Tether, akıllı telefonlarda tamamen çalışan ve gerçek dünya senaryolarında Google'ın daha büyük MedGemma-27B modelini geride bırakan QVAC MedPsy adlı bir tıbbi AI modeli yayınladı. Şirkete göre, bu model, yendiği Google sürümünden 16 kat daha küçük ve hesaplama kaynaklarını üç kat daha az kullanıyor.
Performans vs. Boyut
Benchmark'ler, gerçek klinik kullanım senaryolarını taklit eden görevlerde QVAC MedPsy'nin MedGemma-27B'den daha yüksek puan aldığını gösteriyor. Google'ın modeli önemli miktarda sunucu seviyesinde işlem gücü gerektirirken, Tether'ın modeli mobil bir cihaza sığabiliyor. Verimlilik kazancı, parametre sayısında 16 kat daha küçük olan modelin kompakt mimarisinden kaynaklanıyor — ancak hâlâ üstün sonuçlar sunuyor.
Bu boyut farkı, doğrudan hesaplama ihtiyaçlarına yansıyor. QVAC MedPsy, MedGemma-27B'nin yaklaşık üçte biri kadar işlem gücü kullanıyor, bu da internet erişimi olmadan cihazda çıkarım yapılabilmesini mümkün kılıyor.
Tıbbi AI İçin Verimliliğin Önemi
Akıllı telefonlarda AI çalıştırma, istikrarlı bir sunucu bağlantısının kesin olmadığı uzak klinikler ve kaynakları sınırlı ortamlarda kullanım senaryolarını açıyor. Cihaza sığan bir model, hasta verilerini yerel olarak analiz edebilir, gecikmeyi ve gizlilik risklerini azaltabilir. Tether, belirli bir dağıtım planı açıklamamış olsa da, modelin performansı psikiyatrik veya psikolojik taramaları yönetebileceğini gösteriyor — QVAC MedPsy'deki 'Psy' muhtemelen psikoloji veya psikiyatride kullanılıyor.
Tıbbi alan, veri hassasiyeti nedeniyle sadece bulut tabanlı AI'lara karşı temkinli davranmıştır. Hâlâ büyük rakipleri geride bırakan bir cihazdaki model, hastanelerde ve mobil sağlık uygulamalarında benimsenmeyi hızlandırabilir.
Arka Plandaki Teknoloji
Tether, stablecoin'ı USDT ile tanınan şirket, sessizce AI alanında gelişmelerini sürdürüyor. QVAC MedPsy, ilk tıbbi modellerinden biri. Şirket detaylı ağ mimarisini yayımlamamış olsa da, çok daha büyük bir modeli yenerken akıllı telefonlarda çalışabilme yeteneği, eğitim veya kuantizasyonda agresif optimizasyonu gösteriyor.
Google'ın MedGemma-27B'si, aksine bulut veya yüksek performanslı donanım için tasarlanmıştır. Tether'ın yaklaşımı bu varsayımı tersine çeviriyor ve daha küçük modellerin alan spesifik görevlerde daha güçlü olabileceğini gösteriyor.
Herhangi bir başlangıç tarihi veya ortaklık açıklanmamıştır. Şu anda, benchmark sonuçları tıbbi AI'nın her zaman büyük sonuçlar için büyük donanıma ihtiyaç duymadığını kanıtlıyor.
