Explore PatentPT, une recherche de brevets avec des modèles linguistiques avancés. Dévoilé à YOLO VISION 2023, plonge dans les réflexions de Davit Buniatyan et explore les capacités de transformation de DeepLake.
Prépare-toi à plonger dans le monde des solutions d'IA de pointe avec nous alors que nous déballons un autre aperçu de l'événement YOLO VISION 2023 (YV23), alimenté par. Ultralytics et organisé à l'adresse Google pour le campus des startups à Madrid.
Dans ce blog, nous allons explorer la conférence donnée par le fondateur d' Activeloop, Davit Buniatyan, qui nous fait découvrir la genèse de PatentPT, un modèle de langage avancé qui remodèle les capacités de recherche de brevets.
Tu t'es déjà sentie dépassée par le volume des données sur les brevets et par le processus de recherche fastidieux ? Découvrons la genèse de PatentPT, un modèle linguistique innovant qui fait évoluer les capacités de recherche de brevets.
Dirigé par Davit Buniatyan, cet exposé dévoilera des informations utiles sur le réglage et le déploiement de grands modèles linguistiques (LLM) pour l'autocomplétion de brevets, la génération d'abrégés et de revendications, et les fonctions de recherche avancées dans un riche corpus de brevets.
Avant de nous plonger dans les méandres de PatentPT, jetons un coup d'œil à la création d'Activeloop : DeepLake, la base de données pour l'IA. La pile de données de l'IA étant fragmentée entre divers systèmes de stockage, DeepLake apparaît comme un changeur de jeu, offrant une couche de stockage de données unifiée qui rationalise les flux de travail de l'IA.
Du stockage des métadonnées aux données non structurées et aux embeddings, DeepLake simplifie le processus et permet aux scientifiques des données de se concentrer sur l'entraînement des modèles ML sans avoir à se préoccuper de la gestion des données.
Maintenant, plongeons dans l'architecture et les fonctionnalités de DeepLake. Grâce à ses composants open-source et à sa conception sans serveur, DeepLake permet un stockage et un versionnage transparents des données sur le stockage objet tout en se connectant sans effort aux modèles ML. Il propose également Deep Memory, une fonctionnalité qui améliore la précision de la recherche sans altérer les embeddings.
Davit nous a permis d'approfondir ce flux de travail grâce à une démonstration en direct présentant les prouesses de Deep Memory en matière de recherche de brevets. Nous avons eu un aperçu de première main de la façon dont Deep Memory permet d'améliorer la précision de 22 % avec des requêtes de moins d'une seconde pour une fraction du coût par rapport aux solutions traditionnelles.
Dis au revoir au défilement interminable des bases de données de brevets et bonjour aux résultats de recherche précis et rapides comme l'éclair !
Tu t'es déjà demandé comment PatentPT a vu le jour ? Rembobinons l'horloge et examinons de plus près les étapes complètes suivies pour créer cette solution. De la formation et de l'affinage du modèle LLM à l'élaboration de fonctionnalités personnalisées et au déploiement d'API de recherche, Davit Buniatyan et l'équipe d'Activeloop ne négligent rien dans leur quête d'innovation en matière d'IA.
Dans l'ensemble, PatentPT illustre le potentiel des solutions alimentées par le LLM dans des domaines spécialisés comme la recherche de brevets. L'engagement d'Activeloop en faveur de l'innovation, associé aux capacités de transformation de DeepLake, ouvre la voie à un avenir où les solutions d'IA libèrent le véritable potentiel des données non structurées, plus rapidement et à moindre coût que jamais.
Alors que nous continuons à repousser les limites de l'innovation en matière d'IA, il est essentiel de se rappeler que la véritable innovation ne réside pas seulement dans la technologie elle-même, mais dans la façon dont elle nous donne les moyens de résoudre les défis du monde réel et de conduire des changements significatifs. Rejoins notre communauté, consulte nos documents et notre dépôt Github pour rester au courant des dernières avancées !
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