वेबमास्टर हाउस (ChinaZ.com) 12 जून: Apple Inc. ने हाल ही में अपने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्लेटफॉर्म Apple Intelligence के पीछे की मुख्य तकनीक का खुलासा किया - एक लगभग 30 बिलियन पैरामीटर वाला डिवाइस-स्तरीय मॉडल और एक सर्वर-आधारित भाषा मॉडल। एक श्रृंखला के मूल्यांकन में, Apple Intelligence ने Phi-3, Gemma, Mistral, DBRX जैसे ओपन-सोर्स मॉडलों के साथ-साथ GPT-3.5-Turbo, GPT-4-Turbo जैसे व्यावसायिक मॉडलों को पीछे छोड़ दिया, और अधिकांश मामलों में मानव मूल्यांकनकर्ताओं द्वारा प्राथमिकता दी गई।
Apple Intelligence का अनुकूलन और अनुप्रयोग
Apple Intelligence का आधारभूत मॉडल पाठ लेखन और संपादन, सूचनाओं की प्राथमिकता क्रमबद्ध करना और संक्षेपण, परिवार और दोस्तों के साथ बातचीत के लिए दिलचस्प चित्र बनाना, और एप्लिकेशन के भीतर इंटरैक्शन को सरल बनाने के लिए अनुकूलित किया गया है। यह मॉडल ओपन-सोर्स AXLearn फ्रेमवर्क का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया है, जिसमें डेटा समानांतर, टेन्सर समानांतर, अनुक्रम समानांतर और पूर्ण विभाजन डेटा समानांतर (FSDP) जैसी उन्नत तकनीकों का संयोजन किया गया है, जिससे कुशल और स्केलेबल प्रशिक्षण प्रक्रिया प्राप्त हुई है। डेटा स्रोत में अधिकृत डेटा और Apple Bot द्वारा खींचे गए सार्वजनिक डेटा शामिल हैं, सभी डेटा को उपयोगकर्ता गोपनीयता की रक्षा के लिए सख्ती से फ़िल्टर किया गया है।
Apple Intelligence में कई शक्तिशाली जनरेटिव मॉडल शामिल हैं, जिन्हें उपयोगकर्ताओं के दैनिक कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया है और वर्तमान गतिविधियों के आधार पर तात्कालिक समायोजन करने में सक्षम हैं। आधारभूत मॉडल को उपयोगकर्ता अनुभव को बढ़ाने के लिए सूक्ष्म-समायोजित किया गया है, जिसमें पाठ लेखन और अनुकूलन, सूचनाओं की प्राथमिकता और संक्षेपण, संवाद के लिए दिलचस्प चित्र बनाना, और अनुप्रयोगों के बीच इंटरैक्शन को सरल बनाना शामिल है।
Apple Inc. ने AI उपकरणों और उनके आधारभूत मॉडलों के विकास के लिए जिम्मेदार AI सिद्धांतों का एक सेट भी जारी किया। इन सिद्धांतों में शामिल हैं:
उपयोगकर्ताओं को स्मार्ट उपकरण प्रदान करना: उन क्षेत्रों की पहचान करना जहां AI का जिम्मेदारी से उपयोग किया जा सकता है, विशिष्ट उपयोगकर्ता आवश्यकताओं को पूरा करने वाले उपकरण बनाना, और उपयोगकर्ताओं के इन उपकरणों के उपयोग के तरीकों का सम्मान करना।
हमारे उपयोगकर्ताओं का प्रतिनिधित्व करना: अत्यधिक व्यक्तिगत उत्पादों का निर्माण करना, जो वैश्विक उपयोगकर्ताओं का वास्तविक प्रतिनिधित्व करते हैं, और AI उपकरणों और मॉडलों में रूढ़िवादी धारणाओं और प्रणालीगत पूर्वाग्रहों को जारी रखने से बचना।
सावधानीपूर्वक डिज़ाइन: डिज़ाइन, मॉडल प्रशिक्षण, कार्यक्षमता विकास और गुणवत्ता मूल्यांकन के प्रत्येक चरण में सावधानी बरतना, ताकि AI उपकरणों का दुरुपयोग या संभावित नुकसान न हो, और उपयोगकर्ता फीडबैक के माध्यम से निरंतर सुधार करना।
गोपनीयता की रक्षा करना: मजबूत स्थानीय प्रोसेसिंग और प्राइवेट क्लाउड कंप्यूटिंग जैसी अवसंरचनाओं के माध्यम से उपयोगकर्ता गोपनीयता की रक्षा करना, आधारभूत मॉडल को प्रशिक्षित करते समय उपयोगकर्ता के निजी डेटा या उपयोगकर्ता इंटरैक्शन डेटा का उपयोग नहीं करना।
ये सिद्धांत Apple Intelligence की संरचना में समाहित हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि कार्यक्षमता और उपकरण विशेष मॉडल के साथ जुड़े हैं, और प्रत्येक कार्यक्षमता के लिए जिम्मेदार संचालन के लिए आवश्यक जानकारी प्रदान करते हैं।
