Presentando PatentGPT: LLMs especializados en Propiedad Intelectual

En los últimos años, los modelos de lenguaje grande (LLMs) han ganado popularidad porque se desempeñan bien en varias tareas de lenguaje. Estos modelos se pueden usar en muchos campos, pero usarlos en el área de Propiedad Intelectual (PI) no es fácil. La razón de esto es que la PI requiere conocimiento específico, protección de la privacidad y la capacidad de procesar textos muy largos. En este informe, discutimos un método para entrenar LLMs enfocados en PI, llamado PatentGPT, que cumple con las necesidades únicas del campo de la PI.

#La Necesidad de Modelos Especializados

Los LLMs de propósito general como GPT-4 han demostrado capacidades excepcionales en tareas de procesamiento de lenguaje natural como leer, escribir y entender textos. Sin embargo, a menudo tienen dificultades con tareas que requieren conocimiento especializado, particularmente en áreas como la ley de PI y documentos de patentes. Dada la complejidad de la redacción de patentes y los matices legales involucrados, se vuelve crítico crear modelos que estén diseñados específicamente para manejar estas tareas.

#Desafíos en el Dominio de la PI

Aplicar LLMs al dominio de la PI implica varios desafíos. Primero, los modelos requieren amplio conocimiento de conceptos y terminología legal. Segundo, las preocupaciones sobre la privacidad deben ser gestionadas cuidadosamente, ya que los documentos de patentes pueden contener información sensible. Finalmente, las especificaciones de patentes y otros documentos relacionados pueden ser extremadamente extensos, lo que dificulta que los modelos estándar los procesen de manera eficiente.

#PatentGPT: Una Solución para el Dominio de la PI

Para abordar estos desafíos, hemos desarrollado la serie de modelos PatentGPT. Estos modelos han sido entrenados específicamente para manejar tareas relacionadas con la PI. El proceso de entrenamiento implica usar modelos preentrenados de código abierto como base y luego refinarlos con datos específicos del dominio de la PI. Nuestros modelos han sido evaluados utilizando un estándar llamado MOZIP, donde superaron a GPT-4, mostrando su capacidad para manejar consultas y tareas relacionadas con la PI de manera efectiva.

#Proceso de Entrenamiento

#Recolección de datos

Crear un conjunto de datos de entrenamiento de alta calidad es crucial. Reunimos datos de diversas fuentes, incluyendo sitios web legales, documentos técnicos, patentes, investigaciones y recursos internos. Este conjunto de datos tiene como objetivo proporcionar una visión completa del conocimiento necesario en PI.

#Preprocesamiento de Datos

Antes de usar los datos para el entrenamiento, empleamos varias técnicas de limpieza para asegurar su calidad. Esto incluyó filtrar datos de baja calidad, eliminar duplicados y reescribir documentos para mayor claridad. También sintetizamos nuevos datos para mejorar aún más el conjunto.

#Preentrenamiento y Ajuste

Seguimos un proceso de preentrenamiento en dos etapas. En la primera etapa, utilizamos conocimiento general de PI para entrenar el modelo, mientras que la segunda etapa se centró en tareas específicas, como redactar y comparar patentes. Al refinar los modelos a través de este enfoque estructurado, buscamos hacerlos más efectivos en entender y generar textos relacionados con la PI.

#Evaluación del rendimiento

#Pruebas de Referencia

Para evaluar el rendimiento de nuestros modelos, creamos un nuevo estándar llamado PatentBench. Este estándar prueba varias tareas relacionadas con la PI, como redacción de patentes, clasificación y resumen. También comparamos nuestros modelos con estándares establecidos como MOZIP, MMLU y C-Eval.

#Resultados

Nuestros modelos han superado consistentemente a los modelos de propósito general en varias tareas específicas del dominio de la PI. Por ejemplo, en un examen reciente para agentes de patentes, nuestros modelos obtuvieron buenos puntajes, demostrando su capacidad para entender leyes y conceptos de patentes. Además, en tareas que involucraron traducción y corrección de patentes, nuestros modelos mostraron un rendimiento fuerte en comparación con otros LLMs líderes.

#Direcciones Futuras

#Mejora del Soporte para Textos Largos

Nuestro trabajo futuro se enfocará en mejorar la capacidad de nuestros modelos para manejar textos muy largos. Esto es importante para tareas de PI que a menudo involucran documentos extensos, asegurando que nuestros modelos sigan siendo eficientes y efectivos.

#Expansión del Conjunto de Datos

También planeamos expandir nuestro conjunto de datos incluyendo más contenido en inglés y datos de entrenamiento específicos para mejorar aún más las capacidades de los modelos en el dominio de la PI.

#Conclusión

El desarrollo de PatentGPT marca un paso significativo hacia la creación de LLMs especializados para el campo de la PI. Al entender los desafíos únicos de este dominio y entrenar modelos en consecuencia, buscamos apoyar diversas tareas que los profesionales de la PI enfrentan a diario. Nuestros resultados indican una clara ventaja para los modelos específicos del dominio sobre los modelos de propósito general, iluminando el camino hacia aplicaciones avanzadas en el mundo de la Propiedad Intelectual.