PatentPT: Ricerca brevetti con soluzioni basate su LLM

Preparati a immergerti nel mondo delle soluzioni AI all'avanguardia con noi mentre analizziamo un'altra intuizione dell'evento YOLO VISION 2023 (YV23), promosso da Ultralytics e tenutosi presso il Google for Startups Campus di Madrid.

In questo blog esploreremo il discorso tenuto dal fondatore di Activeloop, Davit Buniatyan, mentre ci guida attraverso la genesi di PatentPT, un modello linguistico avanzato che sta rimodellando le capacità di ricerca di brevetti. 

Svelando PatentPT

Ti sei mai sentito sopraffatto dall'enorme volume di dati sui brevetti e dal noioso processo di ricerca? Scopriamo la genesi di PatentPT, un modello linguistico innovativo che guida il cambiamento nelle capacità di ricerca dei brevetti.

Guidato da Davit Buniatyan, questo intervento svelerà approfondimenti utili per il fine-tuning e il deployment di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per il completamento automatico di brevetti, la generazione di abstract e rivendicazioni e le funzioni di ricerca avanzata all'interno di un ricco corpus di brevetti.

Activeloop e DeepLake: uno strato di archiviazione dati unificato per l'AI

Prima di addentrarci nei dettagli di PatentPT, diamo un'occhiata alla creazione di Activeloop: DeepLake, il database per l'AI. Con lo stack di dati AI frammentato tra vari sistemi di archiviazione, DeepLake emerge come un punto di svolta, offrendo un livello di archiviazione dati unificato che semplifica i flussi di lavoro AI.

Dall'archiviazione di metadati ai dati non strutturati e agli embedding, DeepLake semplifica il processo, consentendo ai data scientist di concentrarsi sull'addestramento di modelli di ML senza la difficoltà della gestione dei dati.

Esplorazione dell'architettura e delle funzionalità di DeepLake

Ora, approfondiamo l'architettura e le funzionalità di DeepLake. Con i suoi componenti open-source e il design serverless, DeepLake consente l'archiviazione e il versioning dei dati senza interruzioni sullo storage di oggetti, connettendosi facilmente ai modelli di ML. Dispone inoltre di Deep Memory, una funzionalità che migliora la precisione della ricerca senza alterare gli embedding.

Demo di deep memory: Ottimizzazione della ricerca di brevetti

Davit ci ha permesso di approfondire questo flusso di lavoro con una demo dal vivo che mostrava la potenza di Deep Memory nella ricerca di brevetti. Abbiamo avuto una visione diretta di come Deep Memory offra un miglioramento dell'accuratezza fino al 22% con query inferiori al secondo a una frazione del costo rispetto alle soluzioni tradizionali.

Dì addio all'interminabile scorrimento dei database di brevetti e dai il benvenuto a risultati di ricerca rapidi, fulminei e precisi!

La genesi di PatentPT: dal concetto alla realtà

Ti sei mai chiesto come è nato PatentPT? Riavvolgiamo l'orologio e diamo un'occhiata più da vicino ai passaggi completi intrapresi per creare questa soluzione. Dall'addestramento e fine-tuning del modello LLM alla creazione di funzionalità personalizzate e alla distribuzione di API di ricerca, Davit Buniatyan e il team di Activeloop non lasciano nulla di intentato nella loro ricerca di innovazione nell'AI.

Sfruttare la potenza degli LLM: il futuro delle soluzioni di IA

Nel complesso, PatentPT esemplifica il potenziale delle soluzioni basate su LLM in campi specializzati come la ricerca di brevetti. L'impegno di Activeloop per l'innovazione, unito alle capacità trasformative di DeepLake, apre la strada a un futuro in cui le soluzioni di IA sbloccano il vero potenziale dei dati non strutturati, più velocemente ed economicamente che mai.

Conclusione 

Mentre continuiamo a spingere i confini dell'innovazione dell'IA, è essenziale ricordare che la vera innovazione non risiede solo nella tecnologia stessa, ma nel modo in cui ci consente di risolvere le sfide del mondo reale e di promuovere un cambiamento significativo. Unitevi alla nostra community, consultate la nostra documentazione e il nostro repository Github per rimanere aggiornati sugli ultimi progressi!