Με την αυξανόμενη ανάγκη για δημοκρατοποίηση της τεχνητής νοημοσύνης που οδηγείται από τη γεννήτρια τεχνητή νοημοσύνη, η Idein Inc. με έδρα στο Τσιγιόντα του Τόκιο και υπό την ηγεσία του CEO Koichi Nakamura, αποκάλυψε μία προηγμένη λύση ανάλυσης εικόνας γνωστή ως “LLM App on Actcast”. Αυτή η λύση επιτρέπει την άρτια ένταξη πολυμορφικών μεγάλων μοντέλων γλώσσας (LLMs) στην πλατφόρμα Edge AI “Actcast”, οδηγώντας σε σημαντικά ταχύτερες και οικονομικότερες υλοποιήσεις έναρξης ενός σχεδίου (PoC).
Η εφαρμογή εκμεταλλεύεται τις δυνατότητες των βασισμένων στον νέφος LLMs για την εκτέλεση ανάλυσης εικόνας απευθείας σε συσκευές Edge που συνδέονται με την πλατφόρμα Actcast. Ειδικότερα, κατά την κυκλοφορία της, το λογισμικό χρησιμοποιεί APIs από cloud LLMs όπως το ChatGPT της OpenAI. Αυτό επιτρέπει στις επιχειρήσεις να ξεκινήσουν PoCs χωρίς να αφιερώσουν χρόνο και πόρους στην ανάπτυξη λογισμικού, επικεντρώνοντας έτσι στην κρίσιμη πτυχή της επικύρωσης των επιχειρηματικών υποθέσεων.
Ένα ιδιαίτερο πλεονέκτημα του LLM App on Actcast είναι η προσιτότητά του για μη μηχανικούς μέσω της προτροπής επιστημονικής τεχνολογίας – τη χρήση οδηγιών φυσικής γλώσσας για τη λειτουργία. Με τη μείωση της πολυπλοκότητας που συνήθως συνδέεται με την υλοποίηση της Edge AI, η Idein Inc. ανοίγει νέους ορίζοντες καθιστώντας πιο λειτουργική και αποδοτική την εργασία για την επιβεβαίωση των επιχειρηματικών υποθέσεων που βασίζονται σε προηγμένα μοντέλα AI.
Συμπληρώνοντας τη λειτουργικότητά της, η πλατφόρμα Edge AI Actcast της Idein Inc. διαθέτει χαρακτηριστικά που επιτρέπουν σε διάφορες συσκευές αισθητήρων όπως κάμερες, μικρόφωνα και θερμόμετρα να συλλέξουν ολοκληρωμένες πληροφορίες από φυσικούς χώρους. Επιτρέπει επίσης την απομακρυσμένη διαχείριση μεγάλου αριθμού συσκευών. Η συνδυαστική εξέλιξη αυτής της λειτουργικότητας στο LLM App on Actcast αποτελεί ένα σημαντικό βήμα στη δέσμευση της εταιρείας για την προώθηση της κοινωνικής εφαρμογής της Edge AI.
Για περισσότερες πληροφορίες για το υπόβαθρο ανάπτυξης του LLM App on Actcast και άλλες λεπτομέρειες, οι αναγνώστες μπορούν να ανατρέξουν στην ανάρτηση ιστολογίου από τον CTO Yamada στο επίσημο ιστότοπο της Idein.
Σχετικά με την Idein Inc.: Η Idein Inc. είναι μια εταιρεία startup γνωστή για την προτεινόμενη τεχνολογία της που επιτρέπει τη γρήγορη εκτίμηση μάθησης βαθιάς μάθησης σε γενικού σκοπού, οικονομικές συσκευές. Η εταιρεία όχι μόνο παρέχει την πλατφόρμα συλλογής δεδομένων Edge AI της, Actcast, αλλά συνεργάζεται και με περισσότερες από 170 εταιρείες από διάφορους κλάδους. Η Idein συνεχίζει να εργάζεται για τη διεύρυνση της χρήσης των συστημάτων AI/IoT με σκοπό την κατάσταση όλων των πληροφοριών στον πραγματικό κόσμο διαχειρίσιμη μέσω λογισμικού.
Σχετικά Επιπλέον Δεδομένα:
– Η Edge AI αναφέρεται στη χρήση αλγορίθμων τεχνητής νοημοσύνης που επεξεργάζονται τοπικά σε υλικές συσκευές αντί για το νέφος.
– Μεγάλα μοντέλα γλώσσας (LLMs) όπως το ChatGPT απαιτούν συνήθως σημαντικούς υπολογιστικούς πόρους, οι οποίοι συνήθως βρίσκονται σε κεντρικά κέντρα δεδομένων.
– Η ένταξη των LLMs σε πλατφόρμες Edge AI, όπως κάνει η Idein Inc., μπορεί να φέρει την επεξεργασία της τεχνητής νοημοσύνης πιο κοντά στις πηγές δεδομένων, μειώνοντας την καθυστέρηση και βελτιώνοντας πιθανώς την απορρήτου των δεδομένων.
– Η προτροπή επιστημονικής τεχνολογίας είναι η πρακτική του σχεδιασμού εισόδων (προτροπών) που επικοινωνούν αποτελεσματικά καθήκοντα στα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης, ένα αναδυόμενο πεδίο σημαντικό για την αλληλεπίδραση ανθρώπου-τεχνητής νοημοσύνης.
Κύριες Προκλήσεις και Παρεμβάσεις:
– Προκλήσεις Edge AI: Ένα από τα μεγαλύτερα προβλήματα είναι οι περιορισμοί σε πόρους. Οι συσκευές Edge έχουν περιορισμένη ισχύ επεξεργασίας και μνήμη, απαιτώντας αποδοτικά μοντέλα AI.
– Απορρήτου Πληροφοριών: Ενώ η ακμή μπορεί να βελτιώσει το απόρρητο των δεδομένων επεξεργασίας τοπικά, η ένταξη cloud-based LLMs μπορεί να εισάγει ευπάθειες ή προβλήματα συμμόρφωσης εάν δεν χειρίζονται σωστά.
– Αξιοπιστία και Ομοιομορφία: Η διασφάλιση ότι τα συστήματα AI λειτουργούν συνεπώς σε διαφορετικές συσκευές Edge είναι πρόκληση, ειδικά καθώς αυτές οι συσκευές μπορεί να έχουν διαφορετικές δυνατότητες.
Πλεονεκτήματα:
– Μειωμένη Καθυστέρηση: Με την επεξεργασία δεδομένων σε συσκευές Edge, οι χρόνοι απόκρισης μπορεί να είναι πολύ ταχύτεροι από την επεξεργασία βασισμένη στο νέφος.
– Χαμηλότερες Απαιτήσεις Εύρους Ζώνης: Η μετάδοση ωμών δεδομένων στο νέφος μπορεί να απαιτεί πολύ μεγάλη ροή δεδομένων. Η τοπική επεξεργασία μειώνει αυτήν την απαίτηση.
– Βελτίωση Απορρήτου: Η τοπική επεξεργασία δεδομένων μπορεί να βοηθήσει στην εκπλήρωση των απαιτήσεων ρύθμισης τηρώντας ευαίσθητα δεδομένα στον χώρο.
Μειονεκτήματα:
– Υπολογιστικοί Περιορισμοί: Οι συσκευές Edge μπορεί να μην είναι τόσο ισχυρές όσο η υποδομή του νέφους, περιορίζον
The source of the article is from the blog elperiodicodearanjuez.es