PatentPT: Патентный поиск с решениями, основанными на LLM

Приготовьтесь погрузиться в мир передовых решений в области искусственного интеллекта вместе с нами, ведь мы раскрываем очередные подробности мероприятия YOLO VISION 2023 (YV23), организованного компанией Ultralytics и прошедшего в кампусе Google for Startups в Мадриде.

В этом блоге мы рассмотрим выступление основателя Activeloop Давита Буниатяна, который рассказывает о генезисе PatentPT, продвинутой языковой модели, меняющей возможности патентного поиска. 

Открытие PatentPT

Вы когда-нибудь чувствовали себя подавленными из-за огромного объема патентных данных и утомительного процесса поиска? Давайте узнаем о генезисе PatentPT, инновационной языковой модели, способствующей изменениям в возможностях патентного поиска.

В этом докладе, который проведет Давид Буниатян, будут раскрыты практические аспекты тонкой настройки и внедрения больших языковых моделей (LLM) для автозаполнения патентов, создания рефератов и формул, а также расширенных функций поиска в богатом патентном корпусе.

Activeloop и DeepLake: Унифицированный уровень хранения данных для ИИ

Прежде чем мы погрузимся в тонкости работы PatentPT, давайте посмотрим на творение Activeloop: DeepLake, база данных для ИИ. В условиях, когда стек данных ИИ разрознен по различным системам хранения, DeepLake становится переломным моментом, предлагая единый уровень хранения данных, который упрощает рабочие процессы ИИ.

DeepLake упрощает процесс хранения метаданных, неструктурированных данных и вкраплений, позволяя специалистам по исследованию данных сосредоточиться на обучении ML-моделей без лишних хлопот, связанных с управлением данными.

Изучение архитектуры и возможностей DeepLake

Теперь давайте рассмотрим архитектуру и возможности DeepLake. Благодаря компонентам с открытым исходным кодом и безсерверному дизайну DeepLake обеспечивает бесперебойное хранение данных и версионирование в объектных хранилищах, а также легкое подключение к ML-моделям. В нем также реализована функция Deep Memory, которая повышает точность поиска без изменения вкраплений.

Демонстрация глубокой памяти: Расширение возможностей патентного поиска

Компания Davit позволила нам глубже погрузиться в этот рабочий процесс, продемонстрировав в реальном времени возможности Deep Memory в патентном поиске. Мы из первых рук узнали, как Deep Memory обеспечивает повышение точности до 22 % при выполнении запросов за доли секунды при меньших затратах по сравнению с традиционными решениями.

Попрощайтесь с бесконечным пролистыванием патентных баз данных и поздоровайтесь с молниеносными и точными результатами поиска!

Генезис PatentPT: От концепции к реальности

Вы когда-нибудь задумывались, как появился PatentPT? Давайте отмотаем время назад и рассмотрим все шаги, предпринятые для создания этого решения. Давит Буниатян и команда Activeloop не оставили ни одного камня на камне в своем стремлении к инновациям в области ИИ - от обучения и тонкой настройки LLM-моделей до создания пользовательских функций и развертывания поисковых API.

Высвобождение возможностей магистрантов: Будущее решений в области искусственного интеллекта

В целом PatentPT демонстрирует потенциал решений, основанных на LLM, в таких специализированных областях, как патентный поиск. Стремление Activeloop к инновациям в сочетании с преобразующими возможностями DeepLake прокладывают путь в будущее, где решения на основе искусственного интеллекта раскрывают истинный потенциал неструктурированных данных быстрее и дешевле, чем когда-либо прежде.

Подведение итогов 

Продолжая расширять границы инноваций в области ИИ, важно помнить, что истинные инновации заключаются не только в самой технологии, но и в том, как она позволяет нам решать реальные задачи и добиваться значимых изменений. Присоединяйтесь к нашему сообществу, изучайте нашу документацию и наш репозиторий Github, чтобы быть в курсе последних достижений!