PatentPT: busca de patentes com soluções baseadas em LLM

Nesta publicação, exploramos outro insight do evento YOLO VISION 2023 (YV23), organizado pela Ultralytics no Google for Startups Campus, em Madri.

Neste blog, vamos explorar a palestra de Davit Buniatyan, fundador da Activeloop, enquanto ele nos apresenta a origem do PatentPT, uma solução para busca de patentes baseada em LLM.

Apresentando o PatentPT#

Você já se sentiu sobrecarregado pelo enorme volume de dados de patentes e pelo tedioso processo de busca? O PatentPT foi criado exatamente para resolver esse problema.

Conduzida por Davit Buniatyan, esta palestra compartilha insights práticos sobre o ajuste fino e a implantação de modelos de linguagem de grande escala (LLMs) para preenchimento automático de patentes, geração de resumos e reivindicações e funções avançadas de busca em um amplo corpus de patentes.

Activeloop e DeepLake: uma camada unificada de armazenamento de dados para IA#

Antes de nos aprofundarmos nos detalhes do PatentPT, vamos conhecer a criação da Activeloop: o DeepLake, um banco de dados para IA. Com a pilha de dados de IA fragmentada entre vários sistemas de armazenamento, o DeepLake oferece uma camada unificada de armazenamento de dados que simplifica os fluxos de trabalho de IA.

Do armazenamento de metadados a dados não estruturados e embeddings, o DeepLake simplifica o processo para que os cientistas de dados possam se concentrar no treinamento de modelos de ML sem o incômodo do gerenciamento de dados.

Explorando a arquitetura e os recursos do DeepLake#

Agora, vamos explorar a arquitetura e os recursos do DeepLake. Com seus componentes de código aberto e design sem servidor, o DeepLake permite armazenar e versionar dados em armazenamento de objetos e se conecta diretamente a modelos de ML. Ele também oferece o Deep Memory, um recurso que aprimora a precisão das buscas sem alterar os embeddings.

Demonstração do Deep Memory: aprimorando a busca de patentes#

Davit nos permitiu explorar esse fluxo de trabalho mais a fundo com uma demonstração ao vivo que mostrou como o Deep Memory aprimora a busca de patentes. Pudemos ver em primeira mão como o Deep Memory proporciona uma melhoria de até 22% na precisão, com consultas em menos de um segundo e a uma fração do custo das soluções tradicionais.

O resultado é uma busca de patentes mais rápida e precisa, sem rolagem interminável por bancos de dados de patentes.

A origem do PatentPT: do conceito à realidade#

Já se perguntou como surgiu o PatentPT? Vamos voltar no tempo e analisar melhor as etapas abrangentes adotadas para criar essa solução. Do treinamento e ajuste fino de modelos LLM à criação de recursos personalizados e implantação de APIs de busca, Davit Buniatyan apresentou cada etapa realizada pela equipe da Activeloop.

Liberando o poder dos LLMs: o futuro das soluções de IA#

No geral, o PatentPT exemplifica o potencial das soluções baseadas em LLM em áreas especializadas, como a busca de patentes. O trabalho da Activeloop no DeepLake aponta para soluções de IA que tornam o uso de dados não estruturados mais rápido e barato.

Encerramento#

À medida que a IA avança, o verdadeiro valor está não apenas na tecnologia em si, mas também em como ela nos ajuda a resolver desafios do mundo real. Participe da nossa comunidade, confira nossa documentação e nosso repositório no GitHub para acompanhar os avanços mais recentes!