【通貨界】Tether Dataが大きな動きをしました。QVAC Fabric LLMというツールを発表しました——簡単に言うと、自分のノートパソコンやスマートフォンで大規模言語モデルを扱えるようにするものです。以前、これらのAIモデルをトレーニングまたはファインチューニングするには、基本的にクラウドサーバーやプロフェッショナルレベルのNVIDIAグラフィックカードが必要で、普通の人は触れることすらできませんでした。今、このシステムはそのハードルを底値まで引き下げ、手元にあるデバイスで作業ができます。AMDグラフィックカード、Intel内蔵グラフィック、Apple Mシリーズチップ、さらにはスマートフォンのチップも動かせます。特定のメーカーに依存する必要はありません。さらにハードコアなのは、llama.cppのエコシステムを拡張し、LLama3、Qwen3、Gemma3といった主流モデルに直接微調整をサポートしていることです。Tether Dataはプロジェクト全体をApache 2.0ライセンスでオープンソース化し、コードと事前トレーニングアダプターをHugging Faceに置いていて、数行のコマンドで始められます。この操作は、AIのカスタマイズを実験室から一般の開発者のデスクに移したことを意味します。ハードウェアの独占が打破され、AIを楽しむことはもはや金持ちのゲームではなくなりました。
テザーがAIの神秘的なツールを推奨:スマートフォンでも大規模モデルをトレーニングできるようになった
【通貨界】Tether Dataが大きな動きをしました。QVAC Fabric LLMというツールを発表しました——簡単に言うと、自分のノートパソコンやスマートフォンで大規模言語モデルを扱えるようにするものです。
以前、これらのAIモデルをトレーニングまたはファインチューニングするには、基本的にクラウドサーバーやプロフェッショナルレベルのNVIDIAグラフィックカードが必要で、普通の人は触れることすらできませんでした。今、このシステムはそのハードルを底値まで引き下げ、手元にあるデバイスで作業ができます。AMDグラフィックカード、Intel内蔵グラフィック、Apple Mシリーズチップ、さらにはスマートフォンのチップも動かせます。特定のメーカーに依存する必要はありません。
さらにハードコアなのは、llama.cppのエコシステムを拡張し、LLama3、Qwen3、Gemma3といった主流モデルに直接微調整をサポートしていることです。Tether Dataはプロジェクト全体をApache 2.0ライセンスでオープンソース化し、コードと事前トレーニングアダプターをHugging Faceに置いていて、数行のコマンドで始められます。
この操作は、AIのカスタマイズを実験室から一般の開発者のデスクに移したことを意味します。ハードウェアの独占が打破され、AIを楽しむことはもはや金持ちのゲームではなくなりました。