Cu nevoia crescândă de democratizare a IA condusă de IA generativă, Idein Inc., cu sediul în Chiyoda, Tokyo, condusă de CEO-ul Koichi Nakamura, a dezvăluit o soluție avansată de analiză a imaginilor cunoscută sub numele de „LLM App pe Actcast”. Această soluție permite integrarea fără sudură a modelelor de limbaj larg multimodale (LLM) cu platforma Edge AI „Actcast”, ducând la implementări semnificativ mai rapide și mai rentabile ale conceptului de testare a conceptului (PoC).
Aplicația folosește capacitățile LLM-urilor bazate pe cloud pentru a efectua analiza imaginii direct pe dispozitivele edge conectate la platforma Actcast. În mod specific, la momentul lansării sale, software-ul folosește API-uri de la LLM-urile bazate pe cloud precum OpenAI’s ChatGPT. Acest lucru permite companiilor să inițieze PoC-uri fără a dedica timp și resurse dezvoltării de software, concentrându-se astfel pe aspectul critic al validării ipotezelor de afaceri.
Un avantaj special al LLM App pe Actcast este accesibilitatea la noningenieri prin inginerie promptă – utilizarea instrucțiunilor de limbaj natural pentru operațiuni. Reducând complexitatea asociată în mod obișnuit cu implementarea AI pe edge, Idein Inc. deschide drumuri noi în realizarea unui lucru mai simplificat și eficient în domeniul conceptului avansat AI pentru companii.
Complementându-și funcția, platforma edge AI Actcast a Idein Inc. vine echipată cu caracteristici care permit diverselor dispozitive de detecție precum camere, microfoane și termometre să adune informații cuprinzătoare din spațiile fizice. De asemenea, permite gestionarea la distanță a unui număr mare de dispozitive. Cuminatul acestor capacități în cadrul LLM App pe Actcast reprezintă un pas important în angajamentul companiei de a promova implementarea socială a AI pe edge.
Pentru mai multe informații despre contextul dezvoltării LLM App pe Actcast și alte detalii, cititorii pot consulta postarea de blog realizată de CTO-ul Yamada pe site-ul oficial Idein.
Despre Idein Inc.: Idein Inc. este o companie în formare cunoscută pentru tehnologia sa proprietară care permite inferența rapidă a învățării profunde să ruleze pe dispozitive generale, economice. Compania nu numai că furnizează platforma sa de colectare a datelor AI pe edge, Actcast, dar colaborează și cu peste 170 de companii din diferite industrii. Idein continuă să aspire la extinderea utilizării sistemelor AI/IoT cu scopul de a face ca toate informațiile din lumea reală să fie gestionabile prin software.
Informații Suplimentare Relevante:
– AI pe Edge se referă la utilizarea algoritmilor de inteligență artificială procesați local pe dispozitive hardware în loc să fie în cloud.
– Modelele de limbaj larg (LLM) precum ChatGPT necesită în mod obișnuit resurse de calcul substanțiale, care au fost tradițional situate în centrele de date centralizate.
– Integrarea LLM-urilor cu platformele AI pe Edge, așa cum a făcut Idein Inc., poate aduce procesarea AI mai aproape de sursele de date, reducând latența și îmbunătățind potențial intimitatea datelor.
– Ingineria promptă este practica de a crea inputuri (prompt-uri) care comunică eficient sarcinile sistemelor de AI, un domeniu în creștere important pentru interacțiunea om-AI.
Provocări și Controverse Cheie:
– Provocările AI pe Edge: Una dintre cele mai mari provocări este reprezentată de constrângerile de resurse. Dispozitivele edge au putere și memorie de procesare limitate, necesitând modele AI eficiente.
– Intimitatea Datelor: În timp ce computația pe edge poate îmbunătăți intimitatea datelor prin prelucrarea acestora la nivel local, integrarea LLM-urilor bazate pe cloud poate introduce vulnerabilități sau probleme de conformitate dacă nu sunt gestionate corect.
– Fiabilitate și Coerență: Asigurarea că sistemele AI funcționează în mod constant pe diverse dispozitive edge este provocatoare, mai ales deoarece aceste dispozitive pot avea capacități diferite.
Avantaje:
– Reduserea latenței: Prin procesarea datelor pe dispozitive edge, timpii de răspuns pot fi mult mai rapizi decât prelucrarea bazată pe cloud.
– Necesități mai scăzute de lățime de bandă: Transmiterea datelor brute în cloud poate fi intensivă din punct de vedere al lățimii de bandă. Prelucrarea locală reduce această cerință.
– Îmbunătățirea intimității: Prelucrarea locală a datelor poate ajuta la respectarea cerințelor de conformitate reglementară prin păstrarea datelor sensibile la fața locului.
Dezavantaje:
– Limite Computaționale: Dispozitivele edge pot să nu fie la fel de puternice precum infrastructura cloud, limitând potențial complexitatea sarcinilor pe care le pot îndeplini.
– Scalabilitate: Gestionarea și actualizarea modelelor AI pe numeroase dispozitive edge poate fi mai complexă decât în infrastructura cloud centralizată.
– Dependența de Serviciile Cloud: În timp ce integrarea facilitează implementarea PoC, aceasta s-ar putea baza încă pe servicii cloud precum ChatGPT, care ar putea reprezenta un punct vulnerabil sau de eșec.
Pentru mai multe informații despre Idein Inc. și dezvoltările lor în AI pe Edge, puteți vizita site-ul oficial Idein.
The source of the article is from the blog japan-pc.jp