在今天發表的一篇研究論文中，Apple描述了兩個新的基礎語言模型：一個優化為在iPhone和其他設備上高效運行的30億參數模型，以及一個基于服務器的更大模型，這些模型構成了“Apple Intelligence”的基礎，這是今年早些時候在公司開發者大會上推出的新AI系統。
“Apple Intelligence由多個功能強大的生成模型組成，這些模型快速、高效、專為用戶的日常任務而設計，并能根據用戶當前的活動即時適應，”研究人員在論文中解釋道。
iPhone的AI革命：口袋中的30億參數
Apple的一個關鍵關注點是開發可以直接在iPhone等設備上運行的模型，而不僅僅依賴于云處理，這與公司對隱私的重視相一致。
“我們通過強大的設備端處理和突破性的基礎設施，如私人云計算，保護用戶的隱私，”Apple研究人員寫道，“我們在訓練基礎模型時不使用用戶的私人個人數據或用戶交互數據。”
這個設備端模型被稱為AFM-on-device，包含大約30億個參數——遠小于OpenAI和Meta等公司的領先模型，這些模型可以擁有數千億個參數，然而，Apple表示，他們已優化了該模型在移動設備上的效率和響應能力。
對于更密集的任務，Apple開發了一個更大的基于服務器的模型，稱為AFM-server。雖然沒有透露確切的規模，但它旨在使用名為私人云計算的系統在Apple的云基礎設施中運行，以保護用戶數據。
負責任的AI：Apple對AI的倫理方法
Apple在整個開發過程中強調了“負責任AI”的原則，這包括努力減少偏見、保護隱私以及避免AI系統可能帶來的誤用或危害。
“我們在流程的每個階段都采取預防措施，包括設計、模型訓練、功能開發和質量評估，以識別我們的AI工具可能被誤用或導致潛在危害的方式。”研究人員表示。
這些模型是在一個多樣化的數據集上訓練的，包括網頁、出版商授權內容、代碼庫以及專門的數學和科學數據。值得注意的是，Apple表示在訓練模型時沒有使用任何私人用戶數據。
行業分析師表示，Apple這種在設備端和云處理之間平衡，同時強調隱私的做法，可能有助于在日益擁擠的市場中使其AI產品脫穎而出。
這一策略與Apple長期以來對用戶隱私和設備級處理的關注相一致，但也帶來了獨特的挑戰和機遇。
通過優先考慮設備端AI，Apple可以提供更快的響應時間和離線功能，這可能在實際使用中給它帶來優勢，然而，移動硬件的限制意味著這些模型可能難以匹敵更大、更基于云的系統的原始能力。
Apple對負責任的AI開發和隱私保護的重視也可能引起消費者和監管機構的強烈共鳴，尤其是在對AI倫理和數據隱私的關注持續增長的情況下，這種方法可能幫助Apple建立用戶信任，并有可能規避其他科技巨頭面臨的一些監管審查。
這些新AI模型預計將在10月推出的iOS、iPadOS和macOS的未來版本中驅動一系列功能（最近有所延遲）。Apple表示，這項技術將增強從文本生成到圖像創建再到應用內交互的各個方面。
隨著AI領域的不斷發展，Apple的獨特方法代表了對GenAI技術未來的一大賭注。
這種策略的成功將不僅取決于Apple的AI模型的技術能力，還取決于公司如何將這些技術集成到其生態系統中，以提供實實在在的用戶利益，同時保持其對隱私和負責任開發的承諾。
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