PatentPT: Búsqueda de patentes con soluciones basadas en LLM

Prepárate para sumergirte en el mundo de las soluciones de IA de vanguardia con nosotros mientras desgranamos otra visión del evento YOLO VISION 2023 (YV23), impulsado por Ultralytics y celebrado en Google for Startups Campus en Madrid.

En este blog analizaremos la charla del fundador de Activeloop, Davit Buniatyan, en la que nos explica la génesis de PatentPT, un modelo lingüístico avanzado que está cambiando las capacidades de búsqueda de patentes. 

Presentación de PatentPT

¿Alguna vez se ha sentido abrumado por el enorme volumen de datos sobre patentes y el tedioso proceso de búsqueda? Descubramos la génesis de PatentPT, un innovador modelo lingüístico que impulsa el cambio en las capacidades de búsqueda de patentes.

Dirigida por Davit Buniatyan, esta charla desvelará conocimientos prácticos sobre la puesta a punto y el despliegue de grandes modelos lingüísticos (LLM) para el autocompletado de patentes, la generación de resúmenes y reivindicaciones y las funciones de búsqueda avanzada dentro de un corpus de patentes enriquecido.

Activeloop y DeepLake: Una capa unificada de almacenamiento de datos para la IA

Antes de sumergirnos en el meollo 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 surge 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 ML sin las molestias de la gestión de datos.

Exploración de la arquitectura y las funciones de DeepLake

Ahora, vamos a profundizar en la arquitectura y características de DeepLake. Con sus componentes de código abierto y su diseño sin servidor, DeepLake permite el almacenamiento de datos y la creación de versiones sin problemas en el almacenamiento de objetos, al tiempo 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.

Demostración de memoria profunda: Elevar la búsqueda de patentes

Davit nos permitió profundizar en este flujo de trabajo con una demostración en directo de las proezas de Deep Memory en la búsqueda de patentes. Pudimos comprobar de primera mano cómo Deep Memory ofrece una mejora de la precisión de hasta el 22 % con consultas de menos de un segundo a una fracción del coste en comparación con las soluciones tradicionales.

Diga adiós a los interminables desplazamientos por las bases de datos de patentes y salude a los resultados de búsqueda rápidos y precisos.

La génesis de PatentPT: Del concepto a la realidad

¿Se ha preguntado alguna vez cómo surgió PatentPT? Rebobinemos el reloj y echemos un vistazo más de cerca a los exhaustivos pasos que se han dado para crear esta solución. Davit Buniatyan y el equipo de Activeloop no escatiman esfuerzos en su búsqueda de la innovación en IA, desde la formación y el ajuste de modelos LLM hasta la creación de funciones personalizadas y el despliegue de API de búsqueda.

Liberar el poder de los LLM: El futuro de las soluciones de IA

En conjunto, 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, unido a las capacidades transformadoras de DeepLake, allanan el camino hacia un futuro en el que las soluciones de IA desbloqueen el verdadero potencial de los datos no estructurados, de forma más rápida y barata que nunca.

Conclusión 

Mientras seguimos ampliando 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 retos del mundo real e impulsar cambios significativos. Únete a nuestra comunidad, consulta nuestros documentos y nuestro repositorio de Github para estar al día de los últimos avances.