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苹果牌“AI”官方详解:Apple Intelligence 本地 30 亿参数模型,云端基于苹果芯片服务器

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2024-06-12 15:02:46
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感谢指股网网友指股网6月12日消息,苹果在昨日的WWDC24上重磅公布了AlItlligc(苹果智能),将为随后,苹果机器学习官网公布了AlItlligc的详细信息。据苹果官方介绍,AlItlligc拥有两个基础模型:本地模型:设备上约30亿参数的语言模型,测试得分高于诸多70亿参数的开源模型(i
感谢指股网网友指股网6月12日消息,苹果在昨日的WWDC24上重磅公布了AppleIntelligence(苹果智能),将为随后,苹果机器学习官网公布了AppleIntelligence的详细信息。据苹果官方介绍,AppleIntelligence拥有两个基础模型:本地模型:设备上约30亿参数的语言模型,测试得分高于诸多70亿参数的开源模型(Mistral-7B或Gemma-7B);云上模型:可通过私有云计算并在Apple芯片服务器上运行的更大云端语言模型。苹果表示,AppleIntelligence由多个高性能生成模型组成,这些模型专门针对用户的日常任务,并且可以动态适应他们当前的活动。AppleIntelligence中内置的基础模型针对用户体验进行了微调,例如编写和精炼文本、对通知进行优先级排序和总结、为用户与家人和朋友的对话创建有趣图像,以及采取应用内操作来简化应用之间的交互。在预训练方面,苹果的基础模型在AXLearn框架上进行训练,这是苹果于2023年发布的开源项目。它构建在JAX和XLA之上,使苹果能够在各种训练硬件和云平台上可扩展地训练模型,包括TPU以及云和本地GPU。指股网注意到,苹果承诺在训练基础模型时,该公司从不使用用户的私人个人数据或用户交互,并且会使用过滤器来删除互联网上公开的个人身份信息,例如社会保障和信用卡号码。苹果还过滤了脏话和其他低质量内容,以防止其包含在训练语料库中。除了过滤之外,苹果还执行数据提取、重复数据删除以及应用基于模型的分类器来识别高质量文档。在优化方面,苹果在设备端模型和服务器端模型都使用了grouped-query-attention,设备上模型使用49K的词汇大小,而服务器模型使用100K的词汇大小,其中包括额外的语言和技术标记。通过优化,苹果号称在在指令跟踪评估(IFEval)测试中,苹果本地模型性能优于包括Phi-3-mini、Mistral-7B和Gemma-7B等模型,且与DBRX-Instruct、Mixtral-8x22B和GPT-3.5-Turbo相比毫不逊色;而云上模型水平基本与GPT-4-Turbo持平。苹果计划在今年夏天推出的iOS18、AppleIntelligence可以免费使用,但仅限于配备A17Pro芯片或任何M系列芯片的设备。这意味着要使用这些功能,你需要一部iPhone15Pro或iPhone15ProMax,即将推出的在Mac方面,你需要一台配备M1或更高版本的Mac,而对于iPad,你需要一台配备M1芯片或更高版本的iPadPro或广告声明:文内含有的对外跳转链接(包括不限于超链接、二维码、口令等形式),用于传递更多信息,节省甄选时间,结果仅供参考,指股网所有文章均包含本声明。

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