Tether ka lansuar një model AI mjekësor të quajtur QVAC MedPsy që funksionon plotësisht në një telefon celular dhe e mposht MedGemma-27B të Google-s në skenarë të botës reale. Modeli përdor tre herë më pak burime llogaritëse dhe është 16 herë më i vogël se versioni i Google-s që e mposht, sipas kompanisë.
Performanca kundrejt Madhësisë
Testet tregojnë se QVAC MedPsy arrin vlera më të larta se MedGemma-27B në detyra që imitojnë përdorimin klinik aktual. Ndërsa modeli i Google kërkon procesim të rëndësishëm në nivel serveri, modeli i Tether përshtatet në një pajisje mobile. Fitimi në efikasitet vjen nga arkitektura kompakte e modelit — 16 herë më i vogël sipas numrit të parametrave — megjithatë ai vazhdon të japë rezultate superiore.
Kjo ndryshim në madhësi përket drejtpërdrejt nevojave llogaritëse. QVAC MedPsy konsumon rreth një të tretë të fuqisë procesuese të MedGemma-27B, duke e bërë të mundshme inferencën në pajisje pa nevojë për lidhje interneti.
Pse Efikasiteti Është i Rëndësishëm për AI Mjekësor
Funksionimi i AI-së në telefonët celularë hap raste përdorimi në klinikat e largëta dhe në vendndodhje me burime të ulëta ku shtresa e lidhjes server nuk është e garantuar. Një model që përshtatet në një pajisje mund të analizoje të dhënat e pacientit lokal, duke zvogëluar vonesën dhe rreziqet për privatësinë. Tether nuk ka zbuluar plane specifike të zbatimit, por performanca e modelit sugjeron se mund të kryej skanimin psikiatrik ose psikologjik — “Psy” në QVAC MedPsy me gjasë referohet psikologjisë ose psikiatrisë.
Fusha mjekësore ka qenë e kujdesshme ndaj AI-së vetëm në cloud për shkak të ndjeshmërisë së të dhënave. Një model në pajisje që ende e mposht konkurrentët më të mëdhenj mund të shpejtojë pranimin në spitalet dhe aplikacionet mobile të shëndetit.
Teknologjia Pasardhëse
Tether, më e njohur për stablecoin-in e saj USDT, po ndërton heshtas në fushën e AI-së. QVAC MedPsy është një nga modelët e saj të parë mjekësorë. Kompania nuk ka publikuar arkitekturën e rrjetit në detaje, por aftësia e modelit të funksionojë në një telefon celular duke e mposhtur një model më të madh tregon optimizim agresiv në trajnimin ose kuantizimin.
MedGemma-27B i Google, ndërsa, është projektuar për cloud ose harduer me performancë të lartë. Përgjegjësia e Tether kthen këtë supozim, duke treguar se modelët më të vegjël mund të jenë më të fortë në detyra specifike të domenit.
Nuk është njoftuar as data e lansimit as partneritet. Për tani, rezultatet e testeve vërtetojnë se AI-ja mjekësore nuk ka gjithmonë nevojë për pajisje të fuqishme për të dhënë rezultate të mëdha.
