Découvrez PatentPT, un outil de recherche de brevets doté de modèles de langage avancés. Dévoilé lors de YOLO VISION 2023, plongez dans les analyses de Davit Buniatyan et explorez les capacités transformatrices de DeepLake.
Préparez-vous à plonger dans le monde des solutions d'IA de pointe avec nous, alors que nous décortiquons une autre information de l'événement YOLO VISION 2023 (YV23), propulsé par Ultralytics et organisé au Google for Startups Campus à Madrid.
Dans ce blog, nous allons explorer la présentation du fondateur d'Activeloop, Davit Buniatyan, qui nous guide à travers la genèse de PatentPT, un modèle de langage avancé qui remodèle les capacités de recherche de brevets.
Vous êtes-vous déjà senti dépassé par le volume considérable de données de brevets et par le processus de recherche fastidieux ? Découvrons la genèse de PatentPT, un modèle linguistique innovant qui impulse le changement dans les capacités de recherche de brevets.
Dirigée par Davit Buniatyan, cette présentation dévoilera des informations exploitables sur le réglage fin et le déploiement de grands modèles linguistiques (LLM) pour l'autocomplétion de brevets, la génération de résumés et de revendications, et les fonctions de recherche avancée au sein d'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. Avec la pile de données d'IA fragmentée à travers divers systèmes de stockage, DeepLake apparaît comme un élément de transformation, offrant une couche de stockage de données unifiée qui rationalise les flux de travail d'IA.
Du stockage des métadonnées aux données non structurées et aux embeddings, DeepLake simplifie le processus, permettant aux data scientists de se concentrer sur l'entraînement des modèles de ML sans les tracas de la gestion des données.
Maintenant, plongeons dans l'architecture et les fonctionnalités de DeepLake. Avec ses composants open source et sa conception sans serveur, DeepLake permet un stockage et un versionnage transparents des données sur le stockage d'objets tout en se connectant sans effort aux modèles ML. Il dispose également de Deep Memory, une fonctionnalité qui améliore la précision de la recherche sans modifier les embeddings.
Davit nous a permis d'approfondir ce flux de travail avec une démonstration en direct présentant les prouesses de Deep Memory dans la recherche de brevets. Nous avons eu un aperçu direct de la façon dont Deep Memory offre une amélioration de la précision allant jusqu'à 22 % avec des requêtes en moins d'une seconde à une fraction du coût par rapport aux solutions traditionnelles.
Dites adieu au défilement interminable dans les bases de données de brevets et bonjour aux résultats de recherche ultra-rapides et précis !
Vous êtes-vous déjà demandé comment PatentPT a vu le jour ? Remontons le temps et examinons de plus près les étapes complètes qui ont été entreprises pour créer cette solution. De l'entraînement et de l'affinage du modèle LLM à la création de fonctionnalités personnalisées et au déploiement d'API de recherche, Davit Buniatyan et l'équipe d'Activeloop n'ont rien négligé dans leur quête d'innovation en matière d'IA.
Globalement, PatentPT illustre le potentiel des solutions basées sur les LLM dans des domaines spécialisés comme la recherche de brevets. L'engagement d'Activeloop envers l'innovation, associé aux capacités transformatrices 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.
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 manière dont elle nous permet de résoudre des problèmes du monde réel et de susciter des changements significatifs. Rejoignez notre communauté, consultez notre documentation et notre dépôt Github pour rester informé des dernières avancées !
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