Изучите PatentPT, систему патентного поиска с использованием передовых языковых моделей. Представленная на YOLO VISION 2023, она позволяет углубиться в аналитику от Давида Буниатяна и изучить возможности DeepLake по преобразованию данных.
Приготовьтесь погрузиться в мир передовых решений ИИ вместе с нами, поскольку мы раскрываем еще одну идею с мероприятия YOLO VISION 2023 (YV23), организованного Ultralytics и проходившего в Google for Startups Campus в Мадриде.
В этом блоге мы рассмотрим доклад основателя Activeloop, Давида Буниатяна, в котором он рассказывает об истории создания PatentPT, передовой языковой модели, меняющей возможности патентного поиска.
Вы когда-нибудь чувствовали себя подавленным огромным объемом патентных данных и утомительным процессом поиска? Давайте узнаем о создании PatentPT, инновационной языковой модели, которая меняет возможности патентного поиска.
В рамках этой беседы, которую проведет Давит Буниатян, будут представлены практически применимые сведения о тонкой настройке и развертывании больших языковых моделей (LLM) для автоматического заполнения патентов, создания аннотаций и заявок, а также расширенных функций поиска в рамках обширного патентного корпуса.
Прежде чем мы углубимся в детали PatentPT, давайте взглянем на творение Activeloop: DeepLake, базу данных для ИИ. Поскольку стек данных ИИ фрагментирован по различным системам хранения, DeepLake становится переломным моментом, предлагая унифицированный уровень хранения данных, который оптимизирует рабочие процессы ИИ.
DeepLake упрощает процесс хранения метаданных, неструктурированных данных и эмбеддингов, позволяя специалистам по обработке данных сосредоточиться на обучении моделей машинного обучения, не тратя время на управление данными.
Теперь давайте углубимся в архитектуру и функции DeepLake. Благодаря своим компонентам с открытым исходным кодом и бессерверной архитектуре DeepLake обеспечивает бесперебойное хранение данных и управление версиями в объектном хранилище, легко подключаясь к моделям машинного обучения. Он также включает Deep Memory, функцию, которая повышает точность поиска, не изменяя вложения.
Дэвит позволил нам углубиться в этот рабочий процесс с помощью живой демонстрации, демонстрирующей мастерство Deep Memory в патентном поиске. Мы получили непосредственное представление о том, как Deep Memory обеспечивает повышение точности до 22% при выполнении запросов менее чем за секунду и за небольшую часть стоимости по сравнению с традиционными решениями.
Попрощайтесь с бесконечной прокруткой патентных баз данных и здравствуйте молниеносным, точным результатам поиска!
Вы когда-нибудь задумывались, как появился PatentPT? Давайте перемотаем время назад и внимательно рассмотрим всесторонние шаги, предпринятые для создания этого решения. От обучения и тонкой настройки LLM-модели до разработки пользовательских функций и развертывания поисковых API, Давит Буниатян и команда Activeloop не оставляют камня на камне в своем стремлении к инновациям в области ИИ.
В целом, PatentPT является примером потенциала решений на базе LLM в специализированных областях, таких как патентный поиск. Стремление Activeloop к инновациям в сочетании с преобразующими возможностями DeepLake открывает путь к будущему, в котором решения на основе ИИ раскрывают истинный потенциал неструктурированных данных, быстрее и дешевле, чем когда-либо прежде.
Поскольку мы продолжаем расширять границы инноваций в области AI, важно помнить, что истинная инновация заключается не только в самой технологии, но и в том, как она позволяет нам решать реальные задачи и стимулировать значимые изменения. Присоединяйтесь к нашему сообществу, ознакомьтесь с нашей документацией и нашим репозиторием Github, чтобы быть в курсе последних достижений!
.webp)