Применение небольших языковых моделей (SLMs) с помощью RAG на встроенных устройствах для снижения затрат, обеспечения конфиденциальности данных и возможности офлайн использования.

 Implementing Small Language Models (SLMs) with RAG on Embedded Devices Leading to Cost Reduction, Data Privacy, and Offline Use

Реализация малых языковых моделей (SLM) с RAG на встроенных устройствах

В сегодняшнем быстро развивающемся мире генеративного искусственного интеллекта (ИИ) важно не только следить за последними технологическими тенденциями, но и стремиться к созданию новых решений. Наше последнее достижение объединяет Advanced Retrieval-Augmented Generation (RAG) с Small Language Models (SLMs) с целью расширения возможностей встроенных устройств за пределами традиционных облачных решений. Однако здесь не только технология важна – это также о бизнес-возможностях: снижение затрат, улучшение конфиденциальности данных и безпроблемное офлайн-функционирование.

Преимущества SLM на встроенных устройствах

В этом разделе мы представляем три убедительных причины, почему компании могут предпочесть применение приложений Small Language Model (SLM) перед их облачными аналогами Large Language Model (LLM):

  • Снижение затрат: Расходы на облачное внедрение для Large Language Models могут быть запредельными. Перенос решений на основе LLM непосредственно на встроенные устройства устраняет необходимость облачного внедрения, что приводит к значительной экономии на масштабе. Это снижение затрат может быть основным стимулом для компаний, уже использующих облачные решения на основе LLM на мобильных телефонах или встроенных устройствах.
  • Офлайн-функциональность: Развертывание SLM непосредственно на встроенных устройствах устраняет необходимость доступа к интернету, что делает решения на основе SLM подходящими для сценариев с ограниченной интернет-связью.
  • Конфиденциальность данных: Иногда возникают опасения относительно облачных сервисов из-за требований по защите данных. Вся обработка происходит локально, что позволяет использовать решения на основе языковых моделей, соблюдая строгие протоколы защиты данных.

Если вам нужна помощь во внедрении решений на основе SLM, обратитесь к нам по адресу https://t.me/flycodetelegram

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ

    “`html Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ Введение в вызов функций в разговорном ИИ Вызов функций — это мощная возможность, которая позволяет большим языковым моделям (LLM) связывать естественные языковые запросы с реальными приложениями,…

  • VERSA: Инновационный инструмент для оценки аудиосигналов

    Введение в VERSA: Современный инструмент для оценки аудио Команда WAVLab представила VERSA, инновационный и комплексный набор инструментов для оценки речи, аудио и музыкальных сигналов. С развитием искусственного интеллекта, который генерирует аудио, необходимость в…

  • Alibaba Qwen3: Новое Поколение Языковых Моделей

    Введение в Qwen3: Новая эра в больших языковых моделях Команда Alibaba Qwen недавно представила Qwen3, последнее достижение в серии больших языковых моделей (LLMs). Qwen3 предлагает новый набор моделей, оптимизированных для различных приложений, включая…

  • ViSMaP: Инновационное решение для автоматизации суммирования длинных видео

    Преобразование видео: ViSMaP ViSMaP представляет собой инновационный подход к обобщению длинных видео без необходимости в дорогих аннотациях. Это решение может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь, а именно: Преимущества ViSMaP Сокращение временных затрат…

  • Эффективное управление контекстом для больших языковых моделей

    Модель Контекстного Протокола: Улучшение Взаимодействия с ИИ Введение Эффективное управление контекстом является ключевым при использовании больших языковых моделей (LLMs). Этот документ предлагает практическую реализацию Модели Контекстного Протокола (MCP), сосредоточенную на семантическом делении, динамическом…

  • Запуск DeepWiki: ИИ-инструмент для понимания репозиториев GitHub

    Введение в DeepWiki Devin AI представил DeepWiki — бесплатный инструмент, который генерирует структурированную документацию для репозиториев GitHub. Этот инновационный инструмент упрощает понимание сложных кодовых баз, что облегчает жизнь разработчикам, работающим с незнакомыми проектами.…

  • Эффективные модели Tina для улучшения обучения с подкреплением

    Введение Современные бизнесы сталкиваются с вызовами в области многослойного рассуждения, особенно в научных исследованиях и стратегическом планировании. Традиционные методы, такие как узконаправленное обучение, требуют значительных затрат и могут приводить к поверхностному обучению. Однако…

  • FlowReasoner: Персонализированный Мета-Агент для Многоагентных Систем

    Введение в FlowReasoner Недавние достижения в области искусственного интеллекта привели к разработке FlowReasoner, мета-агента, который автоматизирует создание персонализированных многопользовательских систем, адаптированных к запросам пользователей. Это значительно повышает эффективность и масштабируемость. Проблемы в текущих…

  • Руководство Microsoft по режимам отказа в агентных системах ИИ

    Введение Понимание и управление рисками в системах агентного ИИ могут значительно улучшить бизнес-процессы и повысить доверие клиентов. Ниже представлены практические решения, которые помогут в этом. Практические бизнес-решения Создание надежных систем агентного ИИ требует…

  • Автономные пайплайны анализа данных с PraisonAI

    Создание полностью автономных потоков анализа данных с PraisonAI Введение В этом руководстве описывается, как бизнес может улучшить процессы анализа данных, перейдя от ручного кодирования к полностью автономным потокам данных, управляемым ИИ. Используя платформу…

  • QuaDMix: Инновационная Оптимизация Качества и Разнообразия Данных в AI

    Практические бизнес-решения с использованием QuaDMix Имплементация QuaDMix может существенно улучшить AI-приложения благодаря следующим ключевым аспектам: 1. Упрощение кураторства данных Используйте QuaDMix для поддержания высокого качества данных без жертвы разнообразием, что приведет к более…

  • Оптимизация методов масштабирования для повышения эффективности reasoning в языковых моделях

    “`html Оптимизация Производительности Размышлений в Языковых Моделях: Практические Бизнес-Решения Понимание Методов Масштабирования во Время Вывода Языковые модели могут выполнять множество задач, но часто сталкиваются с трудностями при сложном размышлении. Методы масштабирования вычислений во…

  • Интеграция API Gemini с агентами LangGraph для оптимизации рабочих процессов ИИ

    Улучшение рабочих процессов с помощью интеграции Arcade и Gemini API Этот документ описывает, как преобразовать статические разговорные интерфейсы в динамичных, действующих ИИ-ассистентов с использованием Arcade и Gemini Developer API. Используя набор готовых инструментов,…

  • СоциоВерс: Революционная Модель Социальной Симуляции на Основе LLM

    Использование ИИ для Социальной Симуляции: Инициатива SocioVerse Введение в SocioVerse Исследователи из Университета Фудань разработали SocioVerse, инновационную модель мира, использующую агентов на основе больших языковых моделей (LLM) для симуляции социальных динамик. Эта модель…

  • Токен-Шаффл: Революция в генерации высококачественных изображений с помощью трансформеров

    Введение в Token-Shuffle Meta AI представила инновационный метод, известный как Token-Shuffle, который повышает эффективность генерации изображений в авторегрессионных (AR) моделях. Этот подход решает вычислительные задачи, связанные с созданием изображений высокого разрешения, что может…

  • Революция в A/B тестировании с помощью ИИ: AgentA/B

    Трансформация A/B тестирования с помощью ИИ: AgentA/B Введение В цифровом мире создание эффективных веб-интерфейсов критически важно для вовлечения пользователей, особенно в сфере электронной торговли и контентного стриминга. A/B тестирование — это широко используемый…

  • Skywork R1V2: Инновации в Мультимодальном Ресонновании

    Практические бизнес-решения с использованием Skywork AI R1V2 Skywork AI R1V2 предлагает инновационные решения для бизнеса, которые могут значительно улучшить эффективность и качество работы. Вот как это может повлиять на бизнес и реальную жизнь:…

  • Переход от демонстраций GenAI к надежным производственным системам: важность структурированных рабочих процессов

    Введение Генеративный ИИ (GenAI) демонстрирует впечатляющие возможности, но переход от демонстраций к производственным системам требует структурированных рабочих процессов. Это важно для достижения реальной отдачи от инвестиций (ROI). Проблемы развертывания в производственной среде Многие…