PatentPT: Pesquisa de patentes com soluções baseadas em LLM

Prepare-se para mergulhar no mundo das soluções de IA de ponta connosco enquanto desvendamos outra visão do evento YOLO VISION 2023 (YV23), desenvolvido pela Ultralytics e realizado no Google for Startups Campus em Madrid.

Neste blogue, vamos explorar a palestra proferida pelo fundador da Activeloop, Davit Buniatyan, que nos mostra a génese do PatentPT, um modelo de linguagem avançado que está a remodelar as capacidades de pesquisa de patentes. 

Revelação da PatentPT

Já se sentiu sobrecarregado com o enorme volume de dados de patentes e com o tedioso processo de pesquisa? Vamos descobrir a génese do PatentPT, um modelo de linguagem inovador que impulsiona a mudança nas capacidades de pesquisa de patentes.

Esta palestra, conduzida por Davit Buniatyan, irá revelar conhecimentos acionáveis sobre o aperfeiçoamento e a implementação de Modelos de Linguagem Ampla (LLM) para o preenchimento automático de patentes, a geração de resumos e reivindicações e funções de pesquisa avançadas num corpus de patentes rico.

Activeloop e DeepLake: Uma camada unificada de armazenamento de dados para IA

Antes de mergulharmos nos pormenores do PatentPT, vamos dar uma vista de olhos à 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 unificada de armazenamento de dados que agiliza os fluxos de trabalho de IA.

Desde o armazenamento de metadados até dados não estruturados e embeddings, o DeepLake simplifica o processo, permitindo que os cientistas de dados se concentrem no treinamento de modelos de ML sem o incômodo do gerenciamento de dados.

Explorando a arquitetura e os recursos do DeepLake

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 de dados e o controle de versão contínuos no armazenamento de objetos, enquanto se conecta sem esforço aos modelos de ML. Ele também apresenta o Deep Memory, um recurso que aumenta a precisão da pesquisa sem alterar os embeddings.

Demonstração da memória profunda: Melhorar a pesquisa de patentes

A Davit permitiu-nos aprofundar este fluxo de trabalho com uma demonstração ao vivo que mostrava as proezas da 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 às intermináveis deslocações pelas bases de dados de patentes e olá aos resultados de pesquisa extremamente rápidos e precisos!

A génese do PatentPT: Do conceito à realidade

Já se perguntou como é que o PatentPT surgiu? Vamos rebobinar o relógio e dar uma olhadela mais atenta aos passos completos dados para criar esta solução. Desde o treino e afinação do modelo LLM até à criação de funcionalidades personalizadas e à implementação de APIs de pesquisa, Davit Buniatyan e a equipa da Activeloop não deixam pedra sobre pedra na sua busca pela inovação da IA.

Libertar o poder dos LLMs: O futuro das soluções de IA

No geral, o PatentPT exemplifica o potencial das soluções alimentadas por LLM em campos especializados como a pesquisa de patentes. O compromisso da Activeloop com a inovação, juntamente com os recursos transformadores do DeepLake, abre caminho para um futuro em que as soluções de IA desbloqueiam o verdadeiro potencial de dados não estruturados, mais rápido e mais barato do que nunca.

Concluir 

À medida que continuamos a alargar os limites da inovação da IA, é essencial recordar que a verdadeira inovação não reside apenas na tecnologia em si, mas na forma como esta nos permite resolver desafios do mundo real e promover mudanças significativas. Junte-se à nossa comunidade, consulte os nossos documentos e o nosso repositório Github para se manter atualizado sobre os últimos avanços!