Z naraščajočo potrebo po demokratizaciji umetne inteligence, ki jo poganja generativna umetna inteligenca, je Idein Inc. s sedežem v Chiyodi, Tokio, in pod vodstvom izvršnega direktorja Koichija Nakamure, predstavil napredno rešitev za analizo slik, znano kot “Aplikacija LLM na platformi Actcast”. Ta rešitev omogoča enostavno integracijo večmodalnih velikih jezikovnih modelov (LLM) s platformo Edge AI “Actcast”, kar vodi v bistveno hitrejšo in stroškovno učinkovitejšo implementacijo koncepta (PoC).
Aplikacija izkorišča zmogljivosti oblak-podprtih LLM-jev za neposredno izvajanje analize slik na napravah robu, povezanih z platformo Actcast. Posebej ob izdaji programske opreme ta uporablja vmesnike aplikacijskega programiranja s strežniškimi LLM-ji, kot je ChatGPT podjetja OpenAI. To omogoča podjetjem, da vzpostavijo PoC brez namena posvečanja časa in virov razvoju programske opreme ter se tako osredotočajo na kritični vidik potrjevanja poslovnih hipotez.
Posebna prednost Aplikacije LLM na platformi Actcast je njena dostopnost za ne-strokovnjake prek hitrega inženiringa – uporabo navodil naravnega jezika za delovanje. Z zmanjšanjem običajne kompleksnosti, povezane z implementacijo robnih rešitev AI, Idein Inc. odpira nova vrata za napredno PoC delo, ki je bolj pretakan in učinkovit za podjetja.
Kot dopolnitev njegove funkcije, je robna platforma Actcast podjetja Idein Inc. opremljena z lastnostmi, ki omogočajo različnim senzorskim napravam, kot so kamere, mikrofoni in termometri, zbiranje celovitih informacij iz fizičnih prostorov. Prav tako omogoča oddaljeno upravljanje velikega števila naprav. Te sposobnosti v Aplikaciji LLM na platformi Actcast predstavljajo pomemben korak v prizadevanjih podjetja za spodbujanje družbene implementacije robnih rešitev AI.
Za dodatne vpoglede v razvojno ozadje Aplikacije LLM na platformi Actcast in druge podrobnosti se bralci lahko obrnejo na blogovski zapis CTO-ja Yamada na uradni spletni strani Idein.
O podjetju Idein Inc.: Idein Inc. je startup, znan po lastni tehnologiji, ki omogoča hitro izvajanje učenja globokega učenja na splošnih, stroškovno učinkovitih napravah. Podjetje ne ponuja samo svoje platforme za zbiranje podatkov o robni AI, Actcast, ampak sodeluje tudi z več kot 170 podjetji iz različnih industrij. Idein še naprej stremi k razširitvi uporabe sistemov AI/IoT s ciljem, da bi vso informacijo v resničnem svetu mogoče upravljati prek programske opreme.
Pomembne dodatne informacije:
– Robna AI se nanaša na uporabo algoritmov umetne inteligence, ki se obdelujejo lokalno na strojnih napravah namesto v oblaku.
– Veliki jezikovni modeli (LLM) kot je ChatGPT običajno zahtevajo obsežne računske vire, ki so tradicionalno bili locirani v centraliziranih podatkovnih centrih.
– Integracija LLM-jev s platformami Edge AI, kot to počne podjetje Idein Inc., lahko prinese obdelavo AI bližje do virov podatkov, kar zmanjšuje latenčnost in lahko izboljša zasebnost podatkov.
– Hitri inženiring je praksa izdelave vhodov (povabil), ki učinkovito komunicirajo naloge z AI sistemi, nastajajoče področje, pomembno za interakcijo med človekom in AI.
Ključni izzivi in kontroverze:
– Izzivi robne AI: Eden največjih izzivov so omejitve virov. Robne naprave imajo omejeno računsko moč in pomnilnik, kar zahteva učinkovite modele AI.
– Zasebnost podatkov: Medtem ko lahko robno računalništvo poveča zasebnost podatkov s procesiranjem le-teh lokalno, lahko integracija oblak-podprtih LLM-jev, če ni pravilno upravljana, prinese ranljivosti ali težave s skladnostjo predpisov.
– Zanesljivost in doslednost: Zagotoviti dosledno delovanje AI sistemov čez različne robne naprave je izzivno, še posebej ker imajo te naprave lahko različne zmogljivosti.
Prednosti:
– Zmanjšana latenčnost: S procesiranjem podatkov na robnih napravah so odzivni časi lahko veliko hitrejši kot pri procesiranju v oblaku.
– Nižje zahteve po pasovni širini: Prenos surovih podatkov v oblak lahko zahteva velike pasovne širine. Lokalno procesiranje zmanjšuje to zahtevo.
– Izboljšana zasebnost: Lokalno obdelovanje podatkov lahko pomaga pri izpolnjevanju zahtev regulativne skladnosti, saj občutljivi podatki ostanejo na lokaciji.
Slabosti:
– Računske omejitve: Robne naprave morda niso tako zmogljive kot oblak, kar lahko omejuje kompleksnost nalog, ki jih lahko izvedejo.
– Razširljivost: Upravljanje in posodabljanje AI modelov čez številne robne naprave je lahko bolj zapleteno kot v centraliziranih področjih oblaka.
– Odvisnost od oblakovih storitev: Čeprav integracija olajša implementacijo PoC, lahko še vedno temelji na oblaknih storitvah, kot je ChatGPT, kar lahko predstavlja točko odpovedi ali ranljivost.
Za nadaljnje informacije o podjetju Idein Inc. in njihovem razvoju na področju robne AI lahko obiščete uradno spletno stran Idein.
The source of the article is from the blog radardovalemg.com