QVAC FabricのLLMソリューションは、今後数ヶ月にわたり継続的に改良されていきます——目標は、大規模言語モデルがあらゆるGPU、あらゆるオペレーティングシステム、あらゆるエンドデバイスでローカル推論を実行できるようにし、本当の意味でのスケールアウトを実現することです。

彼らの最新の研究には画期的な進展がありました：モバイル端末のGPU上で初めてモデルのファインチューニングに成功しました。これは何を意味するのでしょうか？以前はAIモデルのトレーニングにはクラウドの計算力に頼る必要がありましたが、今やスマートフォンやタブレットなどのデバイスも参加できるようになりました。分散型AIネットワークにとって、これは転換点となる可能性があります——計算力がデータセンターに独占されることなく、誰もが自分のデバイスでネットワークノードになれるのです。

エッジコンピューティングとオンチェーンAIの想像力がさらに広がりました。