Kasvavan tarpeen myötä tekoälyn demokratisoinnista, jonka takana on generatiivinen tekoäly, Idein Inc., jonka pääkonttori sijaitsee Tokion Chiyodassa ja jonka toimitusjohtajana toimii Koichi Nakamura, on lanseerannut kehittyneen kuvananalyysiratkaisun nimeltä ”LLM App on Actcast”. Tämä ratkaisu mahdollistaa monimuotoisten suurten kielimallien (LLM) saumattoman integroinnin Edge AI -alustaan ”Actcast”, mikä nopeuttaa ja tehostaa merkittävästi konseptien validointia (PoC) deploymisseja.
Sovellus hyödyntää pilvipohjaisten LLM:ien kykyjä suorittaa kuvan analyysi suoraan laiterajoilla, jotka on kytketty Actcast-alustaan. Tarkemmin sanottuna ohjelmisto käyttää julkaisuhetkellään pilvipohjaisten LLM:ien API:ita, kuten OpenAI:n ChatGPT:ta. Tämä mahdollistaa yritysten aloittaa PoC:t ilman aikaa ja resursseja ohjelmistokehitykseen, jolloin voivat keskittyä liiketoiminta hypoteesien validointiin.
LLM App on Actcastin erityisenä etuna on sen saatavuus ei-insinööreille prompt engineeringin kautta – luonnollista kieltä käyttävän ohjeistuksen käyttö toiminnassa. Vähentämällä tyypillisesti edge AI:n toteuttamiseen liittyvää monimutkaisuutta, Idein Inc. tekee edistyksellisen AI:n proof of concept -työn yrityksille sujuvammaksi ja tehokkaammaksi.
Lisäksi Idein Inc:n Edge AI -alusta Actcast on varustettu ominaisuuksilla, jotka mahdollistavat monenlaisten tunnistuslaitteiden, kuten kameroiden, mikrofonien ja lämpömittareiden, kattavan tiedonkeruun fyysisistä tiloista. Se myös mahdollistaa suuren laitemäärän etähallinnan. Nämä kyvyt LLM App on Actcastin yhteydessä edustavat tärkeää askelta yrityksen sitoutumisessa edge AI:n yhteiskunnallisen toteuttamisen edistämiseen.
Lisätietoja LLM App on Actcastin kehitystaustoista ja muista yksityiskohdista lukijat voivat lukea blogikirjoituksen CTO Yamadalta Ideinin viralliselta verkkosivustolta.
Tietoa Idein Inc.:stä: Idein Inc. on startup-yritys, joka tunnetaan nopean syväoppimisinferenssin mahdollistavasta omasta teknologiastaan, joka toimii yleiskäyttöisillä, kustannustehokkailla laitteilla. Yritys tarjoaa paikallisen AI-tietojenkeruualustansa Actcastin lisäksi tekee yhteistyötä yli 170 yrityksen kanssa eri toimialoilta. Idein pyrkii laajentamaan AI/IoT-järjestelmien käyttöä, jotta kaikki reaalimaailman tiedot voidaan hallita ohjelmistojen kautta.
Liittyviä lisätietoja:
– Edge AI viittaa tekoälyn algoritmeihin, jotka käsitellään paikallisesti laitteilla pilven sijaan.
– Suuret kielimallit (LLM) kuten ChatGPT vaativat yleensä runsaasti laskentaresursseja, jotka ovat perinteisesti sijainneet keskitetyissä tietokeskuksissa.
– LLM:ien integrointi Edge AI -alustoihin, kuten Idein Inc. tekee, voi tuoda tekoälyn käsittelyä lähemmäs datalähteitä, mikä vähentää viivettä ja mahdollisesti parantaa tietosuojaa.
– Prompt engineering on käytänne, jossa luodaan syötteitä (prompteja), jotka kommunikoivat tehokkaasti tehtävät tekoälyjärjestelmille, kasvava ala tärkeä ihmisen ja tekoälyn vuorovaikutukselle.
Päähaasteet ja kiistat:
– Edge AI:n haasteet: Yksi suurimmista haasteista on resurssirajoitukset. Edge-laitteet omaavat rajallisen prosessointitehon ja muistin, mikä edellyttää tehokkaiden tekoälymallien käyttöä.
– Tiedon yksityisyys: Vaikka reunatietojenkäsittely voi parantaa tietosuojaa käsittelemällä dataa paikallisesti, pilvipohjaisten LLM:ien integrointi voi tuoda mukanaan haavoittuvuuksia tai noudattamisen ongelmia, jos sitä ei hallita oikein.
– Luotettavuus ja johdonmukaisuus: Varmistaminen siitä, että tekoälyjärjestelmät suoriutuvat johdonmukaisesti eri reunalaitteilla, on haastavaa, erityisesti kun nämä laitteet voivat olla erilaisia kyvyiltään.
Edut:
– Vähentynyt viive: Tiedon käsittely laiterajoilla voi olla paljon nopeampaa kuin pilvipohjainen käsittely.
– Pienempi kaistanleveysvaatimus: Raakadatan lähettäminen pilveen voi olla kaistanleveysintensiivistä. Paikallinen käsittely vähentää tätä vaatimusta.
– Parannettu yksityisyys: Paikallinen datan käsittely voi auttaa noudattamaan sääntelyelinten vaatimuksia säilyttämällä herkän datan paikan päällä.
Haitat:
– Laskennalliset rajoitteet: Edge-laitteet eivät välttämättä ole yhtä voimakkaita kuin pilvinfrastruktuuri, mikä saattaa rajoittaa niiden suorituskykyä vaativien tehtävien osalta.
– Skaalautuvuus: AI-mallien hallinnointi ja päivittäminen useilla reunalaitteilla voi olla monimutkaisempaa kuin keskitetysti pilvinfrastruktuurissa.
– Riippuvuus pilvipalveluista: Vaikka integraatio helpottaa PoC-deploymistä, se voi edelleen olla riippuvainen pilvipalveluista, kuten ChatGPT, mikä voisi olla vikakohde tai haavoittuvuus.
Lisätietoja Idein Inc:stä ja heidän kehityksestään edge AI:ssa löytyy Ideinin virallisilta verkkosivuilta.
The source of the article is from the blog dk1250.com