Tetherの医療用AIはスマートフォンで動作し、16倍のサイズのモデルを凌駕する

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要約 - Tetherの1.7BパラメータのQVAC MedPsyは、GoogleのMedGemma-4Bを上回り、262人の医師が評価する現実的な臨床会話をテストするOpenAIのベンチマークであるHealthBench HardにおいてMedGemma-27Bを打ち負かした。 - 4Bパラメータのモデルは、同等のシステムが約2,953トークンを生成するのに対し、約909トークンで応答を生成する。これは3.2倍の削減であり、地域の病院やモバイル環境での展開を実用的なものにしている。 - モデルは量子化されたGGUF形式（1.2GBおよび2.6GB）で提供され、クラウドインフラなしでコンシューマー向けハードウェア上で完全に動作する。 USDTで最もよく知られるステーブルコイン企業であるTetherは、ポケットに収まるサイズでありながら、10倍以上のサイズの競合他社を凌駕する可能性のある医療用AIモデルをリリースした。TetherのAI Research Groupから本日発表されたQVAC MedPsyは、スマートフォン、ウェアラブルデバイス、エッジデバイス上で動作するように設計された新しいクラスの医療用言語モデルであり、クラウドを必要としない。注目の数字：わずか1.7Bパラメータのモデルでありながら、サイズの半分以下であるにもかかわらず、医療ベンチマークでGoogleのMedGemma-4Bを打ち負かす能力を持つ。262人の医師が評価する現実的なマルチターンの臨床会話でAIを評価するOpenAIのベンチマークであるHealthBench Hardにおいて、Tetherは同社の1.7Bパラメータモデルが、約16倍のサイズであるMedGemma-27Bを上回るスコアを記録したと述べている。パラメータとは、モデルが学習中に習得するすべての構成と値のことである。理論上、パラメータが多ければ多いほど、モデルはより優れたものになるはずである。テストスイートは、米国の医師免許試験形式の質問を使用して臨床知識を測定し、正解率でスコアリングするMedQA-USMLEから、医療サービスが十分に行き届いていないアフリカの医療環境に特化したパフォーマンスをテストするAfriMedQAまで多岐にわたる。 TetherのCEOであるPaolo Ardoinoは、この成果は規模ではなく効率性によるものだと評価した。「QVAC MedPsyにおいて、我々はサイズを拡大するのではなく、モデルレベルでの効率改善に注力しました」と彼は声明で述べた。「我々の4Bモデルは、7倍近いサイズのモデルの成果を上回り、応答あたりのトークン使用量を最大3分の1に抑えています」そのトークン効率がもう一つの注目点である。4Bモデルは応答あたり平均約909トークンであり、同等のシステムの2,953トークンと比較して3.2倍の削減となる。トークンが少ないということは、計算コストの低下、応答の高速化、そして極めて重要な点として、クラウドバックエンドなしでローカル実行できることを意味する。「病院システム内やデバイス上など、データが既に存在する場所で医療推論を実行でき、機密情報をクラウド経由で移動させたり、外部の処理を待ったりする必要はありません」とArdoinoは語った。これらのモデルは量子化されたGGUFファイルとして提供される（1.7Bパラメータモデルは1.2GB、4Bモデルは2.6GB）。圧縮バージョンは、標準的なコンシューマー向けハードウェアに収まりつつ、ベンチマーク性能の大部分を維持している。つまり、病院システム、地方の診療所、あるいは個々の臨床医がデバイス上で完全にモデルを実行でき、患者の記録をサードパーティのクラウドインフラから遠ざけ、HIPAAの露出リスクを回避できるということである。プライバシー保護という売り文句は一部の人々にとって大きな利点となるかもしれないが、医療上の意見にAIを使用することは、今日の基準から見ても理想とは程遠い。2月に発表されたOxfordの研究によると、LLMは誤った回答、混乱したガイダンス、微妙な症状への不適切な対応など、危険な医療アドバイスを日常的に行っていることが判明した。研究者らは技術を完全に否定するまでには至らなかったが、AIには「医師ではなく秘書」としての役割があると主張した。コンプライアンスの問題がこれをさらに複雑にしている。今日のほとんどの医療AIは患者データをクラウドサーバー経由でルーティングしており、医師がクエリを入力するたびにHIPAAの露出リスクが生じている。今回のリリースは、Tetherが過去1年間に行ってきた取り組みのパターンに合致する。先月、同社はiOS、Android、Windows、Linux全体で

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