19 avril 2024
Découvrez PatentPT, une recherche de brevets avec des modèles linguistiques avancés. Présenté à YOLO VISION 2023, plongez dans les réflexions de Davit Buniatyan et explorez les capacités de transformation de DeepLake.
Préparez-vous à plonger avec nous dans le monde des solutions d'IA de pointe en découvrant un nouvel aperçu de l'événement YOLO VISION 2023 (YV23), organisé par Ultralytics et qui s'est tenu sur le campus Google for Startups à Madrid.
Dans ce blog, nous explorerons la conférence donnée par le fondateur d' Activeloop, Davit Buniatyan, qui nous présente la genèse de PatentPT, un modèle linguistique avancé qui redéfinit les capacités de recherche en matière de brevets.
Vous êtes-vous déjà sentis dépassés par le volume des données relatives aux brevets et par le processus de recherche fastidieux ? Découvrons la genèse de PatentPT, un modèle linguistique innovant qui fait évoluer les capacités de recherche en matière de brevets.
Dirigée par Davit Buniatyan, cette présentation dévoilera des informations exploitables sur le réglage et le déploiement de grands modèles linguistiques (LLM) pour l'autocomplétion de brevets, la génération d'abrégés et de revendications et les fonctions de recherche avancées dans un riche corpus de brevets.
Avant de nous plonger dans les détails de PatentPT, jetons un coup d'œil à la création d'Activeloop : DeepLake, la base de données pour l'IA. La pile de données d'IA étant fragmentée entre différents systèmes de stockage, DeepLake change la donne en offrant une couche de stockage de données unifiée qui rationalise les flux de travail de l'IA.
Du stockage des métadonnées aux données non structurées en passant par les embeddings, DeepLake simplifie le processus et permet aux data scientists de se concentrer sur l'entraînement des modèles ML sans avoir à se soucier de la gestion des données.
Voyons maintenant l'architecture et les fonctionnalités de DeepLake. Grâce à ses composants open-source et à sa conception sans serveur, DeepLake permet un stockage de données et un versionnage transparents sur le stockage d'objets tout en se connectant sans effort aux modèles ML. Il dispose également de la fonction Deep Memory, qui améliore la précision de la recherche sans altérer les embeddings.
Davit nous a permis d'approfondir ce flux de travail grâce à une démonstration en direct des prouesses de Deep Memory en matière de recherche de brevets. Nous avons eu un aperçu direct de la manière dont Deep Memory permet d'améliorer la précision de 22 % avec des requêtes de moins d'une seconde, à une fraction du coût par rapport aux solutions traditionnelles.
Dites adieu au défilement interminable des bases de données de brevets et bonjour aux résultats de recherche précis et rapides comme l'éclair !
Vous êtes-vous déjà demandé comment PatentPT a vu le jour ? Remontons le temps et examinons de plus près les différentes étapes de la création de cette solution. De la formation et de l'ajustement du modèle LLM à l'élaboration de fonctionnalités personnalisées et au déploiement d'API de recherche, Davit Buniatyan et l'équipe d'Activeloop ne négligent rien dans leur quête de l'innovation en matière d'IA.
Dans l'ensemble, PatentPT illustre le potentiel des solutions basées sur le LLM dans des domaines spécialisés tels que la recherche de brevets. L'engagement d'Activeloop en faveur de l'innovation, associé aux capacités de transformation de DeepLake, ouvre la voie à un avenir où les solutions d'IA libèrent le véritable potentiel des données non structurées, plus rapidement et à moindre coût que jamais auparavant.
Alors que nous continuons à repousser les limites de l'innovation en matière d'IA, il est essentiel de se rappeler que la véritable innovation ne réside pas seulement dans la technologie elle-même, mais dans la façon dont elle nous permet de résoudre des problèmes concrets et d'apporter des changements significatifs. Rejoignez notre communauté, consultez notre documentation et notre dépôt Github pour vous tenir au courant des dernières avancées !
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