Carl Rost, Patsnap’da Baş Danışman – Röportaj Serisi

Carl Rost Patsnap’taki AI destekli patent arama araçlarının arkasındaki beyin.

Patsnap inovasyon istihbaratının ön saflarında yer alıyor ve AI ve makine öğrenimi gücünü milyarlarca verisetini tarayarak kullanıyor, böylece inovatörlerin kritik bağlantılar kurmasını sağlıyor. AI asistanı, R&D ve IP profesyonelleri için tasarlanmış, patentlerin milyarlarca sayfasını günlük olarak kolayca gezinebilen son teknoloji LLM teknolojisine sahip. Patsnap’ın AI asistanı, yenilik Fragenlerine cevaplar veriyor ve geniş metinler içinde özel cevapları belirleyebiliyor. Örneğin, belirli bir widget türünün zaten patentli olup olmadığını doğru bir şekilde belirleyebilir.

Patsnap’ın AI asistanının nasıl çalıştığı ve birincil işlevleri hakkında bir genel bakış sağlayabilir misiniz?

Elbette! Hiro adlı bir AI asistanı var ve bu, belirli bir patent veya sonuç seti veya tüm veritabanımız hakkında soru sormanızı sağlar! İnovasyon ve patent ile ilgili soruları anlamak ve teknik konu uzmanları ve IP profesyonellerini memnun edecek şekilde cevap vermek için eğitilmiştir. Hiro, yeni buluşlar için teknik sorunları çözmeye ve yeni yönler önermeye yardımcı olabilir ve patent ve literatür veritabanımızda bulunan teknik çözümlere ve sorunlara icat ilkelerini uygulayarak bunu yapabilir. Hiro, R&D veya IP profesyonelleri için kullanılan ürünlerimizde biraz farklı çalışır.

Hiro’nun benzersiz olduğunu düşünüyorum, çünkü Patsnap’ın özel LLM’si tarafından desteklenmektedir ve cevaplar ayrıca Patsnap’ın 200 milyonluk patent, 190 milyonluk literatür, 254 milyonluk kimyasal yapı, 879 milyonluk biyolojik dizin ve 2 milyarlık haber makalesi kütüphanesinden referanslar ve kaynaklar sağlar.

Bu uygulama, işletmeler için hangi sorunları çözmektedir?

Büyük inovatörler, ürünlerin yeni olup olmadığını belirleme veya pazarın ön araştırmasını yapma yerine inovasyon yaparak zaman geçirmelidir. Patent verileri, özellikle belirli teknoloji alanlarında dergi verilerine rakip olan en zengin teknik bilgi kaynaklarımızdandır. R&D için, bu tür verilere ulaşmak ve sorgulamak için gereken zaman, bunu kullanma konusunda büyük bir engel olmuştur, ancak Hiro gibi araçlar bu tür bilginin ilk kez gerçekten demokratikleşmesini sağlayabilir.

Hukuki profesyoneller için, önceden var olan sanat ve serbestçe çalıştırma aramaları yapmak için saatler, günler, haftalar harcamak yaygındır. AI araçları ile bu daha hızlı ve daha doğru bir şekilde yapılabilir ve daha stratejik çalışmalara yer açılabilir.

Mevcut AI araçları ya çok genelleştirilmiştir ve bu nedenle fikri mülkiyet alanında uygun değildir ya da siyah kutulardır ve kaynaklarına ilişkin şeffaflık yoktur, bu da güveni azaltır ve karar vermeyi engeller. Hiro ile kaynakları ve referansları bağlar ve tüm geliştirme sürecinin tüm aşamalarında tam şeffaflık sağlar.

Patsnap’ın AI özelliklerini geliştirirken ekibinizin karşılaştığı ana zorluklar nelerdi ve bunları nasıl aştınız?

Yeni buluşlar yapan kişilerin bunları korumak istediklerini biliyoruz, bu nedenle Hiro’yu inşa ederken güvenlik en önemli konuydu. Hiro’yu güçlendiren model yerel olarak inşa edilmiştir ve uygulamamızın içine yerleştirilmiştir, bu nedenle hiçbir veri üçüncü şahıslara giden ortamdan çıkmaz. Rakiplerimiz altyapıyı hazırlamadılar ve üçüncü taraf modellerini takarak bunları inceleme altına almadılar. Müşteri verilerini modele öğretmediğimiz konusunda emin olabiliriz ve müşterilerimize bunu gösterebiliriz ve bunun yerine ne yaptığımızı gösterebiliriz. Buna karşılık, rakiplerimizin çözümleri, şeffaflık ve veri işleme konusunda less than stellar bir üne sahip olan üçüncü taraflar aracılığıyla risklere maruz kalmanıza neden olur.

Hiro’nun spesifik yenilik Fragenlerine nasıl cevap verdiğini ve bunun R&D ve IP iş akışlarına etkisini açıklanabilir misiniz?

Hiro ile kullanıcılar, “Bu icadın hangi yönleri onu yeni kılar?” veya “Bu patent farklı yasal sistemlerde nasıl dayanabilir?” veya hatta “nasıl bir giyilebilir jetpack inşa edilir” gibi sorular sorabilir ve her bir icat adımına hitap eden cevaplar alabilir. Genelci modellere kıyasla, Hiro gerçekten bir patentin neyi özel kıldığını anlar. Kullanıcıların patent uzmanları olmasına gerek yoktur, icatlarının hangi kısmının korunması gerektiğini anlayabilir ve saniyeler içinde ürün veya aracın hangi kısmının korunması gerektiğini anlayabilir.

Hiro, patentlerden ve patent dışı literatürden gelen大量 veriyi nasıl işler ve precisa ve ilgili cevaplar sağlar?

Bu veri setini kapsamlı bir şekilde eğittik ve uzmanlar tarafından cevapları değerlendirdik. Sonra AI’yi uzman cevaplarıyla eğittik, AI’nin çıktısını değerlendirdik ve uzmanların bunu gözden geçirmesini sağladık. Tüm bunlarla birlikte, milyonlarca veri noktasını böyle değerlendirdik ve cevapların teknik uzmanlar ve patent profesyonelleri için anlamlı olmasını sağladık.

Hiro, büyük dil modellerini (LLM’ler) nasıl kullanır ve patent aramalarının ve IP analizinın verimliliğini artırır? Patsnap’ın özel LLM’sini eğitmek için hangi tür veriler kullanıldı ve bunun doğruluğu ve güvenilirliği nasıl sağlanmaktadır?

Patsnap, Hiro’yu güçlendirmek için endüstriye özgü bir LLM inşa etti. LLM, patent kayıtları, akademik makaleler ve diğer inovasyon verilerine dayalı olarak eğitilmiştir, bu da teknik uzmanlara ve patent profesyonellerine daha faydalı bir şekilde bilgiyi anlamasını ve aktarmasını sağlar. Doğruluğu ve güvenilirliği sağlamak için, kapsamlı veri ön işleme yöntemleri kullandık, bunlar arasında düşük kaliteli verilerin filtrelenmesi, veri kopyalama ve yeniden yazma yer almaktadır. Ayrıca, modelin IP’ye özgü nüansları anlamasını geliştirmek için farklı kaynakları birleştirerek yeni veriler oluşturduk. İnsandan geri besleme ve pekiştirme öğrenimini denetledik ve sürekli olarak performansını iyileştirdik.

PatsnapGPT, kapsamlı bir şekilde test edildi ve IP’ye özgü görevlerde GPT-4’ü geride bıraktı, bu da patent alanında üstün yeteneklerini gösterdi.

Özel LLM şeffaftır, kaynakları ve referansları bağlar ve müşteri verilerine dayalı olarak eğitilmez. Endüstrinin tek içe dönük ayarlanmış LLM’sini kullanan endüstri oyuncusudur, özellikle veri gizliliği ve gizliliğe özellikle bağımlı bir endüstridir.

Patsnap’ın özel LLM’si, IP ile ilgili görevlerde GPT-4 gibi genel amaçlı LLM’lerle karşılaştırıldığında performans ve doğruluk açısından nasıl karşılaştırılır?

Patsnap’ın özel LLM’si, fikri mülkiyet sorgularında GPT-4’ü geride bırakmaktadır. USPTO Patent Bar Exam’de PatsnapGPT-1.0, bir IP uzmanının seviyesinde performans gösterdi, genel LLM’ler ise patent avukatlarının girdiği sınavın kesme puanına ulaşamadı.

PatsnapGPT, IP’ye özgü benchmark’larda gerçekten öne çıkıyor. Hiro, USPTO Patent Bar Exam’de GPT-4’ten daha yüksek puan alıyor. Genel LLM’ler sınavın 70 puanlık kesme puanını geçemezken, PatsnapGPT 1.0 bir IP uzmanının seviyesinde performans gösterdi, bu da IP temelindeki daha iyi bir anlayışa sahip olduğunu gösteriyor. Ayrıca, PatentBench’de, yani IP görevleri için kapsamlı bir benchmark’te PatsnapGPT, çeşitli alanlarda excelled. Patent yazma için daha doğru ve ilgili metinler üretti, patentleri Uluslararası Patent Sınıflandırma sistemine göre sınıflandırmada daha yüksek puan aldı ve teknik etkiler, sorunlar, yöntemler ve özetlerin özeti sürekli olarak değerlendiriciler tarafından daha yüksek puan aldı. Ayrıca, uzun patent belgeleri için GPT-4’e kıyasla daha hızlı hızlar ve daha düşük bellek kullanımı gösterdi.

Fikri mülkiyet ve araştırma ve geliştirme alanındaki AI’nin rolünün önümüzdeki on yıl içinde nasıl evrileceğini öngörüyorsunuz?

AI’nin önümüzdeki on yıl içinde fikri mülkiyet ve araştırma ve geliştirme alanlarında merkezi bir rol oynamasını öngörüyorum. Birincisi, AI, patent aramalarının ve analizlerinin verimliliğini ve doğruluğunu büyük ölçüde artıracaktır. PatsnapGPT gibi gelişmiş AI modelleri, komplex teknik belgeleri anlamak ve kategorize etmek, yüksek kaliteli patent spesifikasyonları hazırlamak ve mevcut patentlerde olası ihlalleri veya çakışmaları belirlemek için daha da iyi hale gelecektir. Bu, büyük miktarda zaman tasarrufu sağlayacak ve insan hatasının payını azaltacaktır.

Dahası, AI, IP verilerinin işlenmesinde ve yorumlanmasında devrim yaratacaktır. Büyük veri kümelerini hızlı bir şekilde işleyip analiz edebilme yeteneği, başka türlü gözden kaçabilecek eğilimleri ve içgörülerı ortaya çıkaracaktır. Bu, IP yönetimi ve R&D’de daha iyi karar vermeye ve stratejiye yol açacaktır, örneğin ortaya çıkan teknolojileri, potansiyel inovasyon alanlarını ve stratejik ortaklıkları belirleme.

R&D’de, AI, keşif sürecine yardımcı olarak inovasyonu sürükleyecektir. Makine öğrenimi algoritmaları, önceki araştırmaları analiz edebilir, sonuçları öngörebilir ve hatta yeni araştırma hatları önerebilir, keşif ve geliştirme hızını artırabilir. AI, ayrıca deneyleri simüle edebilir ve kompleks sistemleri modelleyebilir, bu da fiziksel denemelerin maliyetli ve zaman alıcı olmasını azaltabilir.

AI teknolojisi devam ettikçe, IP ve R&D’ye entegrasyonu, yaratıcılığı, verimliliği ve stratejik planlamayı artıracaktır.

Harika bir röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi öğrenmek isteyen okuyucular Patsnap sitesini ziyaret edebilirler.