استكشف PatentPT ، وهو بحث عن براءات الاختراع مع نماذج لغوية متقدمة. كشف النقاب في YOLO رؤية 2023 ، تعمق في رؤى دافيت بونياتيان واستكشف قدرات ديب ليك التحويلية.
استعد للغوص في عالم حلول الذكاء الاصطناعي المتطورة معنا بينما نكشف عن رؤية أخرى من YOLO حدث رؤية 2023 (YV23) ، مدعوم من Ultralytics وعقدت في Google for Startups Campus في مدريد.
في هذه المدونة ، سنستكشف الحديث الذي ألقاه مؤسس Activeloop ، Davit Buniatiyan ، حيث يأخذنا عبر نشأة PatentPT ، وهو نموذج لغوي متقدم يعيد تشكيل قدرات البحث في براءات الاختراع.
هل شعرت يوما بالإرهاق من الحجم الهائل لبيانات البراءات وعملية البحث المملة؟ دعونا نكتشف نشأة PatentPT ، وهو نموذج لغوي مبتكر يقود التغيير في قدرات البحث في البراءات.
بقيادة دافيت بونياتيان ، سيكشف هذا الحديث عن رؤى قابلة للتنفيذ في ضبط ونشر نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) للإكمال التلقائي لبراءات الاختراع ، وإنشاء الملخصات والمطالبات ، ووظائف البحث المتقدمة ضمن مجموعة براءات اختراع غنية.
قبل أن نتعمق في التفاصيل الدقيقة ل PatentPT ، دعنا نلقي نظرة على إنشاء Activeloop: DeepLake ، قاعدة البيانات ل الذكاء الاصطناعي. مع تجزئة مكدس البيانات الذكاء الاصطناعي عبر أنظمة التخزين المختلفة ، تبرز DeepLake كمغير لقواعد اللعبة ، حيث تقدم طبقة تخزين بيانات موحدة تبسط سير العمل الذكاء الاصطناعي.
من تخزين البيانات الوصفية إلى البيانات غير المهيكلة والتضمينات ، يبسط DeepLake العملية ، ويمكن علماء البيانات من التركيز على تدريب نماذج ML دون متاعب إدارة البيانات.
الآن ، دعنا نتعمق في بنية وميزات DeepLake. بفضل مكوناته مفتوحة المصدر وتصميمه بدون خادم ، يتيح DeepLake تخزينا سلسا للبيانات وإصدارا على تخزين الكائنات أثناء الاتصال بسهولة بنماذج ML. كما أنه يتميز بالذاكرة العميقة ، وهي ميزة تعزز دقة البحث دون تغيير عمليات التضمين.
سمح لنا Davit بالتعمق في سير العمل هذا من خلال عرض توضيحي مباشر يعرض براعة Deep Memory في البحث عن براءات الاختراع. لقد حصلنا على نظرة ثاقبة مباشرة حول كيفية تقديم Deep Memory لتحسين الدقة بنسبة تصل إلى 22٪ مع استعلامات أقل من الثانية بجزء بسيط من التكلفة مقارنة بالحلول التقليدية.
قل وداعا للتمرير اللانهائي عبر قواعد بيانات براءات الاختراع ومرحبا بنتائج البحث الدقيقة والسريعة للغاية!
هل تساءلت يوما كيف ظهرت PatentPT إلى حيز الوجود؟ دعنا نرجع عقارب الساعة ونلقي نظرة فاحصة على الخطوات الشاملة المتخذة لإنشاء هذا الحل. من التدريب على نموذج LLM والضبط الدقيق إلى صياغة الميزات المخصصة ونشر واجهات برمجة تطبيقات البحث ، لا يترك Davit Buniatyan وفريق Activeloop أي جهد في سعيهم للابتكار الذكاء الاصطناعي.
بشكل عام ، تجسد PatentPT إمكانات الحلول التي تعمل بالطاقة LLM في مجالات متخصصة مثل البحث عن براءات الاختراع. إن التزام Activeloop بالابتكار ، إلى جانب القدرات التحويلية ل DeepLake ، يمهد الطريق لمستقبل تطلق فيه حلول الذكاء الاصطناعي الإمكانات الحقيقية للبيانات غير المهيكلة ، بشكل أسرع وأرخص من أي وقت مضى.
بينما نواصل دفع حدود الابتكار الذكاء الاصطناعي ، من الضروري أن نتذكر أن الابتكار الحقيقي لا يكمن فقط في التكنولوجيا نفسها ، ولكن في كيفية تمكيننا من حل تحديات العالم الحقيقي ودفع تغيير ذي مغزى. انضم إلى مجتمعنا ، وتحقق من مستنداتنا ومستودع Github الخاص بنا للبقاء على اطلاع بأحدث التطورات!
