Tether Data、最新のAIモデル向け「QVAC Fabric LLM推論・ファインチューニングフレームワーク」を発表

要約

Tether Dataは、消費者デバイスや複数ベンダーのハードウェア間でLLMの推論とファインチューニングを可能にする「QVAC Fabric LLM」フレームワークをリリースしました。これにより、分散型・プライバシー重視・拡張性の高いAI開発が実現します。

テクノロジーを通じて自由、透明性、イノベーションの促進に注力する金融サービス会社Tetherの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「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、標準的なハードウェア（消費者向けGPU、ノートパソコン、スマートフォンを含む）上で直接、大規模言語モデルの実行・学習・カスタマイズが可能となり、これまで必要だった高性能なクラウドサーバーや特殊なNVIDIA機器への依存が不要となります。

QVAC Fabric LLMは、従来は高価なインフラを持つ組織のみに限定されていた高性能なLLM推論とファインチューニングを再定義します。これは、完全なLLM推論実行、LoRA適応、インストラクションチューニングを、モバイルOS（iOSおよびAndroid）およびすべての一般的なノートパソコン、デスクトップ、サーバー環境（Windows、macOS、Linux）で実現可能な、初の統合・ポータブル・高拡張性システムです。これにより、開発者や組織はクラウドやベンダーロックイン、機密データがデバイス外に出るリスクなく、AIを独立して構築・展開・実行・パーソナライズできます。

本リリースの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上でモデルのファインチューニングが可能になった点です。これにより、スマートフォン級ハードウェアで最新LLMのトレーニングが可能な、初の実用的フレームワークとなりました。この進歩により、ユーザーのデバイス上で直接学習するパーソナライズAIが実現し、プライバシー保護、オフライン動作、新世代の強靭なオンデバイスAIアプリケーションの支援が可能となります。

QVAC Fabric LLMはさらに、llama.cppエコシステムを拡張し、これまで未対応だったLLama3、Qwen3、Gemma3などの最新モデルのファインチューニングもサポートします。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によりファインチューニング可能です。

AMD、Intel、NVIDIA、Apple Silicon、モバイルチップを含む幅広いGPUでのトレーニングを可能にすることで、QVAC Fabric LLMは「先進的なAI開発には専門的かつ単一ベンダーのハードウェアが必要である」という従来の常識に挑戦します。消費者向けGPUが重要なAIタスクに利用可能となり、モバイルデバイスが正当なトレーニングプラットフォームとなることで、AI開発の裾野が大きく広がります。

企業向けには、社内の安全なハードウェア上でAIモデルのファインチューニングが可能となり、機密データを外部クラウドプロバイダに晒す必要がありません。このアプローチはプライバシー、規制遵守、コスト効率をサポートし、内部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、ファインチューニングを集中型GPUクラスターから、企業がすでに管理している幅広いエコシステムのデバイスへとシフトさせ、高度なAIをより身近で安全なものとします。

Tether Data、QVAC Fabric LLMをオープンソースとして公開し、分散型AIカスタマイズを実現

Tether Dataは、QVAC Fabric LLMをApache 2.0ライセンスのオープンソースソフトウェアとして公開し、マルチプラットフォーム向けバイナリとHugging Face上のすぐに使えるアダプターも提供しています。フレームワークにより、開発者はわずか数コマンドでモデルのファインチューニングを開始でき、従来困難だったAIカスタマイズの障壁を大きく下げます。

QVAC Fabric LLMは、分散型かつユーザー管理型AIへの実用的な一歩です。業界の多くがクラウドベースのソリューションを優先する中、Tether Dataはローカルエッジハードウェア上での高度なパーソナライズを実現することに注力しています。このアプローチは、新興市場など高レイテンシーネットワーク地域での運用継続性を支援し、プライバシー重視で堅牢・拡張性の高いAIプラットフォームを、集中型インフラに依存せず独立して機能させることを可能にします。