Kasvavan tarpeen myötä tekoälyn demokratisoinnille, jota voivat hyödyntää generatiiviset tekoälyratkaisut, Idein Inc., jonka pääkonttori sijaitsee Tokion Chiyodassa ja jonka toimitusjohtajana toimii Koichi Nakamura, on lanseerannut edistyksellisen kuvien analysointiratkaisun nimeltään ”LLM App Actcastilla”. Tämä ratkaisu mahdollistaa monimuotoisten suurten kielimallien (LLM) saumattoman integroinnin Edge AI -alustan ”Actcast” kanssa, mikä nopeuttaa huomattavasti kustannustehokkaita proof of concept (PoC) -toteutuksia.
Sovellus hyödyntää pilvipohjaisten LLM:ien ominaisuuksia suorittamalla kuvien analysointia suoraan Actcast-alustaan linkitettyjen laitteiden kautta. Sovellus hyödyntää julkaisuhetkellä pilvipohjaisten LLM:ien, kuten OpenAI:n ChatGPT, rajapintoja. Tämä mahdollistaa yrityksille PoC-toteutusten aloittamisen ilman aikaa ja resursseja ohjelmistokehitykselle, tiedon keskittyessä liiketoimintahypoteesien validointiin.
LLM App Actcastilla on erityinen etu siinä, että se on saavutettavissa myös ei-insinööreille prompt engineering-käytännön avulla eli luonnollisen kielen ohjeiden käytön kautta. Vähentämällä tyypillisesti reunakeinotekon käyttöönottoon liittyvää monimutkaisuutta Idein Inc. rikkoo uutta maaperää tehdessään edistyksellistä AI-proof of concept -työtä helpommaksi ja tehokkaammaksi yrityksille.
Toimiakseen tehokkaasti Idein Inc:n Edge AI -alustalla Actcastilla on ominaisuuksia, jotka mahdollistavat erilaisten havaintolaitteiden kuten kameroiden, mikrofonien ja lämpömittareiden kerätä kattavaa tietoa fyysisistä tiloista. Se myös mahdollistaa valtavan määrän laitteiden etähallinnan. Näiden kykyjen yhteenveto LLM App Actcastilla edustaa tärkeää askelta yrityksen sitouduttua edistämään reunatekoälyn yhteiskunnallista toteuttamista.
Lisätietoja LLM App Actcast -sovelluksen taustasta ja muista yksityiskohdista lukijat voivat lukea CTO Yamadan blogikirjoituksesta Idein Inc:n virallisella verkkosivustolla.
Tietoa Idein Inc:stä: Idein Inc. on startup, joka tunnetaan omaa tekniikkaa, joka mahdollistaa nopeiden syvien oppimismallinnusten suorittamisen yleiskäyttöisissä ja kustannustehokkaissa laitteissa. Yritys tarjoaa paikalliselle tapahtumadatalle tarkoitetun Edge AI -tietojenkeräysalusta Actcastin, ja se tekee yhteistyötä yli 170 yrityksen kanssa eri toimialoilta. Idein jatkaa pyrkimystä laajentaa tekoäly-/IoT-järjestelmien käyttöä tavoitteenaan tehdä kaikki realistinen tieto hallittavaksi ohjelmiston kautta.
Relevantit Lisätiedot:
– Edge AI viittaa keinotekoisten älykkyyden algoritmien käyttöön, jotka käsitellään paikallisesti laitteisto-aineistossa sen sijaan, että se olisi pilvessä.
– Suuret kielimallit (LLM) kuten ChatGPT vaativat yleensä merkittäviä laskennallisia resursseja, jotka ovat perinteisesti olleet keskitetyissä tietokeskuksissa.
– LLM:ien integrointi Edge AI -alustoihin, kuten Idein Inc. on tehnyt, voi tuoda tekoälyn prosessoinnin lähemmäs tietolähteitä, vähentää viivettä ja mahdollisesti parantaa tietosuojaa.
– Prompt Engineering on käytäntö tuottaa syötteitä (promptteja) jotka viestivät tehokkaasti tehtävät tekoälyjärjestelmille, kasvava ala tärkeä ihmisen ja tekoälyn vuorovaikutukselle.
Keskeiset haasteet ja kiistakysymykset:
– Edge AI haasteet: Yksi suurimmista haasteista on resurssirajoitukset. Reunalaiteilla on rajoitetusti laskentatehoa ja muistia, mikä edellyttää tehokkaiden tekoälymallien tarvetta.
– Tiedon yksityisyys: Vaikka reunatietojenkäsittely voi parantaa tietosuojaa käsittelemällä tietoa paikallisesti, pilvipohjaisten LLM:ien integroiminen voi tuoda mukanaan haavoittuvuuksia tai noudattamiskysymyksiä, jos sitä ei hallita oikein.
– Luotettavuus ja johdonmukaisuus: Huolehtiminen siitä, että tekoälyjärjestelmät toimivat johdonmukaisesti eri laitteilla, on haastavaa, erityisesti koska näillä laitteilla voi olla erilaisia kykyjä.
Hyödyt:
– Viivästyksen vähentyminen: Tietojen käsittely reunaseelaimilla voi olla huomattavasti nopeampaa kuin pilvipohjainen prosessointi.
– Alhaisemmat kaistanleveysvaatimukset: Raakatiedon lähettäminen pilveen voi olla kaistanleveyttä vaativaa. Paikallinen prosessointi vähentää tätä vaatimusta.
– Parantunut yksityisyys: Paikallinen tiedonkäsittely voi auttaa täyttämään sääntelyvaatimukset pitämällä arkaluontoiset tiedot paikallisesti.
Haitat:
– Laskennalliset rajat: Reunaseelaimet eivät välttämättä ole yhtä tehokkaita kuin pilvi-infrastruktuuri, mikä saattaa rajoittaa tehtävien monimutkaisuutta.
– Mittakaavautuvuus: Tehokkaiden tekoälymallien hallinta ja päivitys lukuisille reunaseelaimille voi olla monimutkaisempaa kuin keskitetyssä pilvi-infrastruktuurissa.
– Riippuvuus pilvipalveluista: Vaikka integraatio helpottaa PoC-toteutusta, se voi silti riippua pilvipalveluista kuten ChatGPT, mikä voisi olla häiriön tai haavoittuvuuden kohta.
Lisätietoja Idein Inc:stä ja heidän reunakeinoälykehityksistään löytyy osoitteesta Idein virallisilla verkkosivuilla.
The source of the article is from the blog mgz.com.tw