С увеличивающейся потребностью в демократизации искусственного интеллекта, поддерживаемой генеративным ИИ, Idein Inc., с главным офисом в Чиёде, Токио, под управлением генерального директора Коичи Накамуры, представила продвинутое решение для анализа изображений под названием «LLM App на Actcast». Это решение позволяет интегрировать мультимодальные большие языковые модели (LLM) с платформой Edge AI «Actcast», что приводит к значительно более быстрым и экономически более эффективным развертываниям концепций (PoC).
Приложение использует возможности облачных LLM для выполнения анализа изображений непосредственно на краевых устройствах, связанных с платформой Actcast. Конкретно, на момент выпуска программное обеспечение использует API облачных LLM, таких как ChatGPT от OpenAI. Это позволяет бизнесу начинать PoC, не тратя время и ресурсы на разработку программного обеспечения, сосредотачиваясь на основном аспекте — проверке бизнес-гипотез.
Особое преимущество LLM App на Actcast — доступность для специалистов не из области инженерии через prompt engineering — использование инструкций на естественном языке для выполнения операций. Снижая сложность, обычно связанную с внедрением Edge AI, Idein Inc. открывает новые возможности в упрощении и эффективности работы с продвинутыми AI в рамках концепции.
Платформа Edge AI от Idein Inc., Actcast, обладает функциями, позволяющими различным датчикам, таким как камеры, микрофоны и термометры, собирать комплексную информацию из физических пространств. Она также обеспечивает удаленное управление большим количеством устройств. Основанные на этих возможностях LLM App на Actcast являются важным шагом в стремлении компании к продвижению социальной реализации Edge AI.
Для более подробной информации о фоне разработки LLM App на Actcast и других деталях читатели могут обратиться к блог-посту CTO Ямады на официальном веб-сайте Idein.
Об Idein Inc.: Idein Inc. — стартап, известный своей собственной технологией, позволяющей выполнять быструю лингвистическую инференцию на общегалантных, экономичных устройствах. Компания не только предоставляет платформу сбора данных Edge AI, Actcast, но также сотрудничает с более чем 170 компаниями из различных отраслей. Idein продолжает стремиться к расширению использования систем AI/IoT с целью сделать всю информацию в реальном мире управляемой через программное обеспечение.
Связанные дополнительные факты:
— Edge AI — это использование алгоритмов искусственного интеллекта, обрабатываемых локально на аппаратных устройствах, а не в облаке.
— Большие языковые модели (LLM), такие как ChatGPT, обычно требуют значительных вычислительных ресурсов, которые традиционно находились в централизованных центрах обработки данных.
— Интеграция LLM с платформами Edge AI, как это делает Idein Inc., может приблизить обработку AI к источникам данных, снижая задержки и потенциально улучшая конфиденциальность данных.
— Prompt engineering — это практика создания входов (подсказок), эффективно общающих задачи системам ИИ, важная область, значимая для взаимодействия человека с ИИ.
Основные вызовы и спорные вопросы:
— Вызовы Edge AI: Одна из самых больших проблем — ограничения ресурсов. У краевых устройств ограниченная вычислительная мощность и память, что требует эффективных моделей ИИ.
— Конфиденциальность данных: Хотя краевые вычисления могут повысить конфиденциальность данных путем их обработки локально, интеграция облачных LLM может создать уязвимости или проблемы с соответствием, если не управлять этим правильно.
— Надежность и последовательность: Гарантировать согласованную работу систем ИИ на различных краевых устройствах сложно, особенно учитывая, что у этих устройств могут быть разные возможности.
Преимущества:
— Снижение задержки: Обработка данных на краевых устройствах может быть намного быстрее, чем в облаке.
— Меньшие требования к полосе пропускания: Передача сырых данных в облако может потреблять много полосы пропускания. Локальная обработка снижает этот требование.
— Улучшенная конфиденциальность: Локальная обработка данных может помочь соответствовать требованиям регулирующих органов посредством хранения конфиденциальных данных на месте.
Недостатки:
— Вычислительные ограничения: Краевые устройства могут быть менее мощными, чем инфраструктура облака, что может ограничивать сложность задач, которые они могут выполнять.
— Масштабируемость: Управление и обновление моделей ИИ на множестве краевых устройств может быть сложнее, чем в централизованной облачной инфраструктуре.
— Зависимость от облачных сервисов: Хотя интеграция упрощает развертывание PoC, она все еще зависит от облачных услуг, таких как ChatGPT, что может стать точкой отказа или уязвимости.
Дополнительную информацию о Idein Inc. и их разработках в области Edge AI можно найти на официальном веб-сайте Idein.
The source of the article is from the blog kewauneecomet.com