Z zapotrzebowaniem na demokratyzację sztucznej inteligencji, napędzaną generatywną sztuczną inteligencją, Idein Inc. z siedzibą w Chiyoda, Tokio, pod przewodnictwem dyrektora generalnego Koichi Nakamury, przedstawiła zaawansowane rozwiązanie analizy obrazów o nazwie „LLM App on Actcast”. Rozwiązanie to umożliwia na płynną integrację multimodalnych modeli języka dużych rozmiarów (LLM) z platformą edge AI „Actcast”, prowadząc do znacznie szybszych i bardziej kosztowo efektywnych wdrożeń koncepcji (PoC).
Aplikacja wykorzystuje zdolności chmur LLM do przeprowadzania analizy obrazu bezpośrednio na urządzeniach edge połączonych z platformą Actcast. W momencie premiery oprogramowanie wykorzystuje interfejsy API z chmur LLM, takie jak ChatGPT OpenAI. Pozwala to firmom zainicjować koncepcje PoC, nie poświęcając czasu i zasobów na rozwój oprogramowania, skupiając się zatem na istotnym aspekcie walidacji hipotez biznesowych.
Szczególną zaletą LLM App na Actcast jest dostępność dla osób nie będących inżynierami dzięki inżynierii promptowej – wykorzystywaniu instrukcji z języka naturalnego do obsługi. Poprzez redukcję złożoności zwykle związanej z wdrażaniem edge AI, Idein Inc. otwiera nowe możliwości umożliwienia bardziej uporządkowanej i efektywnej pracy nad koncepcjami PoC z wykorzystaniem zaawansowanej sztucznej inteligencji dla firm.
Wzmocniając swoje funkcje, platforma edge AI Idein Inc., Actcast, jest wyposażona w funkcje umożliwiające różnorodnym urządzeniom czujności, takim jak kamery, mikrofony i termometry, zbieranie kompleksowych informacji z przestrzeni fizycznych. Umożliwia również zdalne zarządzanie wieloma urządzeniami. Zestawienie tych możliwości w ramach LLM App on Actcast stanowi istotny krok w zaangażowaniu firmy w promowanie społecznego wdrożenia edge AI.
Aby uzyskać więcej informacji na temat tła rozwoju LLM App na Actcast i innych szczegółów, czytelnicy mogą odnieść się do wpisu na blogu autorstwa CTO Yamady na oficjalnej stronie internetowej Idein.
O Idein Inc.: Idein Inc. to startup znany z własnej technologii umożliwiającej szybkie wnioskowanie głębokiego uczenia się na ogólnodostępnych, opłacalnych urządzeniach. Firma nie tylko dostarcza swoją platformę zbierania danych edge AI, Actcast, ale także współpracuje z ponad 170 firmami z różnych branż. Idein nadal dąży do poszerzania zastosowania systemów AI/IoT w celu uczynienia wszystkich informacji w rzeczywistym świecie zarządzanymi za pomocą oprogramowania.
Relewantne Dodatkowe Fakty:
– Edge AI odnosi się do zastosowania algorytmów sztucznej inteligencji przetwarzanych lokalnie na urządzeniach sprzętowych, a nie w chmurze.
– Duże modele języka (LLM), takie jak ChatGPT, zazwyczaj wymagają znacznych zasobów obliczeniowych, które tradycyjnie znajdowały się w zcentralizowanych centrach danych.
– Integracja LLM z platformami Edge AI, jak to robi Idein Inc., może przynieść przetwarzanie AI bliżej źródeł danych, redukując czas oczekiwania i potencjalnie poprawiając prywatność danych.
– Inżynieria promptowa to praktyka tworzenia wejść (promptów), które efektywnie komunikują zadania do systemów AI, rozwijające się obecnie pole ważne dla interakcji człowiek-AI.
Kluczowe Wyzwania i Kontrowersje:
– Wyzwania Edge AI: Jednym z największych wyzwań jest ograniczenie zasobów. Urządzenia edge mają ograniczoną moc obliczeniową i pamięć, co wymaga efektywnych modeli AI.
– Prywatność Danych: Podczas gdy edge computing może zwiększać prywatność danych przez lokalne przetwarzanie danych, integracja chmurowych LLM może wprowadzać podatności lub problemy z zgodnością, jeśli nie są one odpowiednio zarządzane.
– Pewność i Spójność: Zapewnienie, że systemy AI działają spójnie na różnych urządzeniach edge jest trudne, zwłaszcza gdy urządzenia te mogą mieć różne możliwości.
Zalety:
– Zmniejszone Oczekiwanie: Przetwarzając dane na urządzeniach edge, czasy odpowiedzi mogą być znacznie szybsze niż w przetwarzaniu w chmurze.
– Niższe Wymagania Przepustowości: Przesyłanie surowych danych do chmury może być wymagające dla przepustowości. Lokalne przetwarzanie redukuje to wymaganie.
– Poprawiona Prywatność: Lokalne przetwarzanie danych może pomóc w spełnianiu wymagań regulacyjnych dotyczących zachowania poufności danych.
Wady:
– Granice Obliczeniowe: Urządzenia edge mogą nie być tak potężne jak infrastruktura chmurowa, co może ograniczać złożoność zadań, jakie mogą wykonać.
– Elastyczność: Zarządzanie i aktualizacja modeli AI na licznych urządzeniach edge może być bardziej złożone niż w scentralizowanej infrastrukturze chmurowej.
– Zależność od Usług Chmurowych: Mimo że integracja ułatwia wdrażanie PoC, to nadal może polegać na usługach chmurowych, takich jak ChatGPT, co może być punktem awarii lub podatnością.
Aby uzyskać więcej informacji na temat Idein Inc. i ich rozwojów w dziedzinie edge AI, zapraszamy do odwiedzenia oficjalnej strony internetowej Idein.
The source of the article is from the blog queerfeed.com.br