테더의 AI 연구팀은 스마트폰 및 웨어러블과 같은 저전력 장치에서 작동하도록 설계된 QVAC MedPsy 의료 언어 모델을 공개했습니다. 이 모델은 더 큰 모델과 견줄 만한 성능을 제공하면서 완전한 현지화와 개인정보 보호를 보장하는 것을 목표로 합니다. 17억 개의 파라미터를 가진 이 모델은 7개의 의료 벤치마크에서 평균 점수 62.62를 기록하며, 파라미터 수가 적음에도 불구하고 구글의 MedGemma-1.5-4B-it보다 11.42점 높은 성과를 보였습니다. 테더의 CEO 파올로 아르도이노는 이 이니셔티브가 병원 시스템이나 모바일 장치 내에서 현장 의료 추론의 로컬 실행을 가능하게 하여 민감한 정보를 클라우드에서 처리하지 않고도 의료 AI의 적용 방식을 혁신하려 한다고 밝혔습니다.