OLMoEアプリケーションのローカル処理メカニズムは、データセキュリティの二重の保証を構築する。一方では、ユーザー入力プロンプトとモデル出力は完全にデバイスメモリ内で行われ、従来のクラウドAIが経由しなければならない伝送リンクの漏洩リスクを排除する。他方では、システムはiOSサンドボックス機構を深く統合し、モデルパラメータさえもランタイム復号化技術を使用して復号化される。この設計は、法律相談や個人的な健康データの照会など、プライバシーに敏感なシナリオに特に適しており、デバイスメーカーでさえ対話コンテンツにアクセスすることはできない。
比較テストによると、ローカライズされたデプロイメントでは、同じ7Bパラメータスケールでクラウドベースのサービスよりも15-20%高いレイテンシを持つものの、ネットワーク変動のリスクは排除される。実際の応用例としては、医師がオフラインで患者の症状を分析するために使用する場合、HIPAAコンプライアンスを心配する必要はなく、ジャーナリストは信号が制限された地域でも事実確認を行うことができる。公式AI2 Discordコミュニティでは、この機能に基づいて、金融データ分析、機密文書の解釈など、垂直シナリオ・ソリューションを開発した開発者がすでにいる。
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
