PatentGPT: A Large Language Model for Intellectual Property

📄 arXiv: 2404.18255v5 📥 PDF

作者: Zilong Bai, Ruiji Zhang, Linqing Chen, Qijun Cai, Yuan Zhong, Cong Wang, Yan Fang, Jie Fang, Jing Sun, Weikuan Wang, Lizhi Zhou, Haoran Hua, Tian Qiu, Chaochao Wang, Cheng Sun, Jianping Lu, Yixin Wang, Yubin Xia, Meng Hu, Haowen Liu, Peng Xu, Licong Xu, Fu Bian, Xiaolong Gu, Lisha Zhang, Weilei Wang, Changyang Tu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-04-28 (更新: 2024-06-05)

备注: 19 pages, 9 figures

💡 一句话要点

提出PatentGPT以解决知识产权领域语言模型应用挑战

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 知识产权 大型语言模型 PatentGPT SMoE架构 文本处理 专业知识 标准化训练 法律科技

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在知识产权领域应用时面临专业知识需求高、隐私保护难以及长文本处理能力不足等挑战。
  2. 论文提出了一种低成本、标准化的训练程序，专门针对知识产权领域的需求，训练出PatentGPT系列模型。
  3. 实验结果表明，PatentGPT在MOZIP基准测试中超越了GPT-4，并在中国专利代理人资格考试中表现出色，显示出其专业性和有效性。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型（LLMs）因其在多种自然语言处理任务中的卓越表现而受到广泛关注。然而，在知识产权（IP）领域应用LLMs面临诸多挑战，包括对专业知识的强烈需求、隐私保护以及处理极长文本的能力。在本技术报告中，我们首次提出了一种低成本、标准化的知识产权导向LLMs训练程序，满足IP领域的独特需求。基于这一标准流程，我们训练了PatentGPT系列模型，并在开源的IP导向基准MOZIP上进行评估，结果显示我们的领域特定LLMs超越了GPT-4，证明了所提训练程序的有效性及PatentGPT模型在IP领域的专业性。值得注意的是，我们的模型在2019年中国专利代理人资格考试中得分65，达到人类专家水平，且在IP领域的表现与GPT-4相当，显示出在长文本任务上的更优性价比，可能成为IP领域内GPT-4的替代方案。

🔬 方法详解

问题定义：论文要解决知识产权领域大型语言模型应用中的专业知识需求、隐私保护及长文本处理能力不足等具体问题。现有方法在这些方面表现不佳，限制了其在IP领域的应用。

核心思路：论文的核心解决思路是提出一种低成本、标准化的训练程序，专门针对知识产权领域的特定需求，从而提高模型的专业性和适用性。

技术框架：整体架构包括数据收集、预处理、模型训练和评估四个主要模块。通过标准化流程，确保训练数据的质量和模型的有效性。

关键创新：最重要的技术创新点在于提出了针对知识产权领域的专门训练流程，使得模型在特定任务上表现优异，与现有通用模型相比具有明显优势。

关键设计：关键设计包括使用SMoE架构以提高长文本处理能力，优化损失函数以适应IP领域的特定需求，并在参数设置上进行精细调整，以确保模型的高效性和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，PatentGPT在MOZIP基准测试中超越了GPT-4，证明了其在知识产权领域的有效性。此外，该模型在2019年中国专利代理人资格考试中得分65，达到人类专家水平，展现出其卓越的专业能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括知识产权管理、专利审查、法律咨询等。PatentGPT模型能够为法律专业人士提供高效的文本分析和处理工具，提升工作效率，降低成本，具有重要的实际价值和广泛的市场前景。

📄 摘要（原文）

In recent years, large language models(LLMs) have attracted significant attention due to their exceptional performance across a multitude of natural language process tasks, and have been widely applied in various fields. However, the application of large language models in the Intellectual Property (IP) domain is challenging due to the strong need for specialized knowledge, privacy protection, processing of extremely long text in this field. In this technical report, we present for the first time a low-cost, standardized procedure for training IP-oriented LLMs, meeting the unique requirements of the IP domain. Using this standard process, we have trained the PatentGPT series models based on open-source pretrained models. By evaluating them on the open-source IP-oriented benchmark MOZIP, our domain-specific LLMs outperforms GPT-4, indicating the effectiveness of the proposed training procedure and the expertise of the PatentGPT models in the IP domain. Remarkably, our model surpassed GPT-4 on the 2019 China Patent Agent Qualification Examination, scoring 65 and matching human expert levels. Additionally, the PatentGPT model, which utilizes the SMoE architecture, achieves performance comparable to that of GPT-4 in the IP domain and demonstrates a better cost-performance ratio on long-text tasks, potentially serving as an alternative to GPT-4 within the IP domain.