Tether Data、最新AIモデル向けQVAC Fabric LLM推論・微調整フレームワークを発表
簡単に言えば Tether Data は、消費者向けデバイスとマルチベンダー ハードウェア全体で LLM 推論と微調整を可能にし、分散型でプライバシー重視のスケーラブルな AI 開発をサポートする QVAC Fabric LLM フレームワークを発表しました。
金融サービス部門 Tether テクノロジーを通じて自由、透明性、そしてイノベーションを促進することに注力するTether Dataは、包括的な大規模言語モデル(LLM)推論ランタイムおよびファインチューニングフレームワークであるQVAC Fabric LLMのリリースを発表しました。この新システムにより、ユーザーはコンシューマー向けGPU、ノートパソコン、さらにはスマートフォンなどの標準ハードウェア上で大規模言語モデルを直接実行、学習、カスタマイズすることができ、従来のハイエンドクラウドサーバーや専用のNVIDIAセットアップへの依存から解放されます。
QVACファブリックLLM redefi従来は高価なインフラストラクチャを持つ組織のみが利用可能だった、高性能なLLM推論と微調整機能を提供します。これは、モバイルオペレーティングシステム(iOSおよびAndroid)だけでなく、一般的なラップトップ、デスクトップ、サーバー環境(Windows、macOS、Linux)全体で、完全なLLM推論実行、LoRA適応、命令チューニングを可能にする、統合型でポータブルかつ拡張性に優れた初のシステムです。これにより、開発者や組織は、クラウドへの依存、ベンダーロックイン、機密データがデバイスから漏洩するリスクなしに、AIを独自に構築、展開、実行、パーソナライズできます。
このリリースにおける注目すべきイノベーションは、Qualcomm AdrenoやARM MaliなどのモバイルGPU上でモデルを微調整できる機能です。これは、スマートフォンクラスのハードウェア上で最新のLLMトレーニングを可能にする、実稼働環境に対応した初のフレームワークとなります。この進歩により、ユーザーのデバイス上で直接学習できるパーソナライズされたAIが実現し、プライバシーの保護、オフラインでの運用、そして次世代の回復力に優れたオンデバイスAIアプリケーションのサポートが可能になります。
QVACファブリックLLMは、 llama.cppエコシステムに、次のような最新モデルの微調整サポートを追加することで、 LLama3、Qwen3、Gemma3はこれまでサポートされていませんでしたが、これらのモデルは、すべてのハードウェアプラットフォームで一貫したシンプルなワークフローを通じて微調整できるようになりました。
QVAC Fabric LLMは、AMD、Intel、NVIDIA、Apple Silicon、モバイルチップなど、幅広いGPUでのトレーニングを可能にすることで、「高度なAI開発には特定の単一ベンダーのハードウェアが必要だ」という長年の常識に一石を投じます。コンシューマー向けGPUは今や重要なAIタスクに対応可能となり、モバイルデバイスは正当なトレーニングプラットフォームとなり、AI開発の可能性を広げています。
このフレームワークは企業にとって戦略的なメリットをもたらします。企業は安全なハードウェア上でAIモデルを社内で微調整できるため、機密データを外部のクラウドプロバイダーに公開する必要がなくなります。このアプローチは、プライバシー、規制遵守、そしてコスト効率性を維持しながら、社内要件に合わせてカスタマイズされたAIモデルの導入を可能にします。QVAC Fabric LLMは、微調整を集中型のGPUクラスターから、企業が既に管理しているデバイスのより広範なエコシステムへと移行することで、高度なAIをよりアクセスしやすく、安全に利用できるようにします。
Tether DataがQVAC Fabric LLMをオープンソースとしてリリース、分散型AIカスタマイズを可能に
Tether Dataは、QVAC Fabric LLMをApache 2.0ライセンスに基づくオープンソースソフトウェアとして公開しました。マルチプラットフォームバイナリとHugging Face用のすぐに使えるアダプターが付属しています。このフレームワークにより、開発者はわずか数個のコマンドでモデルの微調整を開始でき、これまで克服が困難だったAIカスタマイズの障壁を軽減します。
QVAC Fabric LLMは、分散型でユーザー管理型のAIへの実践的な一歩を踏み出したと言えるでしょう。業界の多くは依然としてクラウドベースのソリューションを優先していますが、 Tether データは、ローカルエッジハードウェア上で直接、高度なパーソナライゼーションを実現することに重点を置いています。このアプローチは、新興市場など、ネットワークのレイテンシが高い地域における運用継続性をサポートすると同時に、プライバシーを重視し、回復力と拡張性に優れ、中央集権型インフラストラクチャから独立して機能するAIプラットフォームを提供します。
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