Entdecke PatentPT, eine Patentsuche mit fortschrittlichen Sprachmodellen. Auf der YOLO VISION 2023 vorgestellt, erfährst du von Davit Buniatyan, was DeepLake alles zu bieten hat.
Mach dich bereit, mit uns in die Welt der bahnbrechenden KI-Lösungen einzutauchen, wenn wir einen weiteren Einblick von der YOLO VISION 2023 (YV23) Veranstaltung auspacken, powered by Ultralytics und auf dem Google for Startups Campus in Madrid stattfand.
In diesem Blog geht es um den Vortrag von Activeloop-Gründer Davit Buniatyan, in dem er uns die Entstehung von PatentPT erklärt, einem fortschrittlichen Sprachmodell, das die Patentrecherche neu gestaltet.
Hast du dich schon einmal von der schieren Menge an Patentdaten und dem langwierigen Suchprozess überwältigt gefühlt? Lass uns die Entstehungsgeschichte von PatentPT entdecken, einem innovativen Sprachmodell, das die Patentrecherche verändert.
Unter der Leitung von Davit Buniatyan wird dieser Vortrag Einblicke in die Feinabstimmung und den Einsatz von Large Language Models (LLMs) für die automatische Vervollständigung von Patenten, die Erstellung von Zusammenfassungen und Ansprüchen sowie erweiterte Suchfunktionen in einem umfangreichen Patentkorpus geben.
Bevor wir uns mit den Feinheiten von PatentPT befassen, werfen wir einen Blick auf die Schöpfung von Activeloop: DeepLake, die Datenbank für KI. Da die KI-Daten auf verschiedene Speichersysteme verteilt sind, bietet DeepLake eine einheitliche Datenspeicherebene, die KI-Workflows rationalisiert.
Von der Speicherung von Metadaten bis hin zu unstrukturierten Daten und Einbettungen vereinfacht DeepLake den Prozess und ermöglicht es Datenwissenschaftlern, sich auf das Training von ML-Modellen zu konzentrieren, ohne sich mit der Datenverwaltung herumschlagen zu müssen.
Jetzt wollen wir uns die Architektur und die Funktionen von DeepLake genauer ansehen. Mit seinen Open-Source-Komponenten und seinem serverlosen Design ermöglicht DeepLake die nahtlose Speicherung und Versionierung von Daten auf Objektspeichern und die mühelose Verbindung zu ML-Modellen. DeepLake verfügt außerdem über Deep Memory, eine Funktion, die die Suchgenauigkeit erhöht, ohne die Einbettungen zu verändern.
Davit ermöglichte uns einen tieferen Einblick in diesen Workflow mit einer Live-Demo, die die Fähigkeiten von Deep Memory bei der Patentsuche zeigte. Wir bekamen aus erster Hand einen Einblick, wie Deep Memory die Genauigkeit bei Abfragen im Sekundenbereich um bis zu 22 % verbessert - und das zu einem Bruchteil der Kosten im Vergleich zu herkömmlichen Lösungen.
Verabschiede dich vom endlosen Scrollen durch Patentdatenbanken und begrüße die blitzschnellen, präzisen Suchergebnisse!
Hast du dich jemals gefragt, wie PatentPT entstanden ist? Spulen wir die Uhr zurück und werfen wir einen genaueren Blick auf die umfassenden Schritte, die zur Entwicklung dieser Lösung unternommen wurden. Vom LLM-Modelltraining und der Feinabstimmung bis hin zur Entwicklung benutzerdefinierter Funktionen und der Bereitstellung von Such-APIs - Davit Buniatyan und das Activeloop-Team lassen in ihrem Streben nach KI-Innovation nichts unversucht.
Insgesamt ist PatentPT ein Beispiel für das Potenzial von LLM-gestützten Lösungen in speziellen Bereichen wie der Patentrecherche. Activeloops Engagement für Innovation, gepaart mit den transformativen Fähigkeiten von DeepLake, ebnet den Weg für eine Zukunft, in der KI-Lösungen das wahre Potenzial von unstrukturierten Daten schneller und billiger als je zuvor erschließen.
Während wir die Grenzen der KI-Innovation immer weiter verschieben, ist es wichtig, sich daran zu erinnern, dass die wahre Innovation nicht nur in der Technologie selbst liegt, sondern auch darin, wie sie uns befähigt, reale Herausforderungen zu lösen und sinnvolle Veränderungen voranzutreiben. Werde Teil unserer Community, sieh dir unsere Dokumente und unser Github-Repository an, um über die neuesten Fortschritte auf dem Laufenden zu bleiben!
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