Esplora PatentPT, una ricerca di brevetti con modelli linguistici avanzati. Presentato a YOLO VISION 2023, scopri le intuizioni di Davit Buniatyan ed esplora le capacità di trasformazione di DeepLake.
Preparati a tuffarti nel mondo delle soluzioni AI all'avanguardia con noi, che ti sveliamo un altro spaccato dell'evento YOLO VISION 2023 (YV23), promosso da Ultralytics e tenutosi presso il Campus Google for Startups di Madrid.
In questo blog esploreremo l'intervento del fondatore di Activeloop, Davit Buniatyan, che ci illustra la genesi di PatentPT, un modello linguistico avanzato che ha ridisegnato le capacità di ricerca dei brevetti.
Ti sei mai sentito sopraffatto dalla mole di dati brevettuali e dal noioso processo di ricerca? Scopriamo la genesi di PatentPT, un modello linguistico innovativo che sta cambiando le capacità di ricerca dei brevetti.
Guidato da Davit Buniatyan, questo intervento svelerà intuizioni utili per la messa a punto e l'impiego di Large Language Models (LLM) per l'autocompletamento dei brevetti, la generazione di abstract e rivendicazioni e le funzioni di ricerca avanzate all'interno di un ricco corpus di brevetti.
Prima di addentrarci nel vivo del PatentPT, diamo un'occhiata alla creazione di Activeloop: DeepLake, il database per l'intelligenza artificiale. Con lo stack di dati dell'IA frammentato in vari sistemi di archiviazione, DeepLake si presenta come una soluzione che cambia le carte in tavola, offrendo un livello di archiviazione dei dati unificato che ottimizza i flussi di lavoro dell'IA.
Dall'archiviazione dei metadati ai dati non strutturati e alle incorporazioni, DeepLake semplifica il processo, consentendo ai data scientist di concentrarsi sull'addestramento dei modelli di ML senza il fastidio della gestione dei dati.
Ora approfondiamo l'architettura e le caratteristiche di DeepLake. Grazie ai suoi componenti open-source e al suo design senza server, DeepLake consente di archiviare i dati senza problemi e di eseguire il versioning su un archivio di oggetti, collegandosi senza problemi ai modelli di ML. Inoltre è dotato di Deep Memory, una funzione che migliora l'accuratezza della ricerca senza alterare gli embeddings.
Davit ci ha permesso di approfondire questo flusso di lavoro con una demo dal vivo che ha mostrato le capacità di Deep Memory nella ricerca di brevetti. Abbiamo avuto modo di vedere in prima persona come Deep Memory garantisca un miglioramento dell'accuratezza fino al 22% con interrogazioni di meno di un secondo a una frazione del costo rispetto alle soluzioni tradizionali.
Dì addio allo scorrimento infinito dei database dei brevetti e dai il benvenuto a risultati di ricerca precisi e veloci!
Ti sei mai chiesto come è nato PatentPT? Riavvolgiamo l'orologio e diamo un'occhiata più da vicino ai passi completi compiuti per creare questa soluzione. Dall'addestramento e dalla messa a punto del modello LLM alla creazione di funzioni personalizzate e all'implementazione di API di ricerca, Davit Buniatyan e il team di Activeloop non lasciano nulla di intentato nella loro ricerca di innovazione dell'intelligenza artificiale.
Nel complesso, PatentPT esemplifica il potenziale delle soluzioni basate su LLM in campi specializzati come la ricerca di brevetti. L'impegno di Activeloop per l'innovazione, unito alle capacità di trasformazione di DeepLake, aprono la strada a un futuro in cui le soluzioni di IA sbloccano il vero potenziale dei dati non strutturati, in modo più rapido ed economico che mai.
Mentre continuiamo a spingerci oltre i confini dell'innovazione dell'IA, è essenziale ricordare che la vera innovazione non risiede solo nella tecnologia in sé, ma nel modo in cui ci permette di risolvere le sfide del mondo reale e di guidare un cambiamento significativo. Unisciti alla nostra comunità, consulta i nostri documenti e il nostro repository Github per rimanere aggiornato sugli ultimi progressi!
Inizia il tuo viaggio nel futuro dell'apprendimento automatico
