S narastajúcou potrebou demokratizácie umelej inteligencie vedenou generatívnou AI, Idein Inc.– so sídlom v námestí Chiyoda v Tokiu a vedenou CEO Koichi Nakamurou – predstavila pokročilé riešenie na analýzu obrázkov známe ako „LLM App on Actcast“. Toto riešenie umožňuje bezproblémovú integráciu multimodálnych veľkých jazykových modelov (LLM) so zariadením Edge AI „Actcast“, čo vedie k výrazne rýchlejším a ekonomicky efektívnejším implementáciám ukážkových konceptov (PoC).
Aplikácia využíva schopnosti cloudových LLM na vykonávanie analýzy obrázkov priamo na zariadeniach Edge naviazaných na platformu Actcast. Konkrétne, v čase svojho uvedenia softvér využíva API z cloudových LLM ako ChatGPT od OpenAI. To umožňuje firmám iniciovať PoC bez toho, aby venovali čas a zdroje vývoju softvéru, sústrediac sa tak na kritický aspekt overovania podnikateľských hypotéz.
Špecifickou výhodou LLM App on Actcast je jej prístupnosť pre neinžinierov prostredníctvom promptného inžinierstva – použitie prírodných jazykových inštrukcií pre prevádzku. Idein Inc. teda tým, že zjednodušuje zložitosť obvykle spojenú s implementáciou Edge AI, otvára nové cesty v zefektívňovaní pokročilej práce na ukážkových AI pre podniky.
Spolu s touto funkciou je platforma Edge AI Actcast od Idein Inc. vybavená funkciami, ktoré umožňujú rôznym zariadeniam na zber údajov ako kamery, mikrofóny a teplomery zbierať komplexné informácie z fyzických priestorov. Tiež umožňuje vzdialené riadenie množstva zariadení. Spojenie týchto schopností v rámci LLM App on Actcast predstavuje dôležitý krok v záväzku spoločnosti podporovať spoločenskú implementáciu Edge AI.
Pre ďalšie užitočné informácie o vývojovom pozadí LLM App on Actcast a ďalšie detaily môžu čitatelia nájsť v blogovom príspevku CTO Yamady na oficiálnej webovej stránke Idein.
O spoločnosti Idein Inc.: Idein Inc. je startup známy pre svoju vlastnú technológiu umožňujúcu rýchle vyhotovenie hlbokého učenia na všeobecných a nákladovo efektívnych zariadeniach. Spoločnosť poskytuje nielen svoju platformu zberu údajov o Edge AI, Actcast, ale spolupracuje aj s viac ako 170 spoločnosťami z rôznych odvetví. Idein neustále smeruje k rozšíreniu použitia AI/IoT systémov s cieľom spravovať všetky informácie v reálnom svete prostredníctvom softvéru.
Relevantné ďalšie fakty:
– Edge AI spočíva vo využívaní algoritmov umelej inteligencie spracovaných lokálne na hardvérových zariadeniach namiesto v cloude.
– Veľké jazykové modely (LLM) ako ChatGPT väčšinou vyžadujú značné výpočtové zdroje, ktoré boli tradične umiestnené v centralizovaných dátových centrách.
– Integrácia LLM s platformami Edge AI, ako to robí Idein Inc., môže priviesť spracovanie AI bližšie k zdrojom údajov, čím sa znižuje oneskorenie a potenciálne sa zlepšuje ochrana údajov.
– Promptné inžinierstvo je prax vytvárania vstupov (promptov), ktoré efektívne komunikujú úlohy AI systémom, rastúce pole dôležité pre interakciu medzi človekom a AI.
Kľúčové výzvy a kontroverzie:
– Výzvy Edge AI: Jedným z najväčších problémov je obmedzenosť zdrojov. Edge zariadenia majú obmedzený výkon a pamäť, čo vyžaduje efektívne AI modely.
– Ochrana údajov: Zatiaľ čo Edge výpočty môžu zvýšiť ochranu údajov spracovaním údajov lokálne, integrácia cloudových LLM môže priniesť zraniteľnosti alebo problémy s dodržaním predpisov, ak nie sú riadne riadené.
– Dôveryhodnosť a konzistencia: Zabezpečenie, aby AI systémy pracovali konzistentne na rôznych Edge zariadeniach, je náročné, najmä keď tieto zariadenia môžu mať rôzne schopnosti.
Výhody:
– Redukcia oneskorenia: Spracovaním údajov na Edge zariadeniach môžu byť časy odozvy oveľa rýchlejšie ako pri spracovaní v cloude.
– Nižšie požiadavky na prenosovú kapacitu: Prenos čistých údajov do cloudu môže byť náročné na šírku pásma. Lokálne spracovanie redukuje túto požiadavku.
– Zlepšená ochrana súkromia: Lokálne spracovanie údajov môže pomôcť s plnením požiadaviek na reguláciu dodržaním držaním citlivých údajov na mieste.
Nevýhody:
– Výpočetné limity: Edge zariadenia nemusia byť tak výkonné ako cloudová infraštruktúra, čo môže obmedziť zložitosť úloh, ktoré môžu vykonávať.
– Škálovateľnosť: Spravovanie a aktualizácia AI modelov na mnohých Edge zariadeniach môže byť zložitejšie ako v centralizovanej cloudovej infraštruktúre.
– Závislosť na cloudových službách: Aj keď integrácia uľahčuje implementáciu PoC, môže stále závisieť od cloudových služieb ako ChatGPT, čo by mohlo byť miestom poruchy alebo zraniteľnosti.
Pre ďalšie informácie o spoločnosti Idein Inc. a ich vývoji v oblasti Edge AI môžete navštíviť oficiálnu webovú stránku Idein.
The source of the article is from the blog trebujena.net