패츠냅의 Carl Rost, Principal Consultant – 인터뷰 시리즈

Carl Rost는 패츠냅의 AI 기반 특허 검색 도구를 개발한 사람입니다.

패츠냅은 혁신 인텔리전스 분야에서 선두를 달리고 있으며, AI와 기계 학습의 힘을 이용하여 수십억 개의 데이터셋을 분석하여 혁신가들이 중요한 연결을 만들 수 있도록 합니다. 그들의 최신 LLM 기술은 R&D와 IP 전문가를 위한 것으로, 일일이 수십억 개의 특허 문서를 쉽게 분석할 수 있습니다. 패츠냅의 AI 어시스턴트는 새로운 특허 질문에 대한 대화형 응답을 제공하며, 광범위한 텍스트 내에서 특정 답변을 찾을 수 있습니다. 예를 들어, 특정 위젯 유형이 이미 특허出了는지 정확히 판단할 수 있습니다.

패츠냅의 AI 어시스턴트가 어떻게 작동하는지 및 주요 기능에 대해 설명해 주시겠습니까?

네! Hiro라는 AI 어시스턴트를 사용하면 특정 특허 또는 결과 세트 또는 전체 데이터베이스에 대한 질문을 할 수 있습니다! 혁신과 특허 관련 질문을 이해하고 기술 전문가와 IP 전문가를 만족시킬 수 있는 방식으로 응답하도록 훈련되었습니다. 최근 업데이트에서는 Hiro가 기술 문제를 해결하고 새로운 발명에 대한 새로운 방향을 제안하는 데 도움이 될 수 있습니다. Hiro는 R&D 또는 IP 전문가를 위한 제품에서 다르게 작동합니다.

Hiro가 특별한 이유는 패츠냅의 독점적인 LLM에 의해 구동되며, 답변은 패츠냅의 2억 개의 특허, 1.9억 개의 문헌, 2.54억 개의 화학 구조, 8.79억 개의 생물학적 시퀀스, 20억 개의 뉴스 기사에서 링크된 참조와 출처를 제공한다는 것입니다.

이 애플리케이션이 기업을 위해 어떤 문제를 해결합니까?

위대한 혁신가들은 혁신에 시간을 보내야지, 새로운 제품이나 시장에 대한 예비 연구를 하는데 시간을 보내서는 안 됩니다. 특허 데이터는 기술 정보의 가장 풍부한 소스 중 하나로, 특히 특정 기술 분야에서 저널 데이터와 경쟁합니다. R&D에서는 이러한 데이터를 찾고 분석하는 데 걸리는 시간이 이 데이터를 활용하는 데 큰 장벽이었습니다. 그러나 Hiro와 같은 도구는 이러한 정보를 처음으로 민주화할 수 있습니다.

법률 전문가의 경우, 선행 기술과 자유로이 운영할 수 있는 검색을 수행하는 데 몇 시간, 몇 일, 몇 주가 걸릴 수 있습니다. AI 도구를 사용하면 이러한 작업을 더 빠르고 정확하게 수행할 수 있으며, 더 많은 대역폭을 전략적인 작업에 할당할 수 있습니다.

기존 AI 도구는 두 가지 유형 중 하나입니다. 너무 일반화되어서 지적 재산권 분야에 적합하지 않거나, 블랙박스이며, 리소스에 대한 투명성이 없으며, 이는 신뢰를 떨어뜨리고 의사 결정에 방해가 됩니다. Hiro의 경우, 출처와 참조를 링크하여 모든 단계에서 완전한 가시성을 제공합니다.

패츠냅에서 AI 기능을 개발하는 데 직면한 주요 도전 과제는 무엇이었으며, 어떻게 극복했습니까?

새로운 발명을 구축하는 개인이 그들을 보호하고 싶어한다는 것을 알고 있으므로, Hiro를 구축할 때 보안이 최우선이었습니다. Hiro를 구동하는 모델은 로컬에 있으며 앱에 내장되어 있으므로, 데이터가 신뢰할 수 없는 제3자에게 노출되지 않습니다. 경쟁사들은 기초 작업을 수행하지 않았으며, 신뢰할 수 없는 제3자 모델을 사용하여 데이터를 위협합니다. 우리는 고객 데이터를 사용하여 모델을 훈련하지 않는다는 것을 알고 있으며, 고객에게 이를 보여줄 수 있습니다.

Hiro가 특정 새로운 질문에 어떻게 답변하는지 및 R&D와 IP 워크플로에 미치는 영향에 대해 설명해 주시겠습니까?

Hiro를 사용하면 사용자는 “이 발명의 어떤 측면이 새로운가?” 또는 “이 특허는 다른 법적 시스템에서 어떻게 지속될까?”와 같은 질문을 할 수 있으며, 발명 과정의 각 단계에 대한 답변을 얻을 수 있습니다. 일반적인 모델과 달리, Hiro는 특허가 특별한 이유를真正로 이해합니다. 사용자는 특허 전문가가 아니어도 발명품의 어떤 부분이 보호되어야 하는지 이해할 수 있습니다.

Hiro가 특허와 비특허 문헌에서 막대한 양의 데이터를 어떻게 처리하여 정확하고 관련性 높은 답변을 제공합니까?

우리는 이 데이터셋에 대해 광범위한 훈련을 수행했으며, 전문가들이 답변을 평가했습니다. 우리는 затем AI를 전문가의 답변에 대해 훈련시켰으며, AI가 출력을 평가하고, 전문가들이 그것을 검토했습니다. 우리는 이러한 방식으로 수백만 개의 데이터 포인트를 평가하여 기술 전문가와 특허 전문가에게 의미 있는 답변을 제공했습니다.

Hiro가 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)을 어떻게 사용하여 특허 검색과 IP 분석의 효율성을 향상시키는지, 패츠냅의 독점적인 LLM은 어떤 데이터를 사용하여 훈련되었는지, 어떻게 정확도와 신뢰성을 보장하는지 설명해 주시겠습니까?

패츠냅은 Hiro를 구동하는 산업별 LLM을 구축했습니다. 이 LLM은 특허 기록, 학술 논문 및 기타 혁신 데이터로 훈련되어 전문가에게 더 유용한 정보를 제공합니다. 정확도와 신뢰성을 보장하기 위해, 우리는 데이터 전처리 방법을 사용하여 저품질 데이터를 필터링하고, 중복을 제거하고, 다시 작성했습니다. 우리는 또한 다양한 소스를 결합하여 모델의 IP 특이성 이해를 향상시키기 위해 새로운 데이터를 합성했습니다. 우리는 인간의 피드백에서 감독 학습과 강화 학습을 수행하여 지속적으로 성능을 향상시켰습니다.

패츠냅GPT는 광범위하게 테스트되었으며, IP 관련 작업에서 GPT-4를 능가하는 성능을 보여주었습니다. 이는 특허 분야에서 초록, 분류, 요약 및 추론에서 우수한 능력을 демонстра합니다.

독점적인 LLM은 투명하며, 출처와 참조를 링크하고, 고객 데이터로 훈련되지 않습니다. 이는 데이터 개인 정보 보호와 기밀성이 특히 중요하게 여겨지는 산업에서 유일한 산업 플레이어입니다.

패츠냅의 독점적인 LLM은 IP 관련 작업에서 GPT-4와 같은 일반적인 LLM과 비교하여 성능과 정확도는 어떻습니까?

패츠냅의 독점적인 LLM은 IP 관련 질의에서 GPT-4를 능가합니다. 미국 특허청 특허 시험에서 패츠냅GPT-1.0은 IP 전문가 수준의 성능을 보여주었습니다. 일반적인 LLM은 특허 변호사 시험의 컷오프 점수를 달성하지 못했습니다.

패츠냅GPT는 IP 관련 벤치마크에서 탁월한 성능을 보여줍니다. Hiro는 USPTO 특허 시험에서 일반 모델보다 높은 점수를 얻습니다. 일반적인 LLM은 70점의 컷오프 점수를 달성하지 못하지만, 패츠냅GPT 1.0은 IP 전문가 수준의 점수를 얻었습니다. 이는 IP 기본 지식에 대한 더好的 이해를 보여줍니다. 또한, 패츠냅GPT는 특허 분류, 요약 및 추론에서 더 높은 점수를 얻었습니다.

향후 10년 동안 지적 재산권 및 연구 개발 분야에서 AI의 역할은 어떻게 발전할 것으로 보십니까?

향후 10년 동안, AI는 지적 재산권 및 연구 개발 분야에서 더욱 중심적인 역할을 할 것입니다. 먼저, AI는 특허 검색과 분석의 효율성과 정확성을 크게 향상시킬 것입니다. 패츠냅GPT와 같은 고급 AI 모델은 복잡한 기술 문서를 이해하고 분류하며, 높은 품질의 특허 사양을 작성하며, 기존 특허의 잠재적인 침해 또는 중복을 식별하는 데 더 잘 작동할 것입니다. 이는大量의 시간을 절약하고, 인간의 오류를 줄일 것입니다.

또한, AI는 지적 재산권 및 연구 개발 분야에서 데이터 처리와 해석을 혁신적으로 변화시킬 것입니다.大量의 데이터를 빠르게 처리하고 분석할 수 있는 능력으로, AI는 다른 방식으로는 알 수 없는 경향과 통찰력을 제공할 수 있습니다. 이는 지적 재산권 관리와 연구 개발에서 더好的 의사 결정과 전략을 지원할 수 있습니다.

연구 개발 분야에서, AI는 발견 과정에서 혁신을 주도할 것입니다. 기계 학습 알고리즘은 이전 연구를 분석하고, 결과를 예측하며, 새로운 연구 방향을 제안할 수 있습니다. 이는 발견과 개발의 속도를 가속화할 것입니다. AI는 또한 실험을 시뮬레이션하고, 복잡한 시스템을 모델링할 수 있으며, 비용이 많이 드는 물리적 실험의 필요성을 줄일 수 있습니다.

AI 기술이 계속 발전함에 따라, 지적 재산권 및 연구 개발 분야에서의 통합은 창의성, 효율성, 전략적 계획을 향상시킬 것입니다.

이 인터뷰에 대해 감사드립니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 패츠냅을 방문하십시오.