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, hãy khám phá những hiểu biết sâu sắc của Davit Buniatyan và khám phá khả năng chuyển đổi của DeepLake.
Hãy sẵn sàng khám phá thế giới giải pháp AI tiên tiến cùng chúng tôi khi chúng tôi hé lộ thêm một góc nhìn sâu sắc khác từ sự kiện YOLO VISION 2023 (YV23), do Ultralytics tài trợ và được tổ chức tại Google for Startups Campus ở Madrid.
Trong blog này, chúng ta sẽ tìm hiểu bài nói chuyện của người sáng lập Activeloop , Davit Buniatyan , khi ông đưa chúng ta tìm hiểu về quá trình hình thành của PatentPT, một mô hình ngôn ngữ tiên tiến đang 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 quá trình tìm kiếm tẻ nhạt chưa? Hãy cùng khám phá nguồn gốc của PatentPT, một mô hình ngôn ngữ sáng tạo thúc đẩy sự thay đổi trong khả năng tìm kiếm bằng sáng chế.
Dưới sự dẫn dắt của Davit Buniatyan, bài nói chuyện này sẽ hé lộ những hiểu biết thực tế về việc tinh chỉnh và triển khai các Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để tự động hoàn thiện bằng sáng chế, tạo tóm tắt và yêu cầu bồi thường, cũng như các chức năng tìm kiếm nâng cao trong kho dữ liệu bằng sáng chế phong phú.
Trước khi đi sâu vào chi tiết của PatentPT, chúng ta hãy cùng xem qua quá trình sáng tạo của Activeloop: DeepLake, Cơ sở dữ liệu cho AI. Với ngăn xếp dữ liệu AI được phân mảnh trên nhiều hệ thống lưu trữ khác nhau, DeepLake nổi lên như một công cụ thay đổi cuộc chơi, cung cấp một lớp lưu trữ dữ liệu thống nhất giúp hợp lý hóa quy trình làm việc của AI.
Từ việc lưu trữ siêu dữ liệu đến dữ liệu phi cấu trúc và nhúng, DeepLake đơn giản hóa quy trình, giúp các nhà khoa học dữ liệu tập trung vào việc đào tạo các mô hình ML mà không cần phải bận tâm đến việc quản lý dữ liệu.
Bây giờ, chúng ta hãy đi sâu vào kiến trúc và các tính năng của DeepLake. Với các thành phần mã nguồn mở và thiết kế không cần máy chủ, DeepLake cho phép lưu trữ dữ liệu liền mạch và quản lý phiên bản trên bộ lưu trữ đối tượng trong khi 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 cần thay đổi nhúng.
Davit cho phép chúng tôi đào sâu hơn vào quy trình làm việc này với bản demo trực tiếp giới thiệu sức mạnh của Deep Memory trong tìm kiếm bằng sáng chế. Chúng tôi đã có được cái nhìn sâu sắc trực tiếp về cách Deep Memory cải thiện độ chính xác lên đến 22% với các truy vấn dưới một giây với chi phí chỉ bằng một phần nhỏ so với các giải pháp truyền thống.
Hãy tạm biệt việc phải cuộn chuột vô tận qua các cơ sở dữ liệu bằng sáng chế và chào đón kết quả tìm kiếm cực nhanh và chính xác!
Bạn có bao giờ tự hỏi PatentPT ra đời như thế nào không? Hãy cùng tua ngược thời gian và xem xét kỹ hơn các bước toàn diện được thực hiện để tạo ra giải pháp này. Từ đào tạo mô hình LLM và tinh chỉnh đến tạo các tính năng tùy chỉnh và triển khai API tìm kiếm, Davit Buniatyan và nhóm Activeloop không bỏ sót bất kỳ điều gì trong hành trình tìm kiếm sự đổi mới AI.
Nhìn chung, PatentPT minh họa cho tiềm năng của các giải pháp do LLM cung cấp trong các lĩnh vực chuyên biệt như tìm kiếm bằng sáng chế. Cam kết đổi mới của Activeloop, kết hợp với khả năng chuyển đổi của DeepLake, mở đường cho một tương lai mà các giải pháp AI khai thác tiềm năng thực sự của dữ liệu phi cấu trúc, nhanh hơn và rẻ hơn bao giờ hết.
Khi chúng ta tiếp tục mở rộng ranh giới của sự đổi mới AI, điều quan trọng là phải nhớ rằng sự đổi mới thực sự không chỉ nằm ở công nghệ mà còn ở cách nó trao quyền cho chúng ta giải quyết các thách thức trong thế giới thực và thúc đẩy sự thay đổi có ý nghĩa . Hãy tham gia cộng đồng của chúng tôi, xem tài liệu và kho lưu trữ Github của chúng tôi để cập nhật những tiến bộ mới nhất!
.webp)
