PatentPT: Patentsuche mit LLM-gestützten Lösungen

Machen Sie sich bereit, mit uns in die Welt der hochmodernen KI-Lösungen einzutauchen, während wir einen weiteren Einblick von der YOLO VISION 2023 (YV23)-Veranstaltung auspacken, die von Ultralytics unterstützt und im Google for Startups Campus in Madrid stattfand.

In diesem Blog werden wir den Vortrag des Gründers von Activeloop, Davit Buniatyan, untersuchen, der uns durch die Entstehung von PatentPT führt, einem fortschrittlichen Sprachmodell, das die Möglichkeiten der Patentsuche neu gestaltet. 

Enthüllung von PatentPT

Haben Sie sich jemals von der schieren Menge an Patentdaten und dem mühsamen Suchprozess überwältigt gefühlt? Lassen Sie uns die Entstehung von PatentPT entdecken, einem innovativen Sprachmodell, das den Wandel in den Patent Suchfunktionen vorantreibt.

Unter der Leitung von Davit Buniatyan wird dieser Vortrag umsetzbare Einblicke in die Feinabstimmung und den Einsatz von Large Language Models (LLMs) für die automatische Vervollständigung von Patenten, die Erstellung von Zusammenfassungen und Ansprüchen sowie erweiterte Suchfunktionen innerhalb eines umfangreichen Patentkorpus geben.

Activeloop und DeepLake: Eine einheitliche Datenspeicherschicht für KI

Bevor wir uns mit den Details von PatentPT befassen, werfen wir einen Blick auf Activeloops Entwicklung: DeepLake, die Datenbank für KI. Angesichts der fragmentierten KI-Datenlandschaft über verschiedene Speichersysteme hinweg, erweist sich DeepLake als bahnbrechend und bietet eine einheitliche Datenspeicherschicht, die KI-Workflows optimiert.

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.

Erforschung der Architektur und der Funktionen von DeepLake

Lassen Sie uns nun in die Architektur und die Funktionen von DeepLake eintauchen. Mit seinen Open-Source-Komponenten und dem Serverless-Design ermöglicht DeepLake eine nahtlose Datenspeicherung und -versionierung im Objektspeicher und lässt sich mühelos mit ML-Modellen verbinden. Es verfügt außerdem über Deep Memory, eine Funktion, die die Suchgenauigkeit verbessert, ohne die Einbettungen zu verändern.

Deep Memory Demo: Verbesserung der Patentrecherche

Davit ermöglichte es uns, mit einer Live-Demo tiefer in diesen Workflow einzutauchen, die Deep Memorys Kompetenz in der Patentrecherche demonstrierte. Wir erhielten einen Einblick aus erster Hand, wie Deep Memory eine bis zu 22%ige Genauigkeitsverbesserung mit Subsekunden-Abfragen zu einem Bruchteil der Kosten im Vergleich zu traditionellen Lösungen liefert.

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

Die Entstehung von PatentPT: Von der Idee zur Realität

Haben Sie sich jemals gefragt, wie PatentPT entstanden ist? Spulen wir die Zeit zurück und werfen wir einen genaueren Blick auf die umfassenden Schritte, die zur Erstellung dieser Lösung unternommen wurden. Vom LLM-Modelltraining und der Feinabstimmung bis hin zur Erstellung benutzerdefinierter Funktionen und der Bereitstellung von Such-APIs lässt Davit Buniatyan und das Activeloop-Team nichts unversucht, um KI-Innovationen zu erzielen.

Die Leistungsfähigkeit von LLMs freisetzen: Die Zukunft der KI-Lösungen

Insgesamt ist PatentPT ein Beispiel für das Potenzial von LLM-gestützten Lösungen in spezialisierten Bereichen 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 kostengünstiger als je zuvor freisetzen.

Zusammenfassung 

Während wir die Grenzen der KI-Innovation immer weiter hinausschieben, ist es wichtig, sich daran zu erinnern, dass die wahre Innovation nicht nur in der Technologie selbst liegt, sondern darin, wie sie uns befähigt, reale Herausforderungen zu lösen und sinnvolle Veränderungen voranzutreiben. Treten Sie unserer Community bei, sehen Sie sich unsere Dokumentation und unser Github-Repository an, um über die neuesten Fortschritte auf dem Laufenden zu bleiben!