PatentPT：LLMを活用したソリューションによる特許検索

YOLO VISION 2023（YV23）イベントからの別の洞察を解き明かすにあたり、最先端のAIソリューションの世界に飛び込む準備をしてください。このイベントはUltralyticsが主催し、マドリードのGoogle for Startups Campusで開催されました。

このブログでは、Activeloopの創設者であるDavit Buniatyan氏による講演を探ります。彼は、特許検索能力を再構築する高度な言語モデルであるPatentPTの誕生について語ります。 

PatentPTを発表

特許データの膨大な量と退屈な検索プロセスに圧倒されたことはありませんか？特許検索機能を推進する革新的な言語モデルであるPatentPTの起源を発見しましょう。

Davit Buniatyanが主導するこの講演では、豊富な特許コーパス内での特許の自動補完、要約とクレームの生成、および高度な検索機能のために、大規模言語モデル（LLM）を微調整および展開するための実践的な洞察を解き明かします。

ActiveloopとDeepLake：AIのための統合データストレージレイヤー

PatentPTの詳細に入る前に、Activeloopの作成物であるDeepLake（AI用データベース）を見てみましょう。AIデータスタックがさまざまなストレージシステムに断片化されている中、DeepLakeはAIワークフローを効率化する統合データストレージレイヤーとして登場し、状況を大きく変えています。

メタデータから非構造化データ、埋め込みまで、DeepLakeはプロセスを簡素化し、データサイエンティストがデータ管理の手間をかけずにMLモデルのトレーニングに集中できるようにします。

DeepLakeのアーキテクチャと機能について

次に、DeepLakeのアーキテクチャと機能について詳しく見ていきましょう。オープンソースのコンポーネントとサーバーレス設計により、DeepLakeはオブジェクトストレージ上でのシームレスなデータストレージとバージョニングを可能にし、MLモデルに簡単に接続できます。また、Deep Memoryという、埋め込みを変更せずに検索精度を高める機能も備えています。

Deep Memory デモ：特許検索のレベル向上

Davit 氏のおかげで、Deep Memory が特許検索においていかに優れているかをライブデモを通して深く掘り下げることができました。従来のソリューションと比較して、Deep Memory がいかに低コストで、1秒以下のクエリで最大 22% の精度向上を実現するかを直接知ることができました。

特許データベースを延々と検索する時代に別れを告げ、稲妻のように速く、正確な検索結果を手に入れましょう！

PatentPTの創世記：コンセプトから現実へ

PatentPTがどのようにして誕生したのか疑問に思ったことはありませんか？時間を巻き戻して、このソリューションを作成するために取られた包括的な手順を詳しく見てみましょう。LLMモデルのトレーニングと微調整から、カスタム機能の作成、検索APIの展開まで、Davit BuniatyanとActiveloopチームは、AIイノベーションの探求においてあらゆる手を尽くしています。

LLMの力を解き放つ：AIソリューションの未来

全体として、PatentPTは、特許検索のような専門分野におけるLLMを活用したソリューションの可能性を実証しています。Activeloopのイノベーションへの取り組みは、DeepLakeの変革的な能力と相まって、AIソリューションがこれまでよりも速く、安価に、非構造化データの真の可能性を解き放つ未来への道を切り開きます。

まとめ 

AIイノベーションの限界を押し広げ続ける中で、真のイノベーションはテクノロジー自体だけでなく、現実世界の問題を解決し、有意義な変化を推進するために、テクノロジーが私たちをどのようにエンパワーするかにあることを忘れてはなりません。最新の進歩について最新情報を入手するには、コミュニティ、ドキュメント、Githubリポジトリをご覧ください。