Узнайте, как мы создали PatentPT, передовое решение на основе языковых моделей, которое значительно расширяет возможности патентного поиска и взаимодействия. Презентация предлагает практические рекомендации по тонкой настройке и развертыванию больших языковых моделей и использованию агентов памяти корпоративного уровня для автозаполнения патентов, генерации рефератов и формул, а также проведения расширенных функций патентного поиска с использованием богатого патентного корпуса. Мы расскажем вам, как разработать подобное решение, используя передовую Activeloop's Deep Lake, базу данных для ИИ, модели LLM с открытым исходным кодом, оборудование Habana Gaudi HPU и Amazon Sagemaker's LLM inference APIs.
Мы расскажем вам об архитектурных чертежах и всех шагах, которые мы предприняли для создания решения - от обучения нашей модели LLM и ее тонкой настройки, создания пользовательских функций и развертывания поисковых APIs.
Если вы практикующий специалист по ИИ, ищущий практические руководства по тонкой настройке LLM, юрист, заинтересованный в использовании ИИ для патентного поиска, или просто интересуетесь будущим решений с использованием ИИ, наш доклад позволит вам взглянуть на процесс и потенциал использования LLM в специализированной области. Присоединяйтесь к нам, так как мы поделимся нашим опытом создания пользовательских приложений на базе LLM с использованием Deep Lake, базы данных для искусственного интеллекта для больших и малых компаний.
.avif){kind=logo}
.avif)
.avif)
.avif)
.avif)
.avif)
