Khám phá PatentPT, một tìm kiếm bằng sáng chế với các mô hình ngôn ngữ tiên tiến. Ra mắt tại YOLO TẦM NHÌN 2023, đi sâu vào thông tin chi tiết của Davit Buniatyan và khám phá các khả năng biến đổi của DeepLake.
Hãy sẵn sàng đi sâu vào thế giới của các giải pháp AI tiên tiến với chúng tôi khi chúng tôi giải nén một cái nhìn sâu sắc khác từ YOLO Sự kiện VISION 2023 (YV23), được hỗ trợ bởi Ultralytics và được tổ chức tại Google for Startups Campus ở Madrid.
Trong blog này, chúng ta sẽ khám phá bài nói chuyện của người sáng lập Activeloop, Davit Buniatyan, khi ông đưa chúng ta qua nguồn gốc của PatentPT, một mô hình ngôn ngữ tiên tiến định hình lại khả năng tìm kiếm bằng sáng chế.
Bạn đã bao giờ cảm thấy choáng ngợp bởi khối lượng dữ liệu bằng sáng chế và quá trình tìm kiếm tẻ nhạt chưa? Hãy cùng khám phá nguồn gốc của PatentPT, một mô hình ngôn ngữ sáng tạo thúc đẩy sự thay đổi trong khả năng tìm kiếm bằng sáng chế.
Được dẫn dắt bởi Davit Buniatyan, bài nói chuyện này sẽ làm sáng tỏ những hiểu biết có thể hành động về việc tinh chỉnh và triển khai Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để tự động hoàn thành bằng sáng chế, tạo trừu tượng và yêu cầu bồi thường và các chức năng tìm kiếm nâng cao trong kho bằng sáng chế phong phú.
Trước khi chúng ta đi sâu vào thực tế của PatentPT, chúng ta hãy xem xét sự sáng tạo của Activeloop: DeepLake, Cơ sở dữ liệu cho AI. Với ngăn xếp dữ liệu AI bị phân mảnh trên các hệ thống lưu trữ khác nhau, DeepLake nổi lên như một công cụ thay đổi cuộc chơi, cung cấp một lớp lưu trữ dữ liệu thống nhất giúp hợp lý hóa quy trình làm việc AI.
Từ lưu trữ siêu dữ liệu đến dữ liệu phi cấu trúc và nhúng, DeepLake đơn giản hóa quy trình, trao quyền cho các nhà khoa học dữ liệu tập trung vào việc đào tạo các mô hình ML mà không gặp rắc rối trong quản lý dữ liệu.
Bây giờ, chúng ta hãy đi sâu vào kiến trúc và tính năng của DeepLake. Với các thành phần nguồn mở và thiết kế không có máy chủ, DeepLake cho phép lưu trữ và lập phiên bản dữ liệu liền mạch trên lưu trữ đối tượng trong khi dễ dàng kết nối với các mô hình ML. Nó cũng có tính năng Deep Memory, một tính năng giúp tăng cường độ chính xác tìm kiếm mà không thay đổi việc nhúng.
Davit cho phép chúng tôi nghiên cứu sâu hơn về quy trình làm việc này với một bản demo trực tiếp thể hiện sức mạnh của Deep Memory trong tìm kiếm bằng sáng chế. Chúng tôi đã có cái nhìn sâu sắc trực tiếp về cách Bộ nhớ sâu mang lại sự cải thiện độ chính xác lên đến 22% với các truy vấn dưới giây với chi phí chỉ bằng một phần nhỏ so với các giải pháp truyền thống.
Nói lời tạm biệt với việc cuộn vô tận qua cơ sở dữ liệu bằng sáng chế và chào đón kết quả tìm kiếm chính xác, nhanh như chớp!
Bạn đã bao giờ tự hỏi PatentPT ra đời như thế nào chưa? Hãy tua lại đồng hồ và xem xét kỹ hơn các bước toàn diện được thực hiện để tạo ra giải pháp này. Từ đào tạo và tinh chỉnh mô hình LLM đến tạo các tính năng tùy chỉnh và triển khai API tìm kiếm, Davit Buniatyan và nhóm Activeloop không để lại viên đá nào trong nhiệm vụ đổi mới AI.
Nhìn chung, PatentPT minh họa tiềm năng của các giải pháp hỗ trợ LLM trong các lĩnh vực chuyên môn như tìm kiếm bằng sáng chế. Cam kết đổi mới của Activeloop, cùng với khả năng biến đổi của DeepLake, mở đường cho một tương lai nơi các giải pháp AI mở khóa tiềm năng thực sự của dữ liệu phi cấu trúc, nhanh hơn và rẻ hơn bao giờ hết.
Khi chúng ta tiếp tục vượt qua ranh giới của đổi mới AI, điều cần thiết là phải nhớ rằng sự đổi mới thực sự không chỉ nằm ở bản thân công nghệ, mà còn ở cách nó trao quyền cho chúng ta giải quyết các thách thức trong thế giới thực và thúc đẩy thay đổi có ý nghĩa. Tham gia cộng đồng của chúng tôi, xem tài liệu và kho lưu trữ Github của chúng tôi để cập nhật những tiến bộ mới nhất!
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning
