Erfahren Sie, wie wir PatentPT entwickelt haben, eine fortschrittliche Sprachmodelllösung, die die Patentrecherche und Interaktionsfähigkeiten erheblich verbessert. Die Präsentation bietet praktische Einblicke in die Feinabstimmung und Bereitstellung großer Sprachmodelle und die Nutzung von Memory Agents der Enterprise-Klasse, um Patente automatisch zu vervollständigen, Zusammenfassungen und Ansprüche zu generieren und erweiterte Patent Suchfunktionen mithilfe des umfangreichen Patentkorpus durchzuführen. Wir führen Sie durch die Entwicklung einer ähnlichen Lösung mithilfe von Activeloop’s Deep Lake, der Datenbank für KI, Open-Source-LLM-Modellen, Habana Gaudi HPU-Hardware und den LLM-Inferenz-APIs von Amazon Sagemaker.
Wir führen Sie durch die architektonischen Blaupausen und alle Schritte, die wir unternommen haben, um die Lösung zu erstellen – vom Trainieren unseres LLM-Modells und dessen Feinabstimmung über das Erstellen benutzerdefinierter Funktionen bis hin zur Bereitstellung von Such-APIs.
Egal, ob Sie ein KI-Praktiker sind, der nach praktischen Anleitungen zur Feinabstimmung von LLMs sucht, ein Jurist, der daran interessiert ist, KI für die Patent Suche zu nutzen, oder einfach nur neugierig auf die Zukunft KI-gestützter Lösungen sind, unser Vortrag bietet einen Einblick in den Prozess und das Potenzial der Verwendung von LLMs in einem spezialisierten Bereich. Begleiten Sie uns, während wir unsere Reise zum Aufbau kundenspezifischer LLM-gestützter Apps teilen, die von Deep Lake, der Datenbank für KI für große und kleine Unternehmen, unterstützt werden.
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