Z naraščajočo potrebo po demokratizaciji umetne inteligence, ki jo poganja generativna umetna inteligenca, Idein Inc. s sedežem v Chiyodi, Tokio, in pod vodstvom izvršnega direktorja Koichija Nakamure, je predstavil napredno rešitev za analizo slik znan kot “Aplikacija LLM na Actcastu”. Ta rešitev omogoča brezhibno integracijo multimodalnih velikih jezikovnih modelov (LLM) s platformo Edge AI “Actcast”, kar bistveno pospeši in poceni implementacijo konceptov (PoC).
Aplikacija izkorišča zmogljivosti oblak-temeljenih LLM za izvajanje analize slik neposredno na robnih napravah, povezanih s platformo Actcast. Posebej, ob izdaji, programska oprema uporablja vmesnike API iz oblaka LLM, kot so OpenAI ChatGPT, ki omogočajo podjetjem, da začnejo s PoC-ji, ne da bi namenile čas in vire za razvoj programske opreme, s čimer se osredotočijo na kritični vidik potrjevanja poslovnih hipotez.
Partikularna prednost LLM App na Actcastu je njegova dostopnost za neinženirje preko hitrega inženiringa – uporaba naravnih jezikovnih navodil za obratovanje. Z zmanjševanjem kompleksnosti, ki je običajno povezana z uvedbo robnega AI, Idein Inc. odpira nova vrata pri izvajanju naprednih AI konceptov za poslovanje, kar je bolj tokno in učinkovito.
Ob dopolnjevanju njene funkcionalnosti je robna AI platforma Actcast Idein Inc. opremljena s funkcijami, ki omogočajo različnim senzorskim napravam, kot so kamere, mikrofoni in termometri, zbiranje obsežnih informacij iz fizičnih prostorov. Omogoča tudi oddaljeno upravljanje velikega števila naprav. Tehnična sposobnost teh lastnosti znotraj LLM App na Actcastu predstavlja pomemben korak v zavezah podjetja za promocijo družbene implementacije robnega AI.
Za dodatne informacije o razvojnem ozadju aplikacije LLM na Actcastu in druge podrobnosti se lahko bralci sklicujejo na objavo v blogu CTO Yamade na uradni spletni strani Ideina.
O podjetju Idein Inc.: Idein Inc. je podjetje znano po svoji lastni tehnologiji, ki omogoča hitro izvajanje sistema globokega učenja na splošnih, stroškovno učinkovitih napravah. Podjetje ne ponuja le svoje platforme za zbiranje podatkov robnega AI, Actcast, ampak tudi sodeluje s več kot 170 podjetji iz različnih industrij. Idein še naprej stremi k razširitvi uporabe sistemov AI/IoT s ciljem upravljanja z vsemi informacijami v resničnem svetu preko programske opreme.
Relevantna dodatna dejstva:
– Robna AI se nanaša na uporabo algoritmov umetne inteligence, obdelanih lokalno na strojnih napravah, namesto v oblaku.
– Veliki jezikovni modeli (LLM) kot je ChatGPT običajno zahtevajo velike računske vire, ki so tradicionalno locirani v centraliziranih podatkovnih centrih.
– Integracija LLM z platformami Edge AI, kot jo je opravil Idein Inc., lahko prinese procesiranje AI bližje izvoru podatkov, kar zmanjšuje zamude in potencialno izboljšuje zasebnost podatkov.
– Hitri inženiring je praksa oblikovanja vhodov (promptov), ki učinkovito komunicirajo naloge AI sistemom, z rastočim poljem, ki je pomembno za interakcijo človeka-AI.
Ključni izzivi in spornosti:
– Izzivi robne AI: Eden največjih izzivov je omejenost virov. Robne naprave imajo omejeno procesno moč in pomnilnik, kar zahteva učinkovite modele AI.
– Zasebnost podatkov: Čeprav lahko robno računstvo izboljša zasebnost podatkov s procesiranjem podatkov na lokalni ravni, integracija oblak-temeljenih LLM lahko predstavi ranljivosti ali skladnostne težave, če niso pravilno upravljane.
– Zanesljivost in doslednost: Zagotoviti, da AI sistemi dosledno delujejo na različnih robnih napravah je izzivno, zlasti ker te naprave lahko imajo različne sposobnosti.
Prednosti:
– Zmanjšana zakasnitev: S procesiranjem podatkov na robnih napravah, so odzivni časi lahko precej hitrejši kot pri procesiranju v oblaku.
– Nižje zahteve po pasovni širini: Prenos surovih podatkov v oblak lahko zahteva veliko pasovne širine. Lokalno procesiranje zmanjša to zahtevo.
– Večja zasebnost: Lokalna obdelava podatkov lahko pomaga pri izpolnjevanju zahtev za skladnost z zakonodajo s tem, da obdrži občutljive podatke na lokaciji.
Slabosti:
– Mejne računske zmogljivosti: Robne naprave morda niso tako močne kot oblak infrastruktura, kar lahko omejuje kompleksnost nalog, ki jih lahko opravijo.
– Razširljivost: Upravljanje in posodabljanje modelov AI na številnih robnih napravah je lahko bolj zapleteno kot v centralizirani infrastrukturi oblaka.
– Odvisnost od oblakovih storitev: Čeprav integracija olajša implementacijo PoC, lahko še vedno temelji na oblak storitvah, kot je ChatGPT, kar bi lahko bil točka odpovedi ali ranljivosti.
Za dodatne informacije o podjetju Idein Inc. in njihovih razvojih v robni AI, obiščite uradno spletno stran Ideina.
The source of the article is from the blog j6simracing.com.br