Apple Intelligence: Ведущий путь в области AI на устройствах с продвинутыми тонко настроенными моделями и конфиденциальностью
Apple сделала значительное заявление, настоятельно выступая за использование AI на устройствах через вновь представленный Apple Intelligence. Этот инновационный подход подчеркивает интеграцию ~3-миллиардной языковой модели (LLM) на устройствах, таких как Mac, iPhone и iPad, используя тонко настроенные адаптеры LoRA для выполнения специализированных задач. Эта модель утверждает, что она превосходит более крупные модели, такие как 7-миллиардные и 3-миллиардные языковые модели, что является значительным шагом вперед в возможностях AI на устройствах.
Технологические достижения
Модель на устройстве
Модель на устройстве Apple разработана с группированным запросом внимания, активацией и квантованием встраивания, работающими на нейронном движке. Это позволяет iPhone 15 Pro достигать впечатляющих показателей производительности, включая время до первого токена всего 0,6 миллисекунды и скорость генерации токенов 30 токенов в секунду. Несмотря на меньший размер модели, тонко настроенные адаптеры LoRA от Apple позволяют динамическую загрузку, кэширование и замену моделей по мере необходимости, оптимизируя производительность для различных задач.
Модель сервера
Хотя конкретные детали о размере модели сервера остаются неизвестными, она поддерживает больший размер словаря из 100 000 токенов по сравнению с 49 000 токенами модели на устройстве. Модель сервера соответствует производительности GPT-4-Turbo, что указывает на способность Apple конкурировать с некоторыми из самых передовых систем AI, доступных в настоящее время.
Обучение и оптимизация
Apple использует свою среду AXLearn, построенную на JAX и FSP, для обучения этих моделей на TPUs и GPUs. Процесс обучения включает отбор сэмплов, оптимизацию политики спуска и преимущество оставления одного из обучения с подкреплением от обратной связи человека (RLHF). Это сочетание гарантирует, что модели обладают высокой способностью, эффективностью и устойчивостью в реальных приложениях.
Синтетические данные и оценка
Apple использует генерацию синтетических данных для улучшения обучения моделей для задач, таких как суммаризация, обеспечивая высокую точность и эффективность. Объем образцов оценки обширен, с использованием 750 образцов для каждого производственного случая, чтобы тщательно проверить производительность моделей.
Конфиденциальность и безопасность
Угловым камнем стратегии AI Apple является конфиденциальность. Модели разработаны для работы на устройствах, обеспечивая безопасность и конфиденциальность пользовательских данных. Использование тонко настроенных адаптеров также означает удовлетворение конкретных потребностей пользователей без ущерба общей целостности модели или конфиденциальности пользователей.
Производительность и пользовательский опыт
Комбинация моделей на устройстве и сервера Apple обеспечивает плавный пользовательский опыт. Модель на устройстве достигает значительных успехов в задачах суммаризации, превосходя конкурентов, таких как Phi-3 mini. Модель сервера также проявляет себя превосходно, демонстрируя сопоставимую производительность с GPT-4-Turbo. Модели Apple отмечены низкими показателями нарушений в обработке адверсивных запросов, подчеркивая их устойчивость и безопасность.
Заключение
Вторжение Apple в область AI на устройствах с помощью Apple Intelligence представляет собой значительный технологический прорыв. Путем использования тонко настроенных адаптеров LoRA и сосредоточив внимание на конфиденциальности и эффективности, Apple устанавливает новые стандарты в области AI. Подробная интеграция этих моделей на iPhone, iPad и Mac обещает улучшить повседневные действия пользователей, делая AI более неотъемлемой частью экосистемы Apple.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Apple Intelligence: Leading the Way in On-Device AI with Advanced Fine-Tuned Models and Privacy.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/flycodetelegram
Попробуйте ИИ ассистент в продажах https://flycode.ru/aisales/ Этот ИИ ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru
