Ngày 19 tháng 4 năm 2024
Khám phá PatentPT, một công cụ tìm kiếm bằng sáng chế với các mô hình ngôn ngữ tiên tiến. Được công bố tại YOLO VISION 2023, đi sâu vào những hiểu biết sâu sắc của Davit Buniatyan và khám phá các khả năng chuyển đổi của DeepLake.
Hãy sẵn sàng hòa mình vào thế giới các giải pháp AI tiên tiến với chúng tôi khi chúng tôi giải mã một thông tin chi tiết khác từ sự kiện YOLO VISION 2023 (YV23), được hỗ trợ bởi Ultralytics và được tổ chức tại Google for Startups Campus ở Madrid.
Trong blog này, chúng ta sẽ khám phá bài nói chuyện của người sáng lập Activeloop, Davit Buniatyan, khi ông đưa chúng ta đi qua sự hình thành của PatentPT, một mô hình ngôn ngữ tiên tiến định hình lại khả năng tìm kiếm bằng sáng chế.
Bạn đã bao giờ cảm thấy choáng ngợp trước khối lượng dữ liệu bằng sáng chế khổng lồ và quy trình tìm kiếm tẻ nhạt chưa? Hãy cùng khám phá sự ra đời của PatentPT, một mô hình ngôn ngữ sáng tạo thúc đẩy sự thay đổi trong khả năng tìm kiếm bằng sáng chế.
Được dẫn dắt bởi Davit Buniatyan, buổi nói chuyện này sẽ làm sáng tỏ những hiểu biết sâu sắc có thể hành động được về việc tinh chỉnh và triển khai Large Language Models (LLMs) để tự động hoàn thành bằng sáng chế, tạo bản tóm tắt và yêu cầu bồi thường, cũng như các chức năng tìm kiếm nâng cao trong một kho tài liệu bằng sáng chế phong phú.
Trước khi đi sâu vào chi tiết về PatentPT, hãy xem xét sự sáng tạo của Activeloop: DeepLake, Cơ sở dữ liệu cho AI. Với việc ngăn xếp dữ liệu AI bị phân mảnh trên các hệ thống lưu trữ khác nhau, DeepLake nổi lên như một yếu tố thay đổi cuộc chơi, cung cấp một lớp lưu trữ dữ liệu thống nhất giúp hợp lý hóa các quy trình làm việc của AI.
Từ việc lưu trữ siêu dữ liệu đến dữ liệu phi cấu trúc và embedding, DeepLake đơn giản hóa quy trình, cho phép các nhà khoa học dữ liệu tập trung vào việc huấn luyện các mô hình ML mà không gặp rắc rối về quản lý dữ liệu.
Giờ đây, hãy đi sâu vào kiến trúc và các tính năng của DeepLake. Với các thành phần mã nguồn mở và thiết kế không máy chủ, DeepLake cho phép lưu trữ và kiểm soát phiên bản dữ liệu liền mạch trên bộ nhớ đối tượng đồng thời dễ dàng kết nối với các mô hình ML. Nó cũng có Deep Memory, một tính năng giúp tăng cường độ chính xác của tìm kiếm mà không làm thay đổi các embedding.
Davit cho phép chúng tôi đi sâu hơn vào quy trình làm việc này với một bản demo trực tiếp giới thiệu khả năng của Deep Memory trong tìm kiếm bằng sáng chế. Chúng tôi đã có được cái nhìn sâu sắc trực tiếp về cách Deep Memory mang lại cải thiện độ chính xác lên đến 22% với các truy vấn dưới giây với chi phí thấp hơn so với các giải pháp truyền thống.
Nói lời tạm biệt với việc cuộn vô tận qua cơ sở dữ liệu bằng sáng chế và xin chào kết quả tìm kiếm nhanh chóng, chính xác!
Bạn đã bao giờ tự hỏi PatentPT ra đời như thế nào chưa? Hãy cùng quay ngược thời gian và xem xét kỹ hơn các bước toàn diện được thực hiện để tạo ra giải pháp này. Từ huấn luyện và tinh chỉnh mô hình LLM đến tạo ra các tính năng tùy chỉnh và triển khai API tìm kiếm, Davit Buniatyan và nhóm Activeloop không bỏ qua bất kỳ nỗ lực nào trong hành trình đổi mới AI của họ.
Nhìn chung, PatentPT minh họa tiềm năng của các giải pháp được hỗ trợ bởi LLM trong các lĩnh vực chuyên biệt như tìm kiếm bằng sáng chế. Cam kết đổi mới của Activeloop, cùng với khả năng chuyển đổi của DeepLake, mở đường cho một tương lai nơi các giải pháp AI mở khóa tiềm năng thực sự của dữ liệu phi cấu trúc, nhanh hơn và rẻ hơn bao giờ hết.
Khi chúng ta tiếp tục thúc đẩy các ranh giới của đổi mới AI, điều cần thiết là phải nhớ rằng sự đổi mới thực sự không chỉ nằm ở bản thân công nghệ mà còn ở cách nó trao quyền cho chúng ta để giải quyết các thách thức trong thế giới thực và thúc đẩy sự thay đổi có ý nghĩa.Tham gia cộng đồng của chúng tôi, xem tài liệu của chúng tôi và kho lưu trữ Github của chúng tôi để cập nhật những tiến bộ mới nhất!
.webp)