Tether'ın yapay zeka araştırma ekibi, akıllı telefonlar ve giyilebilir cihazlar gibi düşük güçlü cihazlarda çalışmak üzere tasarlanmış QVAC MedPsy tıbbi dil modelini tanıttı. Bu model, tam yerelleştirme ve gizlilik korumasını sağlarken, daha büyük modellerle karşılaştırılabilir performans sunmayı hedefliyor. 1,7 milyar parametreli model, yedi tıbbi kıyaslama testinde ortalama 62,62 puan elde ederek, daha az parametreye sahip olmasına rağmen Google'ın MedGemma-1.5-4B-it modelini 11,42 puanla geride bıraktı. Tether CEO'su Paolo Ardoino, bu girişimin, hastane sistemleri veya mobil cihazlar gibi yerlerde tıbbi akıl yürütmenin yerel olarak yürütülmesini sağlayarak, hassas bilgilerin bulut üzerinden işlenmesine gerek kalmadan tıbbi yapay zekanın uygulanışını dönüştürmeyi amaçladığını belirtti.
Tether, Yerelleştirilmiş Tıbbi Uygulamalar İçin QVAC MedPsy Yapay Zeka Modelini Başlattı
Sorumluluk Reddi: Phemex Haberler'de sunulan içerik yalnızca bilgilendirme amaçlıdır. Üçüncü taraf makalelerden alınan bilgilerin kalitesi, doğruluğu veya eksiksizliğini garanti etmiyoruz. Bu sayfadaki içerik finansal veya yatırım tavsiyesi niteliği taşımaz. Yatırım kararları vermeden önce kendi araştırmanızı yapmanızı ve nitelikli bir finans danışmanına başvurmanızı şiddetle tavsiye ederiz.
