Tether представила відкритий набір даних і застосунок для ШІ

Підрозділ емітента USDT — Tether Data — презентував найбільший у світі синтетичний набір даних для навчання моделей штучного інтелекту Genesis I на платформі QVAC.

Genesis I містить 41 млрд текстових токенів у галузях науки, технологій, інженерії та математики. Кожен токен — це базова одиниця мови, з якої моделі ШІ вчаться розуміти й генерувати текст.

«Навчаючись на 41 млрд таких токенів із набору QVAC Genesis I, штучний інтелект засвоює не лише слова, а й зв’язки та логіку», — йдеться у релізі.

За словами розробників, усі дані пройшли верифікацію за освітніми й науковими стандартами. Основна мета Genesis I — протидія централізації штучного інтелекту.

Датасет є відкритим: Tether закликала дослідників створювати моделі, здатні конкурувати із закритими системами на кшталт GPT-4 від OpenAI, Gemini від Google чи Claude від Anthropic.

Новий застосунок

Паралельно Tether Data запустила QVAC Workbench — комплексне середовище для локальної роботи з ШІ на різних типах пристроїв. Воно підтримує моделі Llama, Medgemma та Qwen і доступне для Android, iOS, Windows, macOS і Linux.

Ключова особливість QVAC Workbench — повна автономність і конфіденційність: усі дані користувачів залишаються на їхніх пристроях і не передаються у хмару.

Платформа також містить функцію «делегованого виводу», що дозволяє підключати мобільний пристрій до десктопної версії для використання обчислювальних ресурсів робочої станції.

«Інтелект не має бути централізованим. Завдяки QVAC Workbench і Genesis I ми відкриваємо шлях до безмежного інтелекту — ШІ, який живе, навчається та розвивається локально на вашому пристрої. Ми переконані, що інтелект, як і інформація, має бути вільним, відкритим і належати всім, а не бути замкненим за корпоративними стінами чи продаватися як послуга», — заявив CEO Tether Паоло Ардоїно.

Вперше про запуск «персонального ШІ» компанії стало відомо у травні.

Нагадаємо, у жовтні фірма представила набір інструментів для розробки гаманців з відкритим кодом.

Читайте ForkLog UA в соціальних мережах

Знайшли помилку в тексті? Виділіть її та натисніть CTRL+ENTER

Матеріали за темою

Ми використовуємо файли cookie для покращення якості роботи.

Користуючись сайтом, ви погоджуєтесь з Політикою приватності.

OK
Exit mobile version