19 de abril de 2024
Explore PatentPT, una búsqueda de patentes con modelos de lenguaje avanzados. Presentado en YOLO VISION 2023, profundice en los conocimientos de Davit Buniatyan y explore las capacidades transformadoras de DeepLake.
Prepárese para sumergirse en el mundo de las soluciones de IA de vanguardia con nosotros mientras desentrañamos otra perspectiva del evento YOLO VISION 2023 (YV23), impulsado por Ultralytics y celebrado en Google for Startups Campus en Madrid.
En este blog, exploraremos la charla impartida por el fundador de Activeloop, Davit Buniatyan, mientras nos guía a través de la génesis de PatentPT, un modelo de lenguaje avanzado que está remodelando las capacidades de búsqueda de patentes.
¿Alguna vez se ha sentido abrumado por el gran volumen de datos de patentes y el tedioso proceso de búsqueda? Descubramos la génesis de PatentPT, un modelo de lenguaje innovador que impulsa el cambio en las capacidades de búsqueda de patentes.
Dirigida por Davit Buniatyan, esta charla desvelará información práctica sobre el ajuste fino y la implementación de modelos de lenguaje grandes (LLM) para la autocompletado de patentes, la generación de resúmenes y reclamaciones, y las funciones de búsqueda avanzada dentro de un rico corpus de patentes.
Antes de sumergirnos en los detalles de PatentPT, echemos un vistazo a la creación de Activeloop: DeepLake, la base de datos para la IA. Con la pila de datos de IA fragmentada en varios sistemas de almacenamiento, DeepLake emerge como un cambio de juego, ofreciendo una capa de almacenamiento de datos unificada que agiliza los flujos de trabajo de IA.
Desde el almacenamiento de metadatos hasta datos no estructurados e incrustaciones, DeepLake simplifica el proceso, lo que permite a los científicos de datos centrarse en el entrenamiento de modelos de ML sin la molestia de la gestión de datos.
Ahora, profundicemos en la arquitectura y las características de DeepLake. Con sus componentes de código abierto y su diseño sin servidor, DeepLake permite el almacenamiento y el control de versiones de datos sin problemas en el almacenamiento de objetos, a la vez que se conecta sin esfuerzo a los modelos de ML. También cuenta con Deep Memory, una función que mejora la precisión de la búsqueda sin alterar las incrustaciones (embeddings).
Davit nos permitió profundizar en este flujo de trabajo con una demostración en vivo que muestra la destreza de Deep Memory en la búsqueda de patentes. Obtuvimos una visión de primera mano de cómo Deep Memory ofrece hasta un 22% de mejora en la precisión con consultas de menos de un segundo a una fracción del costo en comparación con las soluciones tradicionales.
¡Dígale adiós al desplazamiento interminable por las bases de datos de patentes y hola a resultados de búsqueda rápidos, precisos y a la velocidad del rayo!
¿Alguna vez se ha preguntado cómo surgió PatentPT? Retrocedamos en el tiempo y observemos más de cerca los pasos integrales que se tomaron para crear esta solución. Desde el entrenamiento y el ajuste fino del modelo LLM hasta la creación de funciones personalizadas y la implementación de API de búsqueda, Davit Buniatyan y el equipo de Activeloop no dejan piedra sin remover en su búsqueda de innovación en IA.
En general, PatentPT ejemplifica el potencial de las soluciones impulsadas por LLM en campos especializados como la búsqueda de patentes. El compromiso de Activeloop con la innovación, junto con las capacidades transformadoras de DeepLake, allanan el camino para un futuro en el que las soluciones de IA desbloqueen el verdadero potencial de los datos no estructurados, de forma más rápida y económica que nunca.
A medida que continuamos superando los límites de la innovación en IA, es esencial recordar que la verdadera innovación no reside solo en la tecnología en sí, sino en cómo nos permite resolver desafíos del mundo real e impulsar un cambio significativo. ¡Únase a nuestra comunidad, consulte nuestra documentación y nuestro repositorio de Github para mantenerse al día de los últimos avances!
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