ChinaZ.com (站长之家) meldete am 12. Juni: Apple hat kürzlich die Kerntechnologie hinter seiner KI-Plattform Apple Intelligence vorgestellt – ein gerätebasiertes Modell mit etwa 3 Milliarden Parametern und ein serverbasiertes Sprachmodell. In einer Reihe von Bewertungen übertraf Apple Intelligence Open-Source-Modelle wie Phi-3, Gemma, Mistral und DBRX sowie kommerzielle Modelle wie GPT-3.5-Turbo und GPT-4-Turbo und wurde in den meisten Fällen von menschlichen Bewertern bevorzugt.
Optimierung und Anwendung von Apple Intelligence
Das Basismodell von Apple Intelligence wurde für das Schreiben und Bearbeiten von Texten, die Priorisierung und Zusammenfassung von Benachrichtigungen, die Erstellung interessanter Bilder für Gespräche mit Familie und Freunden sowie die Vereinfachung von In-App-Interaktionen optimiert. Das Modell wurde mit dem Open-Source-Framework AXLearn trainiert und nutzt fortschrittliche Techniken wie Datenparallelität, Tensorparallelität, Sequenzparallelität und Fully Sharded Data Parallelism (FSDP) für einen effizienten und skalierbaren Trainingsprozess. Die Datenquellen umfassen lizenzierte Daten und öffentlich zugängliche Daten, die von Apple Bots gecrawlt wurden. Alle Daten wurden streng gefiltert, um den Datenschutz zu gewährleisten.
Apple Intelligence umfasst mehrere leistungsstarke generative Modelle, die für die täglichen Aufgaben der Benutzer entwickelt wurden und sich an die aktuellen Aktivitäten anpassen. Das Basismodell wurde feinabgestimmt, um die Benutzererfahrung zu verbessern, einschließlich des Schreibens und Optimierens von Texten, der Priorisierung und Zusammenfassung von Benachrichtigungen, der Erstellung interessanter Bilder für Konversationen und der Vereinfachung der Interaktion zwischen Anwendungen.
Apple hat auch eine Reihe von verantwortungsvollen KI-Prinzipien veröffentlicht, die die Entwicklung von KI-Tools und deren Basismodelle leiten:
Intelligente Tools für Benutzer bereitstellen: Bereiche identifizieren, in denen KI verantwortungsvoll eingesetzt werden kann, Tools erstellen, die die spezifischen Bedürfnisse der Benutzer erfüllen, und die Art und Weise respektieren, wie Benutzer diese Tools verwenden.
Unsere Benutzer vertreten: Personalisierte Produkte entwickeln, die die globale Benutzerbasis wirklich repräsentieren und Stereotypen und systemische Vorurteile in KI-Tools und -Modellen vermeiden.
Vorsichtige Gestaltung: In jeder Phase des Designs, des Modelltrainings, der Funktionsentwicklung und der Qualitätsbewertung Vorkehrungen treffen, um zu verhindern, dass KI-Tools missbraucht werden oder zu potenziellen Schäden führen, und kontinuierliche Verbesserungen durch Benutzerfeedback vornehmen.
Datenschutz schützen: Den Datenschutz der Benutzer durch Infrastrukturen wie robuste lokale Verarbeitung und Private Cloud Computing schützen und keine privaten Benutzerdaten oder Benutzerinteraktionsdaten beim Training von Basismodellen verwenden.
Diese Prinzipien sind in die Architektur von Apple Intelligence integriert und stellen sicher, dass Funktionen und Tools mit spezialisierten Modellen verbunden sind und für jede Funktion die Informationen bereitgestellt werden, die für einen verantwortungsvollen Betrieb erforderlich sind.