PatentPT: Tìm kiếm bằng sáng chế với các giải pháp ứng dụng LLM

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ chia sẻ một góc nhìn khác từ sự kiện YOLO VISION 2023 (YV23), do Ultralytics tổ chức tại Google for Startups Campus ở Madrid.

Trong bài blog này, chúng ta sẽ tìm hiểu bài nói chuyện của nhà sáng lập Activeloop, Davit Buniatyan, khi ông giới thiệu nguồn gốc của PatentPT, một giải pháp tìm kiếm bằng sáng chế ứng dụng LLM.

Giới thiệu PatentPT#

Bạn đã bao giờ cảm thấy choáng ngợp trước khối lượng dữ liệu bằng sáng chế khổng lồ và quy trình tìm kiếm tốn thời gian chưa? PatentPT được xây dựng để giải quyết chính vấn đề đó.

Dưới sự dẫn dắt của Davit Buniatyan, bài nói chuyện chia sẻ những thông tin thực tiễn về tinh chỉnh và triển khai Mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) cho tính năng tự động hoàn thành nội dung bằng sáng chế, tạo tóm tắt và yêu cầu bảo hộ, cũng như các chức năng tìm kiếm nâng cao trong kho ngữ liệu bằng sáng chế phong phú.

Activeloop và DeepLake: Lớp lưu trữ dữ liệu hợp nhất cho AI#

Trước khi tìm hiểu chi tiết về PatentPT, hãy cùng xem qua sản phẩm của Activeloop: DeepLake, một cơ sở dữ liệu dành cho AI. Khi stack dữ liệu AI bị phân mảnh giữa nhiều hệ thống lưu trữ khác nhau, DeepLake cung cấp một lớp lưu trữ dữ liệu thống nhất giúp tinh giản quy trình AI.

Từ lưu trữ metadata đến dữ liệu phi cấu trúc và embedding, DeepLake đơn giản hóa quy trình để các nhà khoa học dữ liệu có thể tập trung huấn luyện model ML mà không phải vất vả quản lý dữ liệu.

Khám phá kiến trúc và tính năng của DeepLake#

Giờ hãy cùng tìm hiểu kiến trúc và các tính năng của DeepLake. Với những thành phần mã nguồn mở và thiết kế serverless, DeepLake cho phép lưu trữ, quản lý phiên bản dữ liệu trên object storage và kết nối trực tiếp với các model ML. Nền tảng còn có Deep Memory, một tính năng cải thiện độ chính xác tìm kiếm mà không làm thay đổi embedding.

Bản demo Deep Memory: Nâng cao khả năng tìm kiếm bằng sáng chế#

Davit giúp chúng tôi tìm hiểu sâu hơn về quy trình này qua buổi demo trực tiếp, minh họa cách Deep Memory cải thiện việc tìm kiếm bằng sáng chế. Chúng tôi đã trực tiếp thấy Deep Memory cải thiện độ chính xác lên đến 22%, với truy vấn dưới một giây và chi phí chỉ bằng một phần nhỏ so với các giải pháp truyền thống.

Kết quả là khả năng tìm kiếm bằng sáng chế nhanh hơn và chính xác hơn, không cần cuộn mãi qua các cơ sở dữ liệu bằng sáng chế.

Quá trình hình thành PatentPT: Từ ý tưởng đến hiện thực#

Bạn có bao giờ thắc mắc PatentPT ra đời như thế nào không? Hãy cùng nhìn lại các bước toàn diện được thực hiện để tạo ra giải pháp này. Từ huấn luyện và tinh chỉnh model LLM đến xây dựng tính năng tùy chỉnh và triển khai API tìm kiếm, Davit Buniatyan đã trình bày từng bước mà nhóm Activeloop thực hiện.

Khai phá sức mạnh của LLM: Tương lai của các giải pháp AI#

Nhìn chung, PatentPT cho thấy tiềm năng của các giải pháp ứng dụng LLM trong những lĩnh vực chuyên biệt như tìm kiếm bằng sáng chế. Công việc của Activeloop với DeepLake mở ra hướng phát triển các giải pháp AI giúp khai thác dữ liệu phi cấu trúc nhanh hơn và ít tốn kém hơn.

Tổng kết#

Khi AI tiếp tục phát triển, giá trị thực sự không chỉ nằm ở bản thân công nghệ mà còn ở cách công nghệ giúp chúng ta giải quyết những thách thức trong thực tế. Tham gia cộng đồng, xem tài liệu và kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để cập nhật những tiến bộ mới nhất!