Explora o PatentPT, uma pesquisa de patentes com modelos de linguagem avançados. Revelado em YOLO VISION 2023, mergulha nos conhecimentos de Davit Buniatyan e explora as capacidades transformadoras do DeepLake.
Prepara-te para mergulhar no mundo das soluções de IA de vanguarda connosco, enquanto desvendamos mais uma visão do evento YOLO VISION 2023 (YV23), desenvolvido pela Ultralytics e realizado no Google for Startups Campus, em Madrid.
Neste blogue, vamos explorar a palestra proferida pelo fundador da Activeloop, Davit Buniatyan, que nos mostra a génese do PatentPT, um modelo de linguagem avançado que está a remodelar as capacidades de pesquisa de patentes.
Já te sentiste sobrecarregado com o enorme volume de dados de patentes e com o tedioso processo de pesquisa? Vamos descobrir a génese do PatentPT, um modelo de linguagem inovador que impulsiona a mudança nas capacidades de pesquisa de patentes.
Esta palestra, conduzida por Davit Buniatyan, irá revelar conhecimentos práticos sobre o aperfeiçoamento e a implementação de modelos de linguagem ampla (LLM) para o preenchimento automático de patentes, a geração de resumos e reivindicações e funções de pesquisa avançadas num corpus de patentes rico.
Antes de nos debruçarmos sobre os pormenores do PatentPT, vamos dar uma vista de olhos à criação da Activeloop: DeepLake, o banco de dados para IA. Com a pilha de dados de IA fragmentada em vários sistemas de armazenamento, o DeepLake surge como um divisor de águas, oferecendo uma camada unificada de armazenamento de dados que simplifica os fluxos de trabalho de IA.
Desde o armazenamento de metadados até dados não estruturados e embeddings, o DeepLake simplifica o processo, permitindo que os cientistas de dados se concentrem no treinamento de modelos de ML sem o incômodo do gerenciamento de dados.
Agora, vamos nos aprofundar na arquitetura e nos recursos do DeepLake. Com seus componentes de código aberto e design sem servidor, o DeepLake permite o armazenamento de dados e o controle de versão contínuos no armazenamento de objetos, enquanto se conecta sem esforço aos modelos de ML. Também apresenta o Deep Memory, um recurso que aumenta a precisão da pesquisa sem alterar os embeddings.
A Davit permitiu-nos aprofundar este fluxo de trabalho com uma demonstração ao vivo que mostra as proezas da Deep Memory na pesquisa de patentes. Tivemos uma visão em primeira mão de como o Deep Memory oferece até 22% de melhoria na precisão com consultas em menos de um segundo por uma fração do custo em comparação com as soluções tradicionais.
Diz adeus às intermináveis deslocações pelas bases de dados de patentes e diz olá aos resultados de pesquisa rápidos e precisos!
Já te perguntaste como surgiu o PatentPT? Vamos rebobinar o relógio e dar uma olhada mais de perto nas etapas abrangentes tomadas para criar esta solução. Desde o treino e afinação do modelo LLM até à criação de funcionalidades personalizadas e à implementação de APIs de pesquisa, Davit Buniatyan e a equipa da Activeloop não deixam pedra sobre pedra na sua busca pela inovação da IA.
No geral, o PatentPT exemplifica o potencial das soluções alimentadas por LLM em campos especializados como a pesquisa de patentes. O compromisso da Activeloop com a inovação, juntamente com os recursos transformadores da DeepLake, abre caminho para um futuro em que as soluções de IA desbloqueiam o verdadeiro potencial de dados não estruturados, mais rápido e mais barato do que nunca.
À medida que continuamos a alargar os limites da inovação da IA, é essencial recordar que a verdadeira inovação não reside apenas na tecnologia em si, mas na forma como esta nos permite resolver desafios do mundo real e promover mudanças significativas. Junta-te à nossa comunidade, consulta os nossos documentos e o nosso repositório Github para te manteres atualizado sobre os últimos avanços!
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