С нарастващата необходимост от демократизация на ИИ, подкрепена от генеративен ИИ, Idein Inc., с штаб-квартира в Чиода, Токио, и ръководена от изпълнителния директор Коичи Накамура, разкри усъвършенствано решение за анализ на изображения, известно като „LLM App on Actcast“. Това решение позволява безпроблемното интегриране на мултимодални големи модели на езика (LLM) с Edge AI платформата „Actcast“, като довежда до значително по-бързи и по-ефективни развертания на принцип на концепция (PoC).
Приложението използва възможностите на облачни LLM-и за извършване на анализ на изображения директно на краен устройства, свързани с платформата Actcast. Конкретно, в момента на пускането си, софтуерът използва API-и от облачни LLM-и като ChatGPT на OpenAI. Това позволява на бизнесите да започнат PoCs, без да отделят време и ресурси за разработка на софтуер, като по този начин се фокусират върху критичния аспект за валидиране на бизнес хипотезите.
Едно от предимствата на LLM App on Actcast е достъпността му за незапознати с инженерството чрез инженерство по задание – използването на инструкции на естествен език за операция. Чрез намаляване на сложността, обикновено свързана с внедряването на Edge AI, Idein Inc. отваря нови пътища за правене на разграничена и ефективна работа за бизнеса.
Допълващо функциите му, Edge AI платформата Actcast на Idein Inc. разполага с функции, които позволяват на различни сензорни устройства като камери, микрофони и термометри да събират комплексна информация от физическото пространство. Тя също така позволява дистанционно управление на голям брой устройства. Събирането на тези възможности в рамките на LLM App on Actcast представлява важна стъпка в ангажимента на компанията за насърчаване на социалното внедряване на Edge AI.
За допълнителни подробности относно фона на разработката на LLM App on Actcast и други детайли, читателите могат да се обърнат към блог публикацията на МЗТ Ямада на официалния уебсайт на Idein.
За Idein Inc.: Idein Inc. е стартъп, известен със своята патентована технология, която позволява бързо извеждане на обучени глубоки модели да функционират на универсални, разходоемки устройства. Компанията не само предлага своята Edge AI платформа за събиране на данни, Actcast, но също така си сътрудничи с над 170 компании от различни индустрии. Idein продължава да стреми към разширяване на използването на AI/IoT системи с цел направата на цялата информация в реалния свят управляема чрез софтуер.
Отговарящи Допълнителни Факти:
– Edge AI се отнася за използване на алгоритми за изкуствен интелект, обработвани локално на хардуерни устройства, вместо в облака.
– Големите модели на езика (LLM) като ChatGPT обикновено изискват значителни изчислителни ресурси, които традиционно се намират в централизирани данни центрове.
– Интеграцията на LLM-и с Edge AI платформи, както прави Idein Inc., може да донесе обработката на ИИ по-близо до източниците на данни, намалявайки закъснението и подобрявайки евентуално поверителността на данните.
– Инженерството по задание е практиката за създаване на входове (задания), които ефективно комуникират задачите към ИИ системите, важно поле за взаимодействието между човек и ИИ.
Основни Предизвикателства и Контроверзии:
– Предизвикателства на Edge AI: Един от най-големите предизвикателства е ограниченията на ресурсите. Крайните устройства имат ограничена процесорна мощност и памет, което налага необходимостта от ефективни модели на ИИ.
– Поверителност на Данните: Въпреки че краената обработка може да подобри поверителността на данните чрез обработка на място, интегрирането на облачни LLM-и може да внесе уязвимости или проблеми със съответствието, ако не се управлява правилно.
– Надеждност и Последователност: Осигуряването на съгласувана работа на ИИ системите на различни краен устройства е предизвикателно, особено тъй като тези устройства могат да имат различни възможности.
Предимства:
– Намалено Закъснение: Чрез обработка на данни на крайните устройства времената на отговор могат да бъдат много по-бързи от облачната обработка.
– По-Ниски Изисквания за Ширина на Лентата: Прехвърлянето на суровите данни в облака може да изисква големи ресурси от ширина на лентата. Местната обработка намалява това изискване.
– Подобрена Поверителност: Местната обработка на данните може да помогне за отговора на регулаторните изисквания за съобразяване, като запазва чувствителните данни на място.
Недостатъци:
– Изчислителни Лимити: Крайните устройства може да не са толкова мощни като облачната инфраструктура, което може да ограничи сложността на задачите, които могат да изпълнят.
– Скалируемост: Управлението и актуализирането на модели на ИИ на множество крайни устройства може да бъде по-сложно от в централизирана облачна инфраструктура.
– Зависимост от Облачни Услуги: Въпреки че интеграцията улеснява развертането на PoC, все още може да се базира на облачни услуги като ChatGPT, което може да бъде точка на отказ или уязвимост.
За допълнителна информация относно Idein Inc. и техните разработки в областта на Edge AI може да посетите официалния уебсайт на Idein.
The source of the article is from the blog papodemusica.com