19 de abril de 2024
Explore o PatentPT, uma pesquisa de patentes com modelos de linguagem avançados. Revelado no YOLO VISION 2023, mergulhe nas percepções de Davit Buniatyan e explore as capacidades transformadoras do DeepLake.
Prepare-se para mergulhar no mundo das soluções de IA de ponta conosco enquanto desvendamos mais um insight do evento YOLO VISION 2023 (YV23), promovido pela Ultralytics e realizado no Google for Startups Campus em Madrid.
Neste blog, exploraremos a palestra proferida pelo fundador da Activeloop, Davit Buniatyan, enquanto ele nos leva através da gênese do PatentPT, um modelo de linguagem avançado que está remodelando os recursos de pesquisa de patentes.
Já se sentiu sobrecarregado pelo grande volume de dados de patentes e pelo tedioso processo de pesquisa? Vamos descobrir a gênese do PatentPT, um modelo de linguagem inovador que impulsiona a mudança nas capacidades de pesquisa de patentes.
Liderada por Davit Buniatyan, esta apresentação revelará insights acionáveis sobre o ajuste fino e a implementação de Large Language Models (LLMs) para preenchimento automático de patentes, geração de resumos e reivindicações, e funções de pesquisa avançadas dentro de um rico corpus de patentes.
Antes de nos aprofundarmos nos detalhes do PatentPT, vamos dar uma olhada na criação da Activeloop: DeepLake, o banco de dados para IA. Com a pilha de dados de IA fragmentada em vários sistemas de armazenamento, o DeepLake surge como um divisor de águas, oferecendo uma camada de armazenamento de dados unificada que agiliza os fluxos de trabalho de IA.
Desde o armazenamento de metadados até dados não estruturados e embeddings, o DeepLake simplifica o processo, capacitando os cientistas de dados a se concentrarem no treinamento de modelos de ML sem o incômodo do gerenciamento de dados.
Agora, vamos nos aprofundar na arquitetura e nos recursos do DeepLake. Com seus componentes de código aberto e design sem servidor, o DeepLake permite o armazenamento e o versionamento contínuos de dados no armazenamento de objetos, conectando-se facilmente aos modelos de ML. Ele também apresenta o Deep Memory, um recurso que melhora a precisão da pesquisa sem alterar as incorporações.
Davit nos permitiu mergulhar mais fundo neste fluxo de trabalho com uma demonstração ao vivo mostrando a proeza do Deep Memory na pesquisa de patentes. Tivemos uma visão em primeira mão de como o Deep Memory oferece até 22% de melhoria na precisão com consultas em menos de um segundo a uma fração do custo em comparação com as soluções tradicionais.
Diga adeus à busca interminável em bancos de dados de patentes e olá a resultados de pesquisa rápidos e precisos!
Já se perguntou como o PatentPT surgiu? Vamos rebobinar o tempo e dar uma olhada mais de perto nas etapas abrangentes tomadas para criar esta solução. Do treinamento e ajuste fino do modelo LLM à criação de recursos personalizados e à implantação de APIs de pesquisa, Davit Buniatyan e a equipe da Activeloop não deixam pedra sobre pedra em sua busca por inovação em IA.
No geral, o PatentPT exemplifica o potencial das soluções baseadas em LLM em campos especializados, como a pesquisa de patentes. O compromisso da Activeloop com a inovação, juntamente com as capacidades transformadoras do DeepLake, pavimentam o caminho para um futuro onde as soluções de IA desbloqueiam o verdadeiro potencial dos dados não estruturados, de forma mais rápida e barata do que nunca.
À medida que continuamos a expandir os limites da inovação em IA, é essencial lembrar que a verdadeira inovação reside não apenas na tecnologia em si, mas em como ela nos capacita a resolver desafios do mundo real e a impulsionar mudanças significativas. Junte-se à nossa comunidade, consulte a nossa documentação e o nosso repositório Github para se manter atualizado sobre os últimos avanços!
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