Tether mobil qurilmada tibbiy sun’iy intellekt ishga tushirdi: $1.7 milliardlik kichik model 16 baravar katta modeldan yaxshiroq natija berdi va bulutga to‘liq ehtiyojni yo‘qotdi

动察 Beating monitoring ma'lumotlariga ko'ra, USDT emissiyasi bilan shug'ullanuvchi Tether bugun o'zining sun'iy intellekt tadqiqot guruhi tomonidan ishlab chiqilgan va smartfonlar hamda kiyilishi mumkin bo'lgan qurilmalar kabi kam quvvatli terminallar uchun mo‘ljallangan QVAC MedPsy tibbiy til modellari seriyasining ishga tushirilganini e’lon qildi. Ushbu modellar bulut serverlariga tayanmasdan ishlashi va samarali arxitektura orqali model hajmidan ancha yuqori natijalarga erishishi mumkin: 1,7 milliard parametrga ega versiya yettita yopiq tibbiy benchmark bo‘yicha o‘rtacha 62.62 ball to‘plab, Google'ning MedGemma-4B modelidan 11.42 ballga yuqori natija ko‘rsatdi va haqiqiy klinik ssenariylarda (masalan, HealthBench Hard) parametrlar soni bo‘yicha deyarli 16 barobar ortiq bo‘lgan MedGemma-27B modelidan ham o‘zib ketdi; 4 milliard parametrli versiya esa 70.54 ballga erishdi, yirik modellarni to‘liq ortda qoldirib, izohlash tokenlari sarfini sezilarli darajada kamaytirishga (3,2 barobargacha) erishdi va kvantlashtirilgan GGUF formatida (1.7B taxminan 1,2GB) chiqarildi, bu esa mobil va chekka qurilmalarga o‘rnatishga imkon beradi.

Ushbu yangilik "katta modellar = yaxshiroq natija" degan an’anaviy tasavvurni shubha ostiga qo‘yadi va samaradorlikka qaratilib, bosqichma-bosqich tibbiy post-trening (nazoratli, klinik izohlash ma’lumotlari + mustahkamlash o‘rganishi) asosida haqiqiy lokal maxfiylikni va past kechikishga ega izohlashni ta’minlashga qaratilgan. Tether bosh direktori Paolo Ardoino ushbu yondashuv tibbiy sun’iy intellektga kasalxonalarda va qurilma nuqtalarida maxfiy ma’lumotlarni bulutga uzatmasdan to‘g‘ridan-to‘g‘ri joyida ishlov berish imkonini berishini, shu orqali xarajatlar, kechikish va maxfiylikka xavflarni kamaytirishini ta’kidladi. Bu esa tibbiy sun’iy intellekt infratuzilmasini tubdan o‘zgartirib, butun dunyo bo‘yicha, xususan, taraqqiyoti sust hududlarda lokal joriy etilishini rag‘batlantirishi mumkin.