Tether의 의료용 AI는 귀하의 휴대폰에서 실행되며 16배 더 큰 모델보다 뛰어난 성능을 발휘합니다

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요약 - Tether의 1.7 billion 파라미터 QVAC MedPsy는 Google의 MedGemma-4B를 능가했으며, 262명의 의사가 평가한 실제 임상 대화를 테스트하는 OpenAI 벤치마크인 HealthBench Hard에서 MedGemma-27B를 앞섰습니다. - 4 billion 파라미터 모델은 약 909 토큰으로 응답을 생성하는데, 이는 유사한 시스템의 약 2,953 토큰 대비 3.2배 감소한 수치로, 지역 병원 및 모바일 환경에서의 배포를 실용적으로 만듭니다. - 모델은 양자화된 GGUF 형식(1.2 GB 및 2.6 GB)으로 제공되며 클라우드 인프라 없이 소비자용 하드웨어에서 완전히 실행됩니다. USDT로 가장 잘 알려진 스테이블코인 기업 Tether가 주머니에 들어갈 만큼 작으면서도 자신보다 10배 이상 큰 경쟁 모델들을 능가할 수 있는 의료용 AI 모델을 출시했습니다. Tether의 AI Research Group에서 오늘 출시한 QVAC MedPsy는 클라우드 없이 스마트폰, 웨어러블, 엣지 디바이스에서 실행되도록 설계된 새로운 유형의 의료 언어 모델입니다. 주요 수치: 1.7 billion 파라미터의 초소형 모델이 절반도 안 되는 크기임에도 불구하고 의료 벤치마크에서 Google의 MedGemma-4B를 이겼습니다. 262명의 의사가 평가한 실제 다회차 임상 대화에서 AI를 평가하는 OpenAI의 벤치마크인 HealthBench Hard에서, Tether는 자사의 1.7 billion 파라미터 모델이 약 16배 더 큰 모델인 MedGemma-27B보다 높은 점수를 기록했다고 밝혔습니다. 파라미터는 모델이 학습 과정에서 배우는 모든 구성과 값을 의미합니다. 이론적으로 파라미터가 많을수록 모델의 성능은 더 좋아야 합니다. 테스트 제품군은 미국 의사 면허 시험 스타일의 질문을 사용하여 임상 지식을 백분율 정확도로 측정하는 MedQA-USMLE부터, 의료 서비스가 부족한 아프리카 의료 환경에 특화된 성능을 테스트하는 AfriMedQA까지 포괄합니다. Tether CEO Paolo Ardoino는 이러한 성과가 규모가 아닌 효율성 덕분이라고 평가했습니다. 그는 성명을 통해 "QVAC MedPsy를 통해 우리는 모델의 크기를 키우는 대신 모델 수준에서의 효율성을 개선하는 데 집중했습니다"라며, "우리의 4 billion 모델은 응답당 토큰 사용량을 최대 3배 줄이면서도 자신보다 7배 가까이 큰 모델들의 결과를 능가했습니다"라고 말했습니다. 그 토큰 효율성이 또 다른 핵심입니다. 4B 모델은 응답당 평균 약 909 토큰을 사용하는 반면, 유사한 시스템은 2,953 토큰을 사용하여 3.2배의 감소를 보였습니다. 더 적은 토큰은 더 낮은 컴퓨팅 비용, 더 빠른 응답, 그리고 결정적으로 클라우드 백엔드 없이 로컬에서 실행할 수 있는 능력을 의미합니다. Ardoino는 "민감한 정보를 클라우드로 전송하거나 외부 처리를 기다릴 필요 없이, 데이터가 이미 존재하는 병원 시스템 내부나 디바이스에서 의료 추론을 실행할 수 있습니다"라고 말했습니다. 이 모델들은 양자화된 GGUF 파일(1.7 billion 파라미터 모델은 1.2 GB, 4 billion 모델은 2.6 GB)로 제공되며, 압축된 버전은 표준 소비자용 하드웨어에 맞으면서도 대부분의 벤치마크 성능을 유지합니다. 이는 병원 시스템, 시골 진료소 또는 개별 임상의가 환자 기록을 타사 클라우드 인프라에 노출하거나 HIPAA 노출 위험 없이 디바이스 내에서 완전히 모델을 실행할 수 있음을 의미합니다. 개인정보 보호라는 장점은 일부 사람들에게 큰 매력일 수 있지만, 오늘날의 기준으로도 의료적 의견을 위해 AI를 사용하는 것은 이상적인 것과는 거리가 멉니다. 2월에 발표된 Oxford 연구에 따르면 LLM은 잘못된 답변, 혼란스러운 지침, 미묘한 증상에 대한 부적절한 처리 등 위험한 의료 조언을 일상적으로 제공하고 있습니다. 연구진은 기술 자체를 완전히 부정하지는 않았지만, AI는 "의사가 아닌 비서"로서의 역할에 그쳐야 한다고 주장했습니다. 규정 준수 문제도 이를 악화시킵니다. 오늘날

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