● Analiza-sukladnosti dokumenata velikih razmjera (kao što su ISO standardi, sigurnosni propisi i tumačenje stotina stranica dokumenata tehničkih specifikacija)
● Globalne operacije i višejezična koordinacija (Hvatanje suptilnih jezičnih razlika među različitim regijama i dobavljačima)
U praktičnim primjenama, većina proizvodnih poduzeća usvojit će hibridnu AI arhitekturu - implementirajući velike modele u središnjem dijelu poduzeća i implementirajući male modele na-kraju na licu mjesta.
4. U Industriji 4.0 i rubnim okruženjima primjenjiviji su mali modeli
U nekim scenarijima proizvodnje mali modeli nisu samo "dovoljni", već su u mnogim slučajevima jedina praktična opcija. Mali modeli mogu bolje postići sljedeće funkcije:
Otkrivanje-anomalija na stroju u stvarnom vremenu
● Pomoć operatera niske-latencije
Izvanmrežne operacije u fizički izoliranim ili sigurno-kritičnim okruženjima
● Privatnost podataka o vlasničkim proizvodnim podacima
To je, između ostalih aspekata, ključno za prediktivno održavanje, pregled-potpomognut računalnim vidom i AI asistente za tehničare u radionici.
Fino{0}}podešeni model sa 7 do 13 milijardi parametara može nadmašiti općenite vrhunske-modele ako podaci o obuci uključuju priručnike za održavanje, podatke o povijesti kvarova, metapodatke senzora i tvornički-standardne radne postupke - jer poznaje vašu tvornicu bolje od interneta. To je u skladu s načelom "kontekst-svjesne inteligencije" ugrađenim u operacije u Industriji 4.0.
Proizvodna industrija zahtijeva AI alate koji su prilagođeni specifičnim scenarijima
Rasprava o veličini modela umjetne inteligencije nije igra s nultim-zbrojem ili-ili; srž leži u tome jesu li prikladni za scenarije primjene. Veliki modeli briljiraju u širokom rasponu zadataka istraživačkog zaključivanja; Mali modeli imaju apsolutnu prednost u smislu cijene, brzine, mogućnosti postavljanja i pouzdanosti u industrijskim scenarijima.
Za proizvodna poduzeća koja teže pametnim tvornicama, povezanoj imovini i visoko otpornoj proizvodnji, budućnost umjetne inteligencije ne oslanja se na jedan super-veliki model, već na izgradnju ekosustava umjetne inteligencije koji je razmjeran razmjeru - od oblaka do ruba, od cjelokupnog poslovnog planiranja do-izvršenja u stvarnom-vremenu na razini uređaja, s odgovarajućim modelima u svakoj vezi.
Kako su modeli umjetne inteligencije i dalje lagani, a njihove se mogućnosti neprestano poboljšavaju, ključno pitanje postavlja se pred menadžere proizvodnje: u sljedećoj fazi razvoja industrije 4.0, kada ultra-visoka-učinkovitost, domen-specifična umjetna inteligencija bude duboko integrirana u proizvodni sustav, kako će redefinirati učinkovitost proizvodnje, kvalitetu proizvoda i razinu operativne inteligencije proizvodnje?
