Зі зростанням потреби у демократизації штучного інтелекту за рахунок генеративного штучного інтелекту, міжнародна компанія Idein Inc., з головним офісом у Чіода, Токіо, під керівництвом генерального директора Коічі Накамури, представила передове рішення для аналізу зображень під назвою “LLM App on Actcast”. Це рішення дозволяє безшовну інтеграцію багатомодальних великих мовових моделей (LLMs) з платформою Edge AI “Actcast”, що призводить до значно швидших та ефективніших випробувань концепцій (PoC).
Додаток використовує можливості хмарних LLM, щоб виконувати аналіз зображень безпосередньо на краєвих пристроях, пов’язаних з платформою Actcast. Спеціально на момент виходу в продаж, програмне забезпечення використовує API від хмарних LLM, таких як ChatGPT від OpenAI. Це дозволяє підприємствам запускати PoC, не відводячи час та ресурси на розробку програмного забезпечення, а, отже, на підтвердження гіпотез бізнесу.
Особливою перевагою LLM App on Actcast є доступність для неінженерів через prompt engineering—використання інструкцій на природній мові для роботи. Знижуючи складність, яка зазвичай пов’язана з впровадженням краєвого AI, компанія Idein Inc. відкриває нові можливості для спрощення та ефективності роботи над впровадженням передових AI у бізнес.
Додаткова функція платформи Edge AI компанії Idein Inc. — Actcast — має функції, що дозволяють різноманітним датчикам, таким як камери, мікрофони та термометри, збирати вичерпну інформацію з фізичних просторів. Вона також дозволяє віддалене управління великою кількістю пристроїв. Об’єднані можливості в рамках LLM App on Actcast представляють важливий крок у зобов’язанні компанії сприяти суспільному впровадженню краєвого AI.
Для отримання додаткової інформації про стан інновацій у розвитку додатку LLM on Actcast та інші подробиці, читачі можуть звертатися до блогу від головного технічного директора Ямади на офіційному веб-сайті компанії Idein.
Про компанію Idein Inc.: Компанія Idein Inc. — це стартап, відомий своєю власною технологією, що дозволяє швидке виведення навчання глибокого навчання на універсальних, ефективних пристроях. Компанія не лише надає свою платформу для збору даних краєвого AI, Actcast, але й співпрацює з більш ніж 170 компаніями з різних галузей. Idein продовжує прагнути розширювати використання систем AI/IoT з метою зробити всю інформацію в реальному світі керованою через програмне забезпечення.
Відповідна Додаткова Інформація:
– Краєвий AI означає використання алгоритмів штучного інтелекту, що обробляються локально на пристроях апаратного забезпечення, а не в хмарі.
– Великі мовові моделі (LLMs) такі, як ChatGPT, зазвичай потребують значних обчислювальних ресурсів, які традиційно знаходяться в централізованих центрах обробки даних.
– Інтеграція LLM з платформами краєвого AI, як у випадку компанії Idein Inc., може привести до приносення обробки AI ближче до джерел даних, зменшуючи затримки та, можливо, покращуючи конфіденційність даних.
– Швидкий інжиніринг — це практика створення входів (запитів), які ефективно комунікують завдання із системами штучного інтелекту, важлива галузь для взаємодії людини з AI.
Основні Проблеми та Контроверзії:
– Виклики Краєвого AI: Однією з найбільших проблем є обмеження ресурсів. Краєві пристрої мають обмежену потужність обробки та пам’ять, що вимагає ефективних моделей AI.
– Конфіденційність Даних: Хоча краєва обробка може підвищити конфіденційність даних шляхом їх локальної обробки, інтеграція хмарних LLM може внести вразливості або проблеми дотримання вимог законодавства, якщо не керувати ними належним чином.
– Надійність та Послідовність: Забезпечення постійності роботи систем AI на різних краєвих пристроях є складним завданням, особливо оскільки ці пристрої можуть мати різні можливості.
Переваги:
– Зменшення Затримки: Завдяки обробці даних на краєвих пристроях, час відгуку може бути набагато швидшим, ніж у випадку хмарної обробки.
– Нижчі Вимоги до Пропускної Здатності: Передача необроблених даних у хмару може бути вимагаючою за пропускною спроможністю. Локальна обробка зменшує цю вимогу.
– Покращена Конфіденційність: Локальна обробка даних може допомогти у виконанні вимог регуляторів щодо збереження конфіденційності за рахунок збереження чутливих даних на місці.
Недоліки:
– Обчислювальні Обмеження: Краєві пристрої можуть не бути такими потужними, як хмарна інфраструктура, що потенційно обмежує складність завдань, які вони можуть виконувати.
– Масштабованість: Керування та оновленням моделей AI на численних краєвих пристроях може бути складнішим, ніж у централізованій хмаровій інфраструктурі.
– Залежність від Хмарових Послуг: Хоча інтеграція спрощує впровадження PoC, вона може все ще ґрунтуватися на хмарових послугах, таких як ChatGPT, що може бути точкою вразливості або проблеми.
Для отримання додаткової інформації про компанію Idein Inc. та їхні досягнення в області краєвого AI, ви можете відвідати офіційний веб-сайт Idein.