Познакомься с PatentPT, патентным поиском с продвинутыми языковыми моделями. Представленный на YOLO VISION 2023, погрузись в прозрения Давита Буниатяна и изучи преобразующие возможности DeepLake.
Приготовься погрузиться в мир передовых решений в области искусственного интеллекта вместе с нами, пока мы распаковываем очередной инсайт с мероприятия YOLO VISION 2023 (YV23), организованного компанией Ultralytics и прошедшего в Google for Startups Campus в Мадриде.
В этом блоге мы изучим выступление основателя Activeloop Давита Буниатяна, который расскажет нам о генезисе PatentPT, продвинутой языковой модели, меняющей возможности патентного поиска.
Ты когда-нибудь чувствовал себя подавленным из-за огромного объема патентных данных и утомительного процесса поиска? Давай узнаем генезис PatentPT, инновационной языковой модели, которая меняет возможности патентного поиска.
Под руководством Давита Буниатяна в этом докладе будут раскрыты полезные идеи по тонкой настройке и развертыванию больших языковых моделей (LLM) для автозаполнения патентов, создания рефератов и формул, а также расширенных функций поиска в богатом патентном корпусе.
Прежде чем мы погрузимся в тонкости PatentPT, давай посмотрим на творение Activeloop: DeepLake, база данных для ИИ. В условиях, когда стек данных ИИ фрагментирован по различным системам хранения, DeepLake представляется геймчейнджером, предлагая единый уровень хранения данных, который упрощает рабочие процессы ИИ.
От хранения метаданных до неструктурированных данных и вкраплений, DeepLake упрощает процесс, позволяя data scientist'ам сосредоточиться на обучении ML-моделей без хлопот по управлению данными.
Теперь давай углубимся в архитектуру и возможности DeepLake. Благодаря компонентам с открытым исходным кодом и безсерверному дизайну DeepLake обеспечивает бесшовное хранение данных и версионирование на объектных хранилищах, при этом легко подключаясь к ML-моделям. Также в нем реализована функция Deep Memory, которая повышает точность поиска без изменения вкраплений.
Компания Davit позволила нам глубже погрузиться в этот рабочий процесс, продемонстрировав на живом примере превосходство Deep Memory в патентном поиске. Мы из первых рук узнали, как Deep Memory обеспечивает повышение точности до 22 % при субсекундных запросах при меньших затратах по сравнению с традиционными решениями.
Попрощайся с бесконечным пролистыванием патентных баз данных и поздоровайся с молниеносными и точными результатами поиска!
Ты когда-нибудь задумывался, как появился PatentPT? Давай отмотаем время назад и посмотрим на всесторонние шаги, предпринятые для создания этого решения. От обучения и тонкой настройки LLM-модели до создания пользовательских функций и развертывания поисковых API - Давит Буниатян и команда Activeloop не оставляют камня на камне в своем стремлении к инновациям в области ИИ.
В целом PatentPT демонстрирует потенциал решений, основанных на LLM, в таких специализированных областях, как патентный поиск. Стремление Activeloop к инновациям в сочетании с преобразующими возможностями DeepLake прокладывают путь в будущее, где решения на основе ИИ раскрывают истинный потенциал неструктурированных данных быстрее и дешевле, чем когда-либо прежде.
Продолжая расширять границы инноваций в области ИИ, важно помнить, что настоящая инновация заключается не только в самой технологии, но и в том, как она позволяет нам решать реальные задачи и добиваться значимых изменений. Присоединяйся к нашему сообществу, изучай нашу документацию и наш репозиторий на Github, чтобы быть в курсе последних достижений!
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
