Ontdek PatentPT, een zoekmachine voor patenten met geavanceerde taalmodellen. Onthuld op YOLO VISION 2023, duik in de inzichten van Davit Buniatyan en verken de transformatieve mogelijkheden van DeepLake.
Bereid je voor op een duik in de wereld van geavanceerde AI-oplossingen met ons als we nog een inzicht uitpakken van het YOLO VISION 2023 (YV23) evenement, powered by Ultralytics en werd gehouden op de Google for Startups Campus in Madrid.
In deze blog verkennen we de toespraak van de oprichter van Activeloop, Davit Buniatyan, waarin hij ons meeneemt in het ontstaan van PatentPT, een geavanceerd taalmodel dat de zoekmogelijkheden voor patenten een nieuwe vorm geeft.
Ooit overweldigd gevoeld door de enorme hoeveelheid octrooigegevens en het vervelende zoekproces? Laten we het ontstaan ontdekken van PatentPT, een innovatief taalmodel dat verandering brengt in de mogelijkheden om octrooien te doorzoeken.
Onder leiding van Davit Buniatyan zal deze lezing bruikbare inzichten opleveren in het verfijnen en inzetten van Large Language Models (LLM's) voor het automatisch aanvullen van patenten, het genereren van samenvattingen en conclusies en geavanceerde zoekfuncties binnen een rijk patentcorpus.
Voordat we in de details van PatentPT duiken, kijken we eerst naar de creatie van Activeloop: DeepLake, de Database voor AI. Nu de AI-gegevensstapel gefragmenteerd is over verschillende opslagsystemen, komt DeepLake naar voren als een game-changer, die een uniforme gegevensopslaglaag biedt die AI-workflows stroomlijnt.
Van het opslaan van metadata tot ongestructureerde data en embeddings, DeepLake vereenvoudigt het proces, waardoor datawetenschappers zich kunnen richten op het trainen van ML-modellen zonder de rompslomp van datamanagement.
Laten we nu dieper ingaan op de architectuur en functies van DeepLake. Met zijn open-source componenten en serverloos ontwerp maakt DeepLake naadloze gegevensopslag en versiebeheer op objectopslag mogelijk, terwijl het moeiteloos verbinding maakt met ML-modellen. Het beschikt ook over Deep Memory, een functie die de zoeknauwkeurigheid verbetert zonder de embeddings te veranderen.
Davit stelde ons in staat om dieper in te gaan op deze workflow met een live demo waarin de kracht van Deep Memory bij het zoeken naar patenten werd getoond. We kregen uit de eerste hand inzicht in hoe Deep Memory tot 22% nauwkeurigheid verbetering levert met sub-seconde queries tegen een fractie van de kosten in vergelijking met traditionele oplossingen.
Zeg vaarwel tegen eindeloos bladeren door patentdatabases en hallo tegen bliksemsnelle, nauwkeurige zoekresultaten!
Heb je je ooit afgevraagd hoe PatentPT is ontstaan? Laten we de klok terugspoelen en de uitgebreide stappen bekijken die zijn genomen om deze oplossing te creëren. Van het trainen en verfijnen van LLM-modellen tot het ontwikkelen van aangepaste functies en het inzetten van zoek-API's, Davit Buniatyan en het Activeloop-team laten geen middel onbeproefd in hun zoektocht naar AI-innovatie.
Over het geheel genomen is PatentPT een goed voorbeeld van het potentieel van door LLM aangedreven oplossingen op gespecialiseerde gebieden zoals het zoeken naar patenten. Activeloop's toewijding aan innovatie, in combinatie met DeepLake's transformatieve mogelijkheden, maken de weg vrij voor een toekomst waarin AI-oplossingen het ware potentieel van ongestructureerde gegevens ontsluiten, sneller en goedkoper dan ooit tevoren.
Terwijl we de grenzen van AI-innovatie blijven verleggen, is het essentieel om te onthouden dat de echte innovatie niet alleen in de technologie zelf zit, maar in hoe deze ons in staat stelt om echte uitdagingen op te lossen en zinvolle veranderingen teweeg te brengen. Sluit je aan bij onze community, bekijk onze documenten en onze Github repository om op de hoogte te blijven van de nieuwste ontwikkelingen!
Begin je reis met de toekomst van machine learning
