Глубокие новости TechFlow, 7 мая, Tether AI Research Group запустила серию медицинских языковых моделей QVAC MedPsy, ориентированных на возможность локальной работы на смартфонах, носимых устройствах и других устройствах с низкой вычислительной мощностью, уменьшая зависимость от облачной инфраструктуры. Официально заявлено, что версия с 1,7 миллиарда параметров в среднем набрала 62,62 балла по 7 закрытым медицинским бенчмаркам, превзойдя MedGemma-1.5-4B-it от Google; версия с 4 миллиардами параметров в среднем набрала 70,54 балла, превзойдя более крупные модели, включая MedGemma-27B-text. Tether отметил, что эта модель также может снизить затраты на вывод и уже предоставила квантованную версию GGUF, пригодную для локального развертывания.

Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
  • Награда
  • комментарий
  • Репост
  • Поделиться
комментарий
Добавить комментарий
Добавить комментарий
Нет комментариев
  • Закрепить