S porastom potrebe za demokratizacijom umjetne inteligencije potaknute generativnom AI-jem, Idein Inc. sa sjedištem u Chiyodi, Tokiju, a pod vodstvom izvršnog direktora Koichi Nakamure, predstavio je napredno rješenje za analizu slika poznato kao “LLM aplikacija na Actcast-u”. Ovo rješenje omogućava jednostavnu integraciju multimodalnih velikih jezičnih modela (LLM) s Edge AI platformom “Actcast”, što dovodi do znatno bržih i ekonomičnijih implementacija koncepta (PoC).
Aplikacija koristi mogućnosti oblakom baziranih LLM-ova za obavljanje analize slika izravno na rubnim uređajima povezanim s platformom Actcast. Konkretno, u vrijeme objavljivanja softver koristi API-jeve iz oblakom baziranih LLM-ova poput OpenAI-jevog ChatGPT. Ovo omogućava tvrtkama da pokrenu PoC-ove bez posvećivanja vremena i resursa razvoju softvera, fokusirajući se na kritični aspekt provjere poslovnih hipoteza.
Posebna prednost LLM aplikacije na Actcast-u je pristupačnost neinženjerima putem brzog inženjerstva – korištenja instrukcija prirodnog jezika za operaciju. Smanjenjem složenosti obično povezane s implementacijom Edge AI-a, Idein Inc. otvara nova vrata učinivši napredan Proof of Concept AI rada učinkovitijim za tvrtke.
Kao nadopuna svojoj funkciji, edge AI platforma tvrtke Idein Inc., Actcast, opremljena je značajkama koje omogućuju različitim senzorskim uređajima poput kamera, mikrofona i termometara prikupljanje detaljnih informacija iz fizičkih prostora. Također omogućuje daljinsko upravljanje velikim brojem uređaja. Kombinacija ovih mogućnosti u LLM aplikaciji na Actcast-u predstavlja važan korak u tvrtkinom angažmanu za promicanje društvene implementacije Edge AI-a.
Za dodatne uvide u razvojnu pozadinu LLM aplikacije na Actcast-u i druge detalje, čitatelji se mogu obratiti CTO Yamadijevom blog postu na službenoj web stranici Ideina.
O Idein Inc.: Idein Inc. je startup poznat po vlastitoj tehnologiji koja omogućuje brzo zaključivanje dubokog učenja na općenitoj, ekonomičnoj opremi. Tvrtka ne samo da pruža svoju platformu za prikupljanje podataka o edge AI-u, Actcast, već surađuje s više od 170 tvrtki iz različitih industrija. Idein nastavlja težiti prema proširenju upotrebe AI/IoT sustava s ciljem da sve informacije u stvarnom svijetu postanu upravljive putem softvera.
Relevantne dodatne činjenice:
– Edge AI podrazumijeva korištenje algoritama umjetne inteligencije obrađenih lokalno na hardverskim uređajima umjesto u oblaku.
– Veliki jezični modeli (LLM) poput ChatGPT obično zahtijevaju značajne računalne resurse koji su tradicionalno smješteni u centraliziranim podatkovnim centrima.
– Integracija LLM-ova s Edge AI platformama, kako to radi Idein Inc., može približiti AI procesiranje izvorima podataka, smanjujući latenciju i potencijalno poboljšavajući privatnost podataka.
– Brzo inženjerstvo je praksa oblikovanja ulaza (upita) koji učinkovito komuniciraju zadatke AI sustavima, rastuće područje važno za interakciju između ljudi i AI-a.
Ključne izazovi i kontroverze:
– Izazovi Edge AI-a: Jedan od najvećih izazova je ograničenje resursa. Edge uređaji imaju ograničenu procesnu snagu i memoriju, što zahtijeva potrebu za efikasnim AI modelima.
– Privatnost podataka: Iako edge računarstvo može poboljšati privatnost podataka obradom podataka lokalno, integracija oblakom baziranih LLM-ova može uvesti ranjivosti ili probleme usklađenosti ako se ne upravljaju pravilno.
– Pouzdanost i konzistentnost: Osigurati da AI sustavi djeluju dosljedno na različitim edge uređajima izazovno je, posebice jer ovi uređaji mogu imati različite mogućnosti.
Prednosti:
– Smanjena latencija: Obradom podataka na rubnim uređajima, vremena odziva mogu biti mnogo brža nego kod procesiranja u oblaku.
– Niži zahtjevi za propusnost: Prijenos sirovih podataka u oblak može biti intenzivan za propusnost. Lokalna obrada smanjuje taj zahtjev.
– Poboljšana privatnost: Lokalna obrada podataka može pomoći u ispunjavanju zahtjeva regulatorne usklađenosti čuvanjem osjetljivih podataka na lokaciji.
Mane:
– Računalna ograničenja: Rubni uređaji možda nisu toliko moćni kao oblakna infrastruktura, što potencijalno ograničava složenost zadataka koje mogu obavljati.
– Proširivost: Upravljanje i ažuriranje AI modela na brojnim rubnim uređajima može biti složenije nego u centraliziranoj oblaknoj infrastrukturi.
– Ovisnost o uslugama oblaka: Iako integracija olakšava implementaciju PoC-a, možda i dalje ovisi o uslugama u oblaku poput ChatGPT-a, što bi moglo biti mjesto kvara ili ranjivosti.
Za dodatne informacije o Idein Inc. i njihovim razvojima u Edge AI-u, posjetite službenu web stranicu Ideina.
The source of the article is from the blog macholevante.com