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PatentPT:基于LLM解决方案的专利搜索

Nuvola Ladi

2 分钟阅读

2024年4月19日

探索 PatentPT,这是一款使用高级语言模型的专利搜索引擎。在 YOLO VISION 2023 上发布,深入了解 Davit Buniatyan 的见解,并探索 DeepLake 的变革性能力。

准备好与我们一起深入了解尖端 AI 解决方案的世界,我们将解析来自YOLO VISION 2023 (YV23) 活动的另一个见解,该活动由Ultralytics 提供支持,并在马德里的 Google for Startups 园区举行。

在本篇博客中,我们将探讨Activeloop创始人Davit Buniatyan的演讲,他将带领我们了解 PatentPT 的诞生历程,PatentPT 是一种正在重塑专利搜索能力的高级语言模型。 

揭秘 PatentPT

是否曾因海量的专利数据和繁琐的搜索过程而感到不知所措?让我们来了解一下 PatentPT 的起源,这是一种创新的语言模型,正在推动专利搜索能力的变革。

本次演讲由 Davit Buniatyan 主持,将深入剖析微调和部署大型语言模型 (LLM) 的可行性见解,以实现专利自动补全、摘要和权利要求生成,以及在丰富的专利语料库中实现高级搜索功能。

Activeloop 和 DeepLake:用于 AI 的统一数据存储层

在我们深入了解 PatentPT 的细节之前,让我们先来看看 Activeloop 的创造:DeepLake,人工智能数据库。由于人工智能数据堆栈分散在各种存储系统中,DeepLake 作为一个游戏规则改变者出现,提供了一个统一的数据存储层,可以简化人工智能工作流程。

从存储元数据到非结构化数据和嵌入,DeepLake 简化了流程,使数据科学家能够专注于训练机器学习模型,而无需进行繁琐的数据管理。

探索 DeepLake 的架构和功能

现在,让我们深入研究 DeepLake 的架构和功能。凭借其开源组件和无服务器设计,DeepLake 可以在对象存储上实现无缝数据存储和版本控制,同时轻松连接到 ML 模型。它还具有 Deep Memory 功能,该功能可在不更改嵌入的情况下提高搜索准确性。

深度记忆演示:提升专利搜索

Davit 通过现场演示,让我们更深入地了解了这一工作流程,展示了 Deep Memory 在专利检索方面的强大功能。我们亲身了解到,与传统解决方案相比,Deep Memory 如何以更低的成本,在亚秒级查询中实现高达 22% 的准确率提升。

告别无休止地滚动浏览专利数据库,迎接闪电般快速、精确的搜索结果!

PatentPT 的诞生:从概念到现实

是否想知道 PatentPT 是如何诞生的?让我们回顾一下,仔细看看创建这个解决方案所采取的全面步骤。从 LLM 模型训练和微调,到制作自定义功能和部署搜索 API,Davit Buniatyan 和 Activeloop 团队在追求 AI 创新的过程中不遗余力。

释放 LLM 的力量:人工智能解决方案的未来

总的来说,PatentPT例证了LLM驱动的解决方案在专利搜索等专业领域中的潜力。Activeloop对创新的承诺,加上DeepLake的变革性能力,为AI解决方案以前所未有的速度和成本释放非结构化数据的真正潜力铺平了道路。

总结 

在我们不断突破人工智能创新边界的同时,必须牢记真正的创新不仅在于技术本身,更在于它如何赋能我们解决现实世界的挑战并推动有意义的变革加入我们的社区,查看我们的文档和我们的Github存储库,以随时了解最新进展! 

让我们一起构建人工智能的未来!

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