Explora PatentPT, una búsqueda de patentes con modelos lingüísticos avanzados. Presentado en YOLO VISION 2023, sumérgete en las ideas de Davit Buniatyan y explora las capacidades transformadoras de DeepLake.
Prepárate para sumergirte en el mundo de las soluciones de IA de vanguardia con nosotros, mientras desgranamos otra visión del evento YOLO VISION 2023 (YV23), impulsado por Ultralytics y celebrado en el Campus Google for Startups de Madrid.
En este blog exploraremos la charla que dio el fundador de Activeloop, Davit Buniatyan, mientras nos lleva a través de la génesis de PatentPT, un modelo de lenguaje avanzado que está remodelando las capacidades de búsqueda de patentes.
¿Alguna vez te has sentido abrumado por el enorme volumen de datos sobre patentes y el tedioso proceso de búsqueda? Descubramos la génesis de PatentPT, un innovador modelo lingüístico que impulsa el cambio en las capacidades de búsqueda de patentes.
Dirigida por Davit Buniatyan, esta charla desentrañará conocimientos prácticos sobre la puesta a punto y el despliegue de Modelos de Lenguaje Extenso (LLM) para el autocompletado de patentes, la generación de resúmenes y reivindicaciones, y las funciones de búsqueda avanzada dentro de un rico corpus de patentes.
Antes de sumergirnos en el meollo de PatentPT, echemos un vistazo a la creación de Activeloop: DeepLake, la Base de Datos para la IA. Con la pila de datos de IA fragmentada en varios sistemas de almacenamiento, DeepLake surge como un cambio de juego, ofreciendo una capa de almacenamiento de datos unificada que agiliza los flujos de trabajo de la IA.
Desde el almacenamiento de metadatos hasta datos no estructurados e incrustaciones, DeepLake simplifica el proceso, permitiendo a los científicos de datos centrarse en el entrenamiento de modelos ML sin las molestias de la gestión de datos.
Ahora, profundicemos en la arquitectura y características de DeepLake. Gracias a sus componentes de código abierto y a su diseño sin servidor, DeepLake permite almacenar y versionar datos sin problemas en el almacenamiento de objetos, a la vez que se conecta sin esfuerzo a los modelos ML. También cuenta con Deep Memory, una función que mejora la precisión de la búsqueda sin alterar las incrustaciones.
Davit nos permitió profundizar en este flujo de trabajo con una demostración en directo de las proezas de Deep Memory en la búsqueda de patentes. Pudimos comprobar de primera mano cómo Deep Memory proporciona hasta un 22% de mejora de la precisión con consultas de menos de un segundo a una fracción del coste en comparación con las soluciones tradicionales.
Di adiós al interminable desplazamiento por las bases de datos de patentes y ¡hola a los resultados de búsqueda rápidos y precisos!
¿Te has preguntado alguna vez cómo surgió PatentPT? Rebobinemos el reloj y echemos un vistazo más de cerca a los exhaustivos pasos que se han dado para crear esta solución. Davit Buniatyan y el equipo de Activeloop no dejan piedra sin remover en su búsqueda de la innovación de la IA, desde el entrenamiento y la puesta a punto del modelo LLM hasta la creación de funciones personalizadas y el despliegue de API de búsqueda.
En general, PatentPT ejemplifica el potencial de las soluciones impulsadas por la IA en campos especializados como la búsqueda de patentes. El compromiso de Activeloop con la innovación, junto con las capacidades transformadoras de DeepLake, allanan el camino hacia un futuro en el que las soluciones de IA desbloqueen el verdadero potencial de los datos no estructurados, de forma más rápida y barata que nunca.
Mientras seguimos superando los límites de la innovación en IA, es esencial recordar que la verdadera innovación no reside sólo en la tecnología en sí, sino en cómo nos capacita para resolver retos del mundo real e impulsar cambios significativos. Únete a nuestra comunidad, consulta nuestros documentos y nuestro repositorio de Github para estar al día de los últimos avances.
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