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探索 PatentPT，一种具有高级语言模型的专利搜索。在YOLO VISION 2023 上亮相，深入了解 Davit Buniatyan 的见解，探索 DeepLake 的变革能力。
在 YOLO VISION 2023(YV23) 活动中，我们将与您一起深入探讨最前沿的人工智能解决方案。 Ultralytics提供支持，在马德里Google for Startups Campus 举行。
在本博客中，我们将探讨 Activeloop 创始人 Davit Buniatyan 的演讲，他将带领我们了解 PatentPT 的起源，这是一种重塑专利检索能力的高级语言模型。
您是否曾被大量的专利数据和繁琐的检索过程压得喘不过气来？让我们来了解一下 PatentPT 的起源，这是一种创新的语言模式，推动着专利检索能力的变革。
在 Davit Buniatyan 的带领下，本讲座将揭示在丰富的专利语料库中微调和部署大型语言模型 (LLM) 以实现专利自动完成、摘要和权利要求生成以及高级检索功能的可行见解。
在深入了解 PatentPT 的细节之前，让我们先来看看 Activeloop 的创造：人工智能数据库 DeepLake。人工智能数据堆栈分散在不同的存储系统中，DeepLake 的出现改变了这一局面，它提供了一个统一的数据存储层，简化了人工智能工作流程。
从存储元数据到非结构化数据和嵌入，DeepLake 简化了流程，使数据科学家能够专注于训练 ML 模型，而无需为数据管理而烦恼。
现在，让我们深入了解 DeepLake 的架构和功能。凭借其开源组件和无服务器设计，DeepLake 可以在对象存储上实现无缝数据存储和版本管理，同时毫不费力地连接到 ML 模型。它还具有深度记忆（Deep Memory）功能，该功能可在不改变嵌入的情况下提高搜索准确性。
戴维特公司通过现场演示，向我们展示了Deep Memory在专利检索方面的强大功能，让我们深入了解了这一工作流程。我们亲眼目睹了Deep Memory如何以低于传统解决方案的成本，在亚秒级查询中将准确率提高22%。
告别无休止地翻阅专利数据库，向快如闪电的精确搜索结果问好！
有没有想过 PatentPT 是如何诞生的？让我们把时间倒回去，仔细看看创建这个解决方案所采取的综合步骤。从 LLM 模型训练和微调到定制功能和部署搜索 API，Davit Buniatyan 和 Activeloop 团队在追求人工智能创新的过程中不遗余力。
总体而言，PatentPT 充分体现了由 LLM 驱动的解决方案在专利搜索等专业领域的潜力。Activeloop 的创新承诺与 DeepLake 的变革能力相结合，为人工智能解决方案以前所未有的速度和成本释放非结构化数据的真正潜力铺平了道路。
在我们不断推动人工智能创新的过程中，我们必须牢记，真正的创新不仅在于技术本身，更在于它如何帮助我们解决现实世界中的挑战并推动有意义的变革。 加入我们的 社区，查看我们的 文档和 Github存储库，了解最新进展！
