PatentPT: поиск патентов с помощью решений на основе LLM
Изучи PatentPT — систему поиска патентов на основе продвинутых языковых моделей. Познакомься с проектом, представленным на YOLO VISION 2023, узнай больше из выступления Давита Буниатяна и исследуй преобразующие возможности DeepLake.
Приготовься вместе с нами погрузиться в мир передовых решений на базе AI: мы разберём ещё один доклад с мероприятия YOLO VISION 2023 (YV23), организованного Ultralytics в Google for Startups Campus в Мадриде.
В этом блоге мы рассмотрим доклад основателя Activeloop Давита Буниатяна, который рассказывает о создании PatentPT — продвинутой языковой модели, меняющей возможности поиска патентов.
Знакомство с PatentPT#
Тебя когда-нибудь ошеломляли огромный объём патентных данных и утомительный процесс поиска? Давай узнаем, как появился PatentPT — инновационная языковая модель, меняющая возможности поиска патентов.
В этом докладе Давит Буниатян раскроет практические аспекты дообучения и развёртывания больших языковых моделей (LLMs) для автодополнения патентных текстов, генерации аннотаций и пунктов формулы изобретения, а также расширенных функций поиска в большом патентном корпусе.
Activeloop и DeepLake: единый уровень хранения данных для AI#
Прежде чем перейти к подробностям PatentPT, давай рассмотрим разработку Activeloop — DeepLake, базу данных для AI. Поскольку стек данных для AI фрагментирован между различными системами хранения, DeepLake становится переломным решением, предлагая единый уровень хранения данных, который упрощает рабочие процессы AI.
От хранения метаданных до неструктурированных данных и эмбеддингов — DeepLake упрощает этот процесс и позволяет специалистам по данным сосредоточиться на обучении ML-моделей, не отвлекаясь на управление данными.
Архитектура и возможности DeepLake#
Теперь давай подробнее рассмотрим архитектуру и возможности DeepLake. Благодаря компонентам с открытым исходным кодом и бессерверной архитектуре DeepLake обеспечивает удобное хранение и версионирование данных в объектном хранилище, а также лёгкое подключение к ML-моделям. В DeepLake также есть Deep Memory — функция, повышающая точность поиска без изменения эмбеддингов.
Демонстрация Deep Memory: повышение эффективности поиска патентов#
Давит позволил нам глубже изучить этот рабочий процесс в ходе живой демонстрации возможностей Deep Memory для поиска патентов. Мы увидели на практике, как Deep Memory повышает точность до 22% и обеспечивает выполнение запросов менее чем за секунду при значительно меньшей стоимости по сравнению с традиционными решениями.
Попрощайся с бесконечной прокруткой патентных баз данных и встречай молниеносные точные результаты поиска!
Создание PatentPT: от концепции к реальности#
Тебе когда-нибудь было интересно, как появился PatentPT? Давай вернёмся в прошлое и подробнее рассмотрим все этапы создания этого решения. От обучения и дообучения LLM-модели до разработки пользовательских функций и развёртывания API поиска — Давит Буниатян и команда Activeloop не упускают ни одной детали в своём стремлении развивать AI-инновации.
Раскрывая потенциал LLM: будущее решений на базе AI#
В целом PatentPT демонстрирует потенциал решений на базе LLM в специализированных областях, таких как поиск патентов. Стремление Activeloop к инновациям в сочетании с преобразующими возможностями DeepLake открывает путь в будущее, где решения на базе AI раскрывают истинный потенциал неструктурированных данных быстрее и дешевле, чем когда-либо.
Подводя итоги#
Продолжая расширять границы AI-инноваций, важно помнить: настоящая инновация заключается не только в самой технологии, но и в том, как она помогает нам решать реальные задачи и добиваться значимых изменений. Присоединяйся к нашему сообществу, загляни в нашу документацию и репозиторий на GitHub, чтобы быть в курсе последних достижений!
