高度な言語モデルによる特許検索PatentPTをご覧ください。YOLO VISION 2023で発表されたDavit Buniatyanの洞察に飛び込み、DeepLakeの革新的な機能を探求してください。
が主催する YOLO VISION 2023(YV23)イベントからの新たな洞察を紐解きながら、最先端のAIソリューションの世界に飛び込む準備をしよう。 UltralyticsマドリードのGoogle for Startups Campusで開催されました。
このブログでは、 Activeloopの創設者である Davit Buniatyanが、特許検索機能を再構築する高度な言語モデルであるPatentPTの創世記について語った内容をご紹介します。
膨大な特許データと退屈な検索プロセスに圧倒されたことはありませんか？特許検索機能の変化を促す革新的な言語モデル、PatentPTの起源を発見しましょう。
本講演では、Davit Buniatyanを講師に迎え、豊富な特許コーパスの中から、特許のオートコンプリート、要約とクレームの生成、高度な検索機能を実現するための大規模言語モデル（LLM）の微調整と導入に関する実用的な洞察を明らかにします。
PatentPTの細かい説明に入る前に、Activeloopが生み出したものを見てみよう：AI用データベースDeepLakeだ。AIデータスタックが様々なストレージシステムで断片化されている中、DeepLakeはゲームチェンジャーとして登場し、AIワークフローを合理化する統合データストレージレイヤーを提供する。
メタデータの保存から非構造化データおよび埋め込みまで、DeepLakeはプロセスを簡素化し、データ科学者がデータ管理に煩わされることなくMLモデルのトレーニングに集中できるようにします。
では、DeepLakeのアーキテクチャと機能を掘り下げてみよう。DeepLakeは、オープンソースのコンポーネントとサーバーレス設計により、オブジェクトストレージへのシームレスなデータ保存とバージョニングを可能にすると同時に、MLモデルへの容易な接続を実現している。また、Deep Memoryという埋め込みを変更せずに検索精度を向上させる機能も備えている。
Davitは、特許検索におけるDeep Memoryの実力を紹介するライブデモで、このワークフローをより深く掘り下げることを許可してくれました。私たちは、Deep Memoryが従来のソリューションと比較してわずかなコストで、秒以下のクエリで最大22%の精度向上を実現する方法を直接知ることができました。
特許データベースを延々とスクロールすることに別れを告げ、電光石火の速さで正確な検索結果を手に入れましょう！
PatentPTがどのようにして誕生したのか、不思議に思ったことはありませんか？時計の針を巻き戻して、このソリューションが誕生するまでの包括的なステップを詳しく見てみましょう。LLMモデルのトレーニングから微調整、カスタム機能の作成、検索APIの導入に至るまで、Davit BuniatyanとActiveloopのチームは、AIイノベーションの探求に余念がありません。
全体として、PatentPTは、特許検索のような専門分野におけるLLMを活用したソリューションの可能性を例証しています。ActiveloopのイノベーションへのコミットメントとDeepLakeの変革能力は、AIソリューションが非構造化データの真の可能性をこれまで以上に迅速かつ安価に解き放つ未来への道を開きます。
私たちがAIイノベーションの限界に挑戦し続けるとき、真のイノベーションはテクノロジーそのものにあるのではなく、現実世界の課題を解決し、有意義な変化を促進するために私たちにどのような力を与えるかにあることを忘れてはなりません。 私たちの コミュニティに参加し、私たちの ドキュメントや Githubリポジトリをチェックし、最新の進歩に関する最新情報を入手してください！
