デバイス側モデルとしてのAi2 OLMoEは、従来のクラウドベースのAIモデルと比較して、以下のような大きな利点がある：
- プライバシーとセキュリティすべてのデータ処理はデバイス上でローカルに行われるため、ユーザーのプロンプトやモデルのレスポンスがネットワーク経由で送信されることによるプライバシー漏洩のリスクを回避できる。
- オフライン可用性インターネット接続を必要としないため、ネットワークが不安定な場合や機密性が要求される場合に適しています。
- 応答性クラウドサーバーとの通信遅延をなくし、iPhone 16 Proで41トークン/秒の処理速度を実現。
- 制御性研究者や開発者は、デバッグや最適化のためのモデル実行環境を完全にコントロールできる。
Ai2のテストによると、数値化されたOLMoE-1B-7Bモデルは、IFEvalなどのベンチマークでわずかな性能低下（スコアは66.4から63.6に低下）を見せただけで、その見返りはストレージスペースの大幅な節約だった。
この答えは記事から得たものである。Ai2 OLMoE：オフラインで動作するOLMoEモデルに基づくオープンソースのiOS AIアプリについて
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