte von PatentPT: Vom Konzept zur Realität

Haben Sie sich jemals gefragt, wie PatentPT zustande gekommen ist? Lassen Sie uns die Uhr zurückdrehen und einen genaueren Blick auf die umfassenden Schritte werfen, die zur Entwicklung dieser Lösung unternommen wurden. Vom Training und der Feinabstimmung des LLM-Modells bis hin zur Entwicklung benutzerdefinierter Funktionen und der Bereitstellung von Such-APIs - Davit Buniatyan und das Activeloop-Team lassen in ihrem Streben nach KI-Innovation nichts unversucht.

Entfesseln Sie die Macht der LLMs: Die Zukunft der KI-Lösungen

Insgesamt ist PatentPT ein Beispiel für das Potenzial von LLM-gestützten Lösungen in Spezialbereichen wie der Patentrecherche. Activeloops Engagement für Innovation, gepaart mit den transformativen Fähigkeiten von DeepLake, ebnet den Weg für eine Zukunft, in der KI-Lösungen das wahre Potenzial unstrukturierter Daten schneller und günstiger als je zuvor erschließen.

Einpacken 

Während wir die Grenzen der KI-Innovation immer weiter verschieben, dürfen wir nicht vergessen, dass die wahre Innovation nicht nur in der Technologie selbst liegt, sondern auch darin, wie sie uns in die Lage versetzt, reale Herausforderungen zu lösen und sinnvolle Veränderungen voranzutreiben. Werden Sie Teil unserer Community, besuchen Sie unsere Dokumente und unser Github-Repository, um sich über die neuesten Fortschritte zu informieren!