PatentPT: Поиск патентов с решениями на базе LLM
Исследуй PatentPT, поиск патентов с использованием передовых языковых моделей. Представленный на YOLO VISION 2023, погрузись в идеи Дэвита Буниатяна и изучи трансформационные возможности DeepLake.
Приготовься погрузиться в мир передовых решений в области ИИ вместе с нами, пока мы разбираем еще один инсайт с мероприятия YOLO VISION 2023 (YV23), организованного при поддержке Ultralytics и прошедшего в Google for Startups Campus в Мадриде.
В этом блоге мы рассмотрим выступление основателя Activeloop, Davit Buniatyan, который рассказывает о создании PatentPT — продвинутой языковой модели, меняющей возможности поиска патентов.
Представляем PatentPT#
Тебя когда-нибудь перегружал огромный объем патентных данных и утомительный процесс поиска? Давай узнаем историю создания PatentPT, инновационной языковой модели, которая меняет возможности патентного поиска.
В этом выступлении под руководством Davita Buniatyana ты получишь практические знания о дообучении и развертывании больших языковых моделей (LLM) для автодополнения патентов, генерации аннотаций и формул, а также о расширенных функциях поиска в обширном массиве патентных данных.
Activeloop и DeepLake: единый уровень хранения данных для AI#
Прежде чем мы перейдем к тонкостям PatentPT, давай взглянем на разработку Activeloop: DeepLake, базу данных для AI. Поскольку стек данных AI раздроблен между различными системами хранения, DeepLake становится прорывом, предлагая единый уровень хранения, который оптимизирует рабочие процессы AI.
От хранения метаданных до неструктурированных данных и эмбеддингов, DeepLake упрощает процесс, позволяя специалистам по данным сосредоточиться на обучении ML-моделей, не отвлекаясь на сложности управления данными.
Изучаем архитектуру и возможности DeepLake#
Теперь давай углубимся в архитектуру и возможности DeepLake. Благодаря компонентам с открытым исходным кодом и бессерверной архитектуре, DeepLake обеспечивает удобное хранение и версионирование данных в объектных хранилищах, легко подключаясь к ML-моделям. В нем также есть Deep Memory — функция, которая повышает точность поиска без изменения эмбеддингов.
Демонстрация Deep Memory: улучшение патентного поиска#
Davit позволил нам глубже погрузиться в рабочий процесс с помощью живой демонстрации возможностей Deep Memory в патентном поиске. Мы из первых рук увидели, как Deep Memory обеспечивает повышение точности до 22% при выполнении запросов менее чем за секунду, и все это за долю стоимости по сравнению с традиционными решениями.
Забудь о бесконечном прокручивании патентных баз данных и начни пользоваться молниеносным и точным поиском!
История создания PatentPT: от концепции к реальности#
Интересовался, как появился PatentPT? Давай отмотаем время назад и подробно рассмотрим шаги по созданию этого решения. От обучения и дообучения LLM до создания пользовательских функций и развертывания поисковых API — Davit Buniatyan и команда Activeloop сделали все возможное в своем стремлении к инновациям в AI.
Раскрывая потенциал LLM: будущее решений в области AI#
В целом, PatentPT демонстрирует потенциал решений на базе LLM в специализированных областях, таких как поиск патентов. Приверженность Activeloop инновациям в сочетании с трансформационными возможностями DeepLake прокладывает путь к будущему, где решения на базе AI раскрывают истинный потенциал неструктурированных данных быстрее и дешевле, чем когда-либо прежде.
Заключение#
Продолжая раздвигать границы инноваций в сфере ИИ, важно помнить, что настоящие инновации заключаются 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!
