S porastom potrebe za demokratizacijom umjetne inteligencije vođene generativnom AI, Idein Inc., sa sjedištem u Chiyodi, Tokiju, a pod vodstvom izvršnog direktora Koichija Nakamure, predstavio je napredno rješenje za analizu slika poznato kao “LLM aplikacija na Actcastu”. Ovo rješenje omogućuje besprijekornu integraciju multimodalnih velikih jezičnih modela (LLM) s Edge AI platformom “Actcast”, što rezultira znatno bržim i ekonomičnijim implementacijama dokaza koncepta (PoC).
Aplikacija koristi mogućnosti cloud-based LLM-ova za izvođenje analize slika izravno na edge uređajima povezanim s platformom Actcast. Konkretno, u vrijeme objavljivanja softver koristi API-jeve iz cloud LLM-ova poput OpenAI-eva ChatGPT-a. To omogućuje tvrtkama da pokrenu PoC-ove bez posvećivanja vremena i resursa razvoju softvera, usredotočujući se tako na ključni aspekt provjere poslovnih hipoteza.
Posebna prednost LLM aplikacije na Actcastu je pristupačnost neinzinjerima putem brzog inženjerstva – upotrebe uputa na prirodnom jeziku za rad. Smanjenjem kompleksnosti uobičajene za implementaciju edge AI, Idein Inc. otvara nove mogućnosti u olakšavanju naprednog AI rada na PoC-u te ga čini efikasnijim za tvrtke.
Uz funkciju, edge AI platforma Idein Inc.-a, Actcast, opremljena je značajkama koje omogućuju raznolikim senzorskim uređajima poput kamera, mikrofona i termometara prikupljanje sveobuhvatnih informacija iz fizičkih prostora. Također omogućuje daljinsko upravljanje velikim brojem uređaja. Kombinacija ovih sposobnosti u LLM aplikaciji na Actcastu predstavlja važan korak u predanosti tvrtke promicanju društvene implementacije edge AI.
Za dodatne uvide u razvojnu pozadinu LLM aplikacije na Actcastu i druge detalje, čitatelji se mogu obratiti na blog post CTO-a Yamade na službenoj web stranici Ideina.
O tvrtki Idein Inc.: Idein Inc. startup je poznat po svojoj vlastitoj tehnologiji koja omogućuje brzu inferenciju dubokog učenja da se izvodi na općenitim, ekonomičnim uređajima. Tvrtka ne samo da pruža svoju edge AI platformu za prikupljanje podataka, Actcast, već i surađuje s više od 170 tvrtki iz različitih industrija. Idein nastavlja težiti širenju upotrebe AI/IoT sustava s ciljem da se sva informacija u stvarnom svijetu može upravljati softverom.
Ostali relevantni činjenice:
– Edge AI se odnosi na korištenje algoritama umjetne inteligencije obrađenih lokalno na hardverskim uređajima umjesto u oblaku.
– Veliki jezični modeli (LLM) poput ChatGPT-a obično zahtijevaju značajne računalne resurse koji su tradicionalno bili smješteni u centraliziranim podatkovnim centrima.
– Integracija LLM-ova s edge AI platformama, kao što to radi Idein Inc., može približiti obradu AI-a izvorima podataka, smanjujući latenciju i potencijalno poboljšavajući privatnost podataka.
– Brzo inženjerstvo je praksa oblikovanja ulaza (uputa) koji učinkovito komuniciraju zadatke AI sustavima, rastuće područje važno za interakciju između čovjeka i AI-a.
Ključni izazovi i kontroverze:
– Izazovi edge AI-a: Jedan od najvećih izazova su ograničenja resursa. Edge uređaji imaju ograničenu obradu i memoriju, što zahtijeva potrebu za efikasnim AI modelima.
– Privatnost podataka: Iako edge računarstvo može poboljšati zaštitu podataka obradom podataka lokalno, integracija cloud-based LLM-ova može unijeti ranjivosti ili probleme usaglašenosti ako se ne upravljaju ispravno.
– Pouzdanost i dosljednost: Osigurati da AI sustavi dosljedno performiraju na različitim edge uređajima izazovno je, pogotovo zato što ti uređaji mogu imati različite sposobnosti.
Prednosti:
– Smanjena latencija: Obradom podataka na edge uređajima, vrijeme odziva može biti puno brže nego kod obrade u oblaku.
– Manje zahtjevi za propusnost: Slanje sirovih podataka u oblak može biti intenzivno zahtijevanje propusnosti. Lokalna obrada smanjuje ovaj zahtjev.
– Poboljšana privatnost: Lokalna obrada podataka može pomoći u zadovoljavanju zahtjeva regulatorne usaglašenosti čuvanjem osjetljivih podataka na lokaciji.
Nedostaci:
– Računalna ograničenja: Edge uređaji možda nisu tako snažni kao cloud infrastruktura, potencijalno ograničavajući složenost zadataka koje mogu obavljati.
– Proširivost: Upravljanje i ažuriranje AI modela na brojnim edge uređajima može biti složenije nego u centraliziranoj cloud infrastrukturi.
– Ovisnost o cloud uslugama: Iako integracija olakšava implementaciju PoC-a, može još uvijek ovisiti o cloud uslugama poput ChatGPT-a, što bi mogao biti slabost ili ranjivost.
Za dodatne informacije o tvrtki Idein Inc. i njihovim razvojima u području edge AI-a, posjetite službenu web stranicu Ideina.
The source of the article is from the blog aovotice.cz